MongoDB Index #.5 Full Text Search Index

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Full Text Search Index (전문 검색 인덱스)

DBMS에서 일반적으로 전문 검색 엔진을 구축할 때 사용하는 알고리즘은 크게 두가지로 나눌수 있습니다. 하나는 형태소 분석(어근 분석, stemming)과 N-Gram 2가지로 나뉘어집니다. 명사와 조사 사이를 띄어쓰기를 하여 사용하는 서구권 언어에서는 형태소 분석 방법이 주로 사용됩니다. 하지만, 명사와 조사 사이에 별도의 구분 문자가 없이 연결되는 아시아권 언어, 특히 한국어, 일본어, 중국어에서는 어근 분석이 까다롭기 때문에 형태소 분석 보다는 N-Gram을 주로 사용합니다.

MongoDB의 Text Search는 형태소 분석 방법에 지원하지 않습니다.(..!) 한국어 지원 역시 없으며, 그렇기 때문에 한글에 대한 전문 검색엔진을 사용하는데 많은 제약이 있습니다. 따라서 한글 검색이 동반되어야 하는 상황이라면 다른 방법을 사용하는 수 밖에 없습니다.

첫번째 대안은 Percona MongoDB를  사용하는 방법입니다. 이전 포스팅에서 Precona MongoDB의 N-Gram 사용법에 대해 포스팅한 적이 있었습니다. Percona의 fork 버전에서는 N-Gram을 지원하기 때문에 별도의 검색엔진을 구축할 필요가 없으며, 따라서 MongoDB를 많이 사용하기로 유명한 모 IT기업에서도 Percona 버전을 도입해 사용합니다.

두번째 대안은 ElasticSearch 같은 전문 검색엔진을 붙여서 사용하는 방법입니다. 엘라스틱 서치는 MongoDB와 비슷하게 JSON 파일로 데이터를 저장하기 때문에 Monstache을 이용해서 MongoDB의 컬렉션을 엘라스틱 서치에 동기화 하거나, 키바나, 카프카 같은 툴을 이용해서 다른 데이터베이스로 마이그레이션해서 전문 검색 엔진을 구축하는 방법입니다.

MongoDB의 클라우드 버전인 아틀라스에서는 한국어 전문 검색을 지원하며, 엘라스틱 서치와 마찬가지로 Nori 형태소 분석기를 사용하고 있습니다.  아틀라스에서 N-Gram를 지원하지 않고 형태소 분석을 선택했기 때문에, 2021년내에 MongoDB 5버전이 정식 출시될때 과연 아틀라스와 마찬가지로 Nori 형태소 분석기를 지원해줄지, N-Gram을 탑재할 것인지 궁금한 사항이긴 합니다.

 

형태소 분석 알고리즘

MongoDB의 전문 검색 인덱스는 다음과 같은 2가지 중요한 과정을 거쳐서 색인 작업이 수행됩니다.

  • 불용어(stop word) 처리
  • 형태소 분석(stemming)

불용어 처리란 가지고 있는 데이터에서 유의미한 단어 토큰만을 선별하기 위해 큰 의미가 없는 단어 토큰을 제거하는 것을 말합니다. 조사, 접미사 같은 단어들은 문장에서는 자주 등장 하지만 실제 의미 분석을 하는데는 필요없는 경우가 많습니다. 이러한 단어들을 불용어라고 부릅니다. 다음은 한국어 불용어 정보를 확인할 수 있는 링크입니다.

불용어의 개수는 많지 않기 때문에 알고리즘을 구현한 코드에서 모두 상수로 정의해서 사용하는 경우가 많고, 유연성을 위해 불용어 자체를 데이터베이스화 해서 사용자가 추가하거나 삭제할 수 있게 구현하는 경우도 있습니다.

형태소란 언어에 있어서 “최소 의미 단위”를 말합니다. 이 때 의미는 어휘적 의미와 문법적 의미를 모두 포함합니다. 형태소 분석이란 형태소보다 단위가 큰 언어 단위인 어절, 혹은 문장을 최소 의미 단위인 형태소로 분절하는 과정입니다. 오해하지 말아야 하는 것은 형태소를 분석 하는 것이 아니라, 형태소로 분석하는 것이라는 점입니다.

영어에서 불용어 처리와 형태소 분석이 어떻게 처리 되는지 보겠습니다.

These are not the droids you are looking for

MongoDB 서버는 우선 색인 작업이 필요한 텍스트를 구분자(공백 또는 문장기호)를 이용해서 토큰으로 분리합니다.

These are not the droids you are looking for

구분된 토큰 단위로 불용어 사전에 등록된 단어인지 검색하고, 위 토큰에서 불용어인 These, are, not, the, you, are, for를 필터링하여 제거합니다. 그럼 droids와 looking 만 남는데, 이렇게 불용어를 제거한 상태에서 각 단어의 형태소 분석 작업이 시작됩니다. 형태소 분석은 쉽게 말해 동사의 원형을 찾는 작업입니다.

복수형을 제거한 droid, ing를 제거한 look 이렇게 두 단어를 인덱스에 저장하는 방식이 Text Index 입니다.Text Index는 멀티 키 인덱스와 동일한 자료 구조로 저장이 됩니다.

이제 한국어의 경우를 보겠습니다. 다음은 “나는 배가 아파서 걸어서 집에 갔습니다”라는 문장을 형태소 분석한 결과입니다.

/대명사 /보조사 /명사+/격조사 아프/형용사+아서/연결어미 /동사+어서/연결어미 /명사+/격조사 /동사+/선어말어미+습니다/어말어미

위에서 나, 배, 아프, 걷, 집, 가는 어휘적 의미를 나타내고 있으며 이들을 어휘 형태소라고 부릅니다. 한편 는, 가, 아서, 어서, 에, 았, 습니다는 문법적 의미를 나타내며 이러한 형태소들을 문법 형태소라고 부릅니다.

걸어서의 형태소를 찾으면 걷다라는 동사가 나오는데, 다는 의미가 없으니 걷만 추출하면 됩니다. 이렇듯 한국어는 형태소 분석을 통해 분석하는 것이 서구권 언어에 비해 더 복잡합니다. 그렇기 때문에 실제 볼용어 사전에 대한 관리도 어렵고, 신조어도 엄청난 속도로 늘어나기 때문에 사전관리가 필수입니다. 한국어의 전문 검색을 이용하는데 있어 MongoDB의 형태소 분석 방법은 적합하지 않습니다.

 

N-Gram 알고리즘

N-Gram이란 간단하게 말해서 입력한 문자열을 N개의 기준 단위로 절단하는 방법입니다. 갖고 있는 코퍼스에서 n개의 단어 뭉치 단위로 끊어서 이를 하나의 토큰으로 간주합니다. 예를 들어서 문장 An adorable little boy is spreading smiles이 있을 때, 각 n에 대해서 n-gram을 전부 구해보면 다음과 같습니다.

  • unigrams : an, adorable, little, boy, is, spreading, smiles
  • bigrams(2-gram): an adorable, adorable little, little boy, boy is, is spreading, spreading smiles
  • trigrams(3-gram): an adorable little, adorable little boy, little boy is, boy is spreading, is spreading smiles
  • 4-grams : an adorable little boy, adorable little boy is, little boy is spreading, boy is spreading smiles

위의 예시처럼 영어는 보통 단어 단위로 자르는데, 한국어의 경우는 음절 단위로 자르기 때문에 조금 다릅니다. “나는 배가 아파서 걸어서 집에 갔습니다”를 3-gram으로 나누면

“나는_”, “는_배”, “_배가”, “배가_”, “가_아”, “_아파”, “아파서”, “파서_”, “서_걸”, “_걸어”, “걸어서”, “어서_”, “서_갔”, “_갔습”, “갔습니”, “습니다”

이렇게 음절 단위로 나뉘어지게 되고, 불용어 제거 단계가 없고, 토크나이징 결과에서 중복 단위 문자열은 중복이 제거 되며 유니크한 단위 문자열만 전문 인덱스에 추가됩니다.

 

형태소 분석과 N-Gram의 장단점

형태소 분석 N-Gram
언어 의존도 국가마다 사용하는 언어에 맞는 알고리즘이 필요 언어의 특성과 무관
인덱스 크기 불용어를 제거 후 유니크한 키워드만 인덱싱하기 때문에 크기가 작음 문자열을 바이트 수로 잘라서 모든 부분을 인덱싱 하기에 검색에 가치가 없는 부분도 인덱싱하며, 때로는 2개 이상의 인덱스가 필요할 때도 있어 따라서 용량이 큼
성능 인덱스의 크기가 작기 때문에 성능이 빠름 많은 인덱스 키를 관리해야 하기 때문에 느림
검색 품질 형태소 분석 알고리즘에 따라 품질의 차이가 많이 나며, 알고리즘에 많은 노력과 시간이 필요 적은 노력과 시간으로 평균 이상의 검색 품질이 보장

 

전문 검색 인덱스 생성, 삭제 및 조회

필드 레벨의 전문 검색 인덱스 생성

> db.posts.createIndex( { title: "text" } )

> db.posts.createIndex( { title: "text", contents: "text" } )

컬렉션 레벨의 전문 검색 인덱스 생성

> db.posts.createIndex( { "$**": "text" } )

인덱스 삭제시에는 인덱스의 이름을 사용합니다.

> db.posts.dropIndex("title_text")

조회

> db.posts.find( { $text: { $search: "java coffee shop" } } )

 

중요도(Weight) 할당

MongoDB의 전문 검색 인덱스는 필드별로 중요도(Weight)를 설정할 수 있으며, 중요도를 기준으로 정렬해서 결과를 가져갈 수도 있습니다. 특별히 중요도 설정을 하지 않으면 모든 필드의 중요도는 1로 설정됩니다.

중요도가 설정된 필드의 결과는 각 필드의 검색어 일치 정도와 중요도(Weight)의 곱으로 계산됩니다. 단일 키워드로 동등한 경우 중요도에 설정한 값이 반환되며, 일부만 매칭되는 경우는 0.75 * N(일치하는 단어수)형태로 계산됩니다.

db.stores.find(
   { $text: { $search: "coffee shop cake" } },
   { score: { $meta: "textScore" } }
).sort( { score: { $meta: "textScore" } } )

$meta 쿼리 연산자를 사용하여 일치하는 각 문서의 관련성 점수를 얻고 정렬합니다.

 

다른 언어의 검색

Text Index를 사용할 때 각 언어마다 형태소 분석 방법이 다르기 때문에 인덱스나 도큐먼트가 어떤 언어로 작성되어 있는지 명시해줘야 합니다. Text 인덱스는 default_language 옵션을 지정할 수 있고, 기본값은 english 입니다. MongoDB가 지원하는 언어의 최신 목록을 확인하려면 https://docs.mongodb.com/manual/reference/text-search-languages/#text-search-languages 에 들어가보면 됩니다. 한국어는 지원하지 않는 것을 알 수 있습니다.

Text 인덱스에 직접 언어를 지정하지 않고 도큐먼트의 필드 값에 language 필드를 생성해서 도큐먼트 별로 언어를 다르게 지정할 수도 있습니다.

 

MongoDB는 전문 검색을 위해 설계된 DB가 아니기 때문에 전문 검색 인덱스는  보조적으로만 사용하는 것이 좋습니다. 검색 기능이 반드시 필요하다면, 별도의 검색 엔진을 붙여 사용하는 것이 더 효율적일수 있습니다.

 

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참고 자료

도서: Real MongoDB

MongoDB Manual: https://docs.mongodb.com/manual/

 

 

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