Elasticsearch 검색에서 확률 사용하기

간단 소개

Elasticsearch에서 확률 기반 검색을 구현하는 다양한 방법(Script, Function Score)을 비교하고, 성능 최적화 방안을 제시합니다.

AI Summary

개요: Elasticsearch에서 광고 서빙 시 확률을 적용하는 방법과 성능 비교.
방법 1: Script Query
- 각 Document에 대해 랜덤 값을 생성하고 alloc_rate과 비교하여 할당.
- 직관적이지만 성능이 좋지 않음.
방법 2: Function Score Query
- random_score와 field_value_factor를 사용하여 score를 계산.
- score_mode와 boost_mode를 통해 score 조합 및 조정.
- min_score로 결과 필터링.
- 방법 1의 최적화 버전으로 성능 우수.
방법 3: Function Score + Linear Decay
- linear decay를 사용하여 alloc_rate에 따른 score 계산.
- 예산 소진 상태와 같은 반대 조건에도 적용 가능.
- 성능 비교 결과, Script 대비 Linear Decay가 40배 이상 빠름.