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# Amazon Neptune의 비문자열 OpenSearch 인덱싱
Amazon Neptune의 비문자열 OpenSearch 인덱싱을 사용하면 스트림 폴러를 이용하여 조건자에 대한 비문자열 값을 OpenSearch에 복제할 수 있습니다. 그러면 해당 OpenSearch 매핑 또는 데이터 유형으로 안전하게 변환할 수 있는 모든 조건자 값이 OpenSearch에 복제됩니다.
새 스택에서 비문자열 인덱싱을 활성화하려면 CloudFormation 템플릿의 `Enable Non-String Indexing` 플래그를 `true`로 설정해야 합니다. 이것이 기본 설정입니다. 비문자열 인덱싱을 지원하도록 기존 스택을 업데이트하려면 아래 [기존 스택 업데이트](full-text-search-non-string-indexing-update.md)를 참조하세요.
**참고**
**`1.0.4.2`** 이전 버전의 엔진에서는 비문자열 인덱싱을 활성화하지 않는 것이 좋습니다.
여러 필드와 일치하는 필드 이름에 정규식을 사용하는 OpenSearch 쿼리(일부는 문자열 값을 포함하고 일부는 비문자열 값 포함)를 사용하면 오류가 발생하여 실패합니다. Neptune의 전체 텍스트 검색 쿼리가 해당 유형인 경우에도 마찬가지입니다.
비문자열 필드를 정렬할 때는 필드 이름에 '.value'를 추가하여 문자열 필드와 구분해야 합니다.
**Contents**
+ [비문자열 인덱싱을 지원하도록 기존 Neptune 전체 텍스트 검색 스택 업데이트](full-text-search-non-string-indexing-update.md)
+ [Neptune 전체 텍스트 검색에서 인덱싱되는 필드 필터링](full-text-search-non-string-indexing-filters.md)
+ [속성 또는 조건자 이름을 기준으로 필터링](full-text-search-non-string-indexing-filters.md#full-text-search-non-string-indexing-filters-name)
+ [속성 또는 조건자 값 유형을 기준으로 필터링](full-text-search-non-string-indexing-filters.md#full-text-search-non-string-indexing-filters-datatype)
+ [SPARQL 및 Gremlin 데이터 유형을 OpenSearch에 매핑](full-text-search-non-string-indexing-mapping.md)
+ [데이터 매핑 검증](full-text-search-data-validation.md)
+ [Neptune의 비문자열 OpenSearch 쿼리 샘플](full-text-search-non-string-examples.md)
+ [나이가 30세 이상이고 이름이 'Si'로 시작하는 모든 버텍스를 가져옵니다.](full-text-search-non-string-examples.md#full-text-search-non-string-example-1)
+ [나이가 10\$150세이고 이름이 'Ronka'와 비슷하게 일치하는 모든 노드를 가져옵니다.](full-text-search-non-string-examples.md#full-text-search-non-string-example-2)
+ [지난 25일 이내의 타임스탬프가 있는 모든 노드를 가져옵니다.](full-text-search-non-string-examples.md#full-text-search-non-string-example-3)
+ [특정 연도 및 월에 해당하는 타임스탬프가 있는 모든 노드를 가져옵니다.](full-text-search-non-string-examples.md#full-text-search-non-string-example-4)
# 비문자열 인덱싱을 지원하도록 기존 Neptune 전체 텍스트 검색 스택 업데이트
이미 Neptune 전체 텍스트 검색을 사용하고 있는 경우 비문자열 인덱싱을 지원하기 위해 수행해야 하는 단계는 다음과 같습니다.
1. **스트림 폴러 Lambda 함수를 중지합니다.** 이렇게 하면 내보내기 중에 새 업데이트가 복사되지 않습니다. Lambda 함수를 간접적으로 호출하는 클라우드 이벤트 규칙을 비활성화하여 이 작업을 수행하세요.
+ AWS Management Console에서 CloudWatch로 이동합니다.
+ **규칙**을 선택합니다.
+ Lambda 스트림 폴러 이름이 있는 규칙을 선택합니다.
+ 규칙을 일시적으로 비활성화하려면 **비활성화**를 선택합니다.
1. **OpenSearch에서 현재 Neptune 인덱스를 삭제합니다.** 다음 `curl` 쿼리를 사용하여 OpenSearch 클러스터에서 `amazon_neptune` 인덱스를 삭제하세요.
```
curl -X DELETE "your OpenSearch endpoint/amazon_neptune"
```
1. **Neptune에서 OpenSearch로 일회성 내보내기를 시작합니다.** 이 시점에서 새 OpenSearch 스택을 설정하여 내보내기를 수행하는 폴러가 새 아티팩트를 선택할 수 있도록 하는 것이 가장 좋습니다.
[여기 GitHub]( https://github.com/awslabs/amazon-neptune-tools/blob/master/export-neptune-to-elasticsearch/readme.md)에 나열된 단계에 따라 Neptune 데이터를 OpenSearch로 한 번 내보내는 작업을 시작하세요.
1. **기존 스트림 폴러의 Lambda 아티팩트를 업데이트합니다.** OpenSearch로 Neptune 데이터를 성공적으로 내보낸 후 다음 단계를 수행하세요.
+ AWS Management Console에서 CloudFormation으로 이동합니다.
+ 기본 상위 CloudFormation 스택을 선택합니다.
+ 스택의 **업데이트** 옵션을 선택합니다.
+ **옵션에서 현재 템플릿 교체**를 선택합니다.
+ 템플릿 소스에서 **Amazon S3 URL**을 선택합니다.
+ Amazon S3 URL의 경우 다음과 같이 입력합니다.
```
https://aws-neptune-customer-samples.s3.amazonaws.com/neptune-stream/neptune_to_elastic_search.json
```
+ CloudFormation 파라미터를 변경하지 않고 **다음**을 선택합니다.
+ **스택 업데이트**를 선택합니다. CloudFormation에서는 스트림 폴러의 Lambda 코드 아티팩트를 최신 아티팩트로 대체합니다.
1. **스트림 폴러를 다시 시작합니다.** 적절한 CloudWatch 규칙을 활성화하여 이를 수행하세요.
+ AWS Management Console에서 CloudWatch로 이동합니다.
+ **규칙**을 선택합니다.
+ Lambda 스트림 폴러 이름이 있는 규칙을 선택합니다.
+ **활성화**를 선택합니다.
# Neptune 전체 텍스트 검색에서 인덱싱되는 필드 필터링
CloudFormation 템플릿 세부 정보에는 OpenSearch 인덱싱에서 제외할 속성이나 조건부 키 또는 데이터 유형을 지정할 수 있는 2개의 필드가 있습니다.
## 속성 또는 조건자 이름을 기준으로 필터링
`Properties to exclude from being inserted into Elastic Search Index`로 이름이 지정된 옵션 CloudFormation 템플릿 파라미터를 사용하여 OpenSearch 인덱싱에서 제외할 속성 또는 조건부 키를 쉼표로 구분된 목록으로 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 이 파라미터를 `bob`으로 설정한다고 가정해 보겠습니다.
```
"Properties to exclude from being inserted into Elastic Search Index" : bob
```
이 경우 다음 Gremlin 업데이트 쿼리의 스트림 레코드는 인덱스로 이동하지 않고 삭제됩니다.
```
g.V("1").property("bob", "test")
```
마찬가지로, 파라미터를 `http://my/example#bob`과 같이 설정할 수 있습니다.
```
"Properties to exclude from being inserted into Elastic Search Index" : http://my/example#bob
```
이 경우 다음 SPARQL 업데이트 쿼리의 스트림 레코드는 인덱스로 이동하지 않고 삭제됩니다.
```
PREFIX ex:
INSERT DATA { ex:s1 ex:bob "test"}.
```
이 CloudFormation 템플릿 파라미터에 아무것도 입력하지 않으면 제외되지 않은 모든 속성 키가 인덱싱됩니다.
## 속성 또는 조건자 값 유형을 기준으로 필터링
`Datatypes to exclude from being inserted into Elastic Search Index`로 이름이 지정된 옵션 CloudFormation 템플릿 파라미터를 사용하여 OpenSearch 인덱싱에서 제외할 속성 또는 조건부 값 데이터 유형을 쉼표로 구분된 목록으로 제공할 수 있습니다.
SPARQL의 경우 전체 XSD 유형 URI를 나열할 필요 없이 데이터 유형 토큰만 나열하면 됩니다. 나열할 수 있는 유효한 데이터 유형 토큰은 다음과 같습니다.
+ `string`
+ `boolean`
+ `float`
+ `double`
+ `dateTime`
+ `date`
+ `time`
+ `byte`
+ `short`
+ `int`
+ `long`
+ `decimal`
+ `integer`
+ `nonNegativeInteger`
+ `nonPositiveInteger`
+ `negativeInteger`
+ `unsignedByte`
+ `unsignedShort`
+ `unsignedInt`
+ `unsignedLong`
Gremlin의 경우 나열할 수 있는 유효한 데이터 유형은 다음과 같습니다.
+ `string`
+ `date`
+ `bool`
+ `byte`
+ `short`
+ `int`
+ `long`
+ `float`
+ `double`
예를 들어, 이 파라미터를 `string`으로 설정한다고 가정해 보겠습니다.
```
"Datatypes to exclude from being inserted into Elastic Search Index" : string
```
이 경우 다음 Gremlin 업데이트 쿼리의 스트림 레코드는 인덱스로 이동하지 않고 삭제됩니다.
```
g.V("1").property("myStringval", "testvalue")
```
마찬가지로, 파라미터를 `int`과 같이 설정할 수 있습니다.
```
"Datatypes to exclude from being inserted into Elastic Search Index" : int
```
이 경우 다음 SPARQL 업데이트 쿼리의 스트림 레코드는 인덱스로 이동하지 않고 삭제됩니다.
```
PREFIX ex:
PREFIX xsd:
INSERT DATA { ex:s1 ex:bob "11"^^xsd:int }.
```
이 CloudFormation 템플릿 파라미터에 아무것도 입력하지 않으면 값을 동등한 OpenSearch 항목으로 안전하게 변환할 수 있는 모든 속성이 인덱싱됩니다. 나열된 유형 중 쿼리 언어에서 지원되지 않는 유형은 무시됩니다.
# SPARQL 및 Gremlin 데이터 유형을 OpenSearch에 매핑
OpenSearch의 새로운 데이터 유형 매핑은 속성 또는 객체에서 사용되는 데이터 유형을 기반으로 생성됩니다. 일부 필드에는 다양한 유형의 값이 포함되어 있기 때문에 초기 매핑에는 필드의 일부 값이 제외될 수 있습니다.
Neptune 데이터 유형은 다음과 같이 OpenSearch 데이터 유형에 매핑됩니다.
| SPARQL 유형 | Gremlin 유형 | OpenSearch 유형 |
| --- | --- | --- |
| `XSD:int` `XSD:unsignedInt` `XSD:integer` `XSD:byte` `XSD:unsignedByte` `XSD:short` `XSD:unsignedShort` `XSD:long` `XSD:unsignedLong` | `byte` `short` `int` `long` | `long` |
| `XSD:float` `XSD:double` `XSD:decimal` | `float` `double` | `double` |
| `XSD:boolean` | `bool` | `boolean` |
| `XSD:datetime` `XSD:date` | `date` | `date` |
| `XSD:string` `XSD:time` | `string` | `text` |
| *사용자 지정 데이터 유형* | *N/A* | `text` |
| *기타 데이터 유형* | *N/A* | `text` |
예를 들어, 다음과 같은 Gremlin 업데이트 쿼리를 실행하면 'newField'에 대한 새 매핑이 OpenSearch에 `{ "type" : "double" }` 이름으로 추가됩니다.
```
g.V("1").property("newField" 10.5)
```
마찬가지로, 다음과 같은 SPARQL 업데이트 쿼리를 실행하면 'ex:byte'에 대한 새 매핑이 OpenSearch에 `{ "type" : "long" }` 이름으로 추가됩니다.
```
PREFIX ex:
PREFIX xsd:
INSERT DATA { ex:test ex:byte "123"^^xsd:byte }.
```
**참고**
보시다시피, Neptune에서 OpenSearch로 매핑된 항목은 결국 Neptune과 OpenSearch에서 데이터 유형이 다르게 나타날 수 있습니다. 하지만 OpenSearch에는 Neptune에 있는 항목의 데이터 유형을 기록하는 명시적인 텍스트 필드인 'datatype'이 있습니다.
# 데이터 매핑 검증
데이터는 다음 프로세스를 사용하여 Neptune에서 OpenSearch로 복제됩니다.
+ 해당 필드에 대한 매핑이 OpenSearch에 이미 있는 경우:
+ 데이터 검증 규칙을 사용하여 데이터를 기존 매핑으로 안전하게 변환할 수 있는 경우 해당 필드를 OpenSearch에 저장하세요.
+ 그렇지 않은 경우 해당 스트림 업데이트 레코드를 삭제합니다.
+ 해당 필드에 대한 기존 매핑이 없는 경우 Neptune에서 필드의 데이터 유형에 해당하는 OpenSearch 데이터 유형을 찾습니다.
+ 데이터 검증 규칙을 사용하여 필드 데이터를 OpenSearch 데이터 유형으로 안전하게 변환할 수 있는 경우 새로운 매핑과 필드 데이터를 OpenSearch에 저장하세요.
+ 그렇지 않은 경우 해당 스트림 업데이트 레코드를 삭제합니다.
값은 Neptune 유형이 아닌 동일한 OpenSearch 유형이나 기존 OpenSearch 매핑을 기준으로 검증됩니다. 예를 들어, `"123"^^xsd:int`의 값 `"123"`에 대한 검증은 `int` 유형이 아닌 `long` 유형을 기준으로 이루어집니다.
Neptune은 모든 데이터를 OpenSearch에 복제하려고 시도하지만, OpenSearch의 데이터 유형이 Neptune의 데이터 유형과 완전히 다른 경우가 있습니다. 이런 상황에서는 OpenSearch에서 레코드를 인덱싱하지 않고 건너뛰기도 합니다.
예를 들어, Neptune에서는 한 속성에 유형이 다른 여러 값이 있을 수 있지만, OpenSearch의 필드는 인덱스 전체에서 유형이 같아야 합니다.
디버그 로그를 활성화하면 Neptune에서 OpenSearch로 내보내는 동안 삭제된 레코드를 볼 수 있습니다. 디버그 로그 항목의 예는 다음과 같습니다.
```
Dropping Record : Data type not a valid Gremlin type
```
데이터 유형은 다음과 같이 검증됩니다.
+ **`text`** – Neptune의 모든 값을 OpenSearch의 텍스트에 안전하게 매핑할 수 있습니다.
+ **`long`** – OpenSearch 매핑 유형이 긴 경우 Neptune 데이터 유형에 대한 다음 규칙이 적용됩니다(아래 예에서는 `"testLong"`에 `long` 매핑 유형이 있다고 가정).
+ `boolean` – 유효하지 않아 변환할 수 없으며, 해당 스트림 업데이트 레코드가 삭제됩니다.
유효하지 않은 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
"testLong" : true.
"testLong" : false.
```
유효하지 않은 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testLong" : "true"^^xsd:boolean
":testLong" : "false"^^xsd:boolean
```
+ `datetime` – 유효하지 않아 변환할 수 없으며, 해당 스트림 업데이트 레코드가 삭제됩니다.
유효하지 않은 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
":testLong" : datetime('2018-11-04T00:00:00').
```
유효하지 않은 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testLong" : "2016-01-01"^^xsd:date
```
+ `float`, `double` 또는 `decimal` – Neptune의 값이 64비트에 속할 수 있는 정수이면 유효하며 OpenSearch에 long으로 저장됩니다. 그러나 소수 부분이 있거나, `NaN` 또는 `INF`이거나, 9,223,372,036,854,775,807보다 크거나, -9,223,372,036,854,775,808보다 작은 경우에는 유효하지 않으며 해당 스트림 업데이트 레코드가 삭제됩니다.
유효한 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
"testLong" : 145.0.
":testLong" : 123
":testLong" : -9223372036854775807
```
유효한 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testLong" : "145.0"^^xsd:float
":testLong" : 145.0
":testLong" : "145.0"^^xsd:double
":testLong" : "145.0"^^xsd:decimal
":testLong" : "-9223372036854775807"
```
유효하지 않은 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
"testLong" : 123.45
":testLong" : 9223372036854775900
```
유효하지 않은 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testLong" : 123.45
":testLong" : 9223372036854775900
":testLong" : "123.45"^^xsd:float
":testLong" : "123.45"^^xsd:double
":testLong" : "123.45"^^xsd:decimal
```
+ `string` – Neptune의 값이 64비트 정수에 포함될 수 있는 정수의 문자열 표현인 경우 유효하며 OpenSearch에서 `long`으로 변환됩니다. 다른 모든 문자열 값은 Elasticseearch `long` 매핑에 사용할 수 없으며, 해당 스트림 업데이트 레코드는 삭제됩니다.
유효한 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
"testLong" : "123".
":testLong" : "145.0"
":testLong" : "-9223372036854775807"
```
유효한 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testLong" : "145.0"^^xsd:string
":testLong" : "-9223372036854775807"^^xsd:string
```
유효하지 않은 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
"testLong" : "123.45"
":testLong" : "9223372036854775900"
":testLong" : "abc"
```
유효하지 않은 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testLong" : "123.45"^^xsd:string
":testLong" : "abc"
":testLong" : "9223372036854775900"^^xsd:string
```
+ **`double`** – OpenSearch 매핑 유형이 `double`인 경우 다음 규칙이 적용됩니다(여기서는 OpenSearch에서 'testDouble' 필드에 `double` 매핑이 있는 것으로 가정).
+ `boolean` – 유효하지 않아 변환할 수 없으며, 해당 스트림 업데이트 레코드가 삭제됩니다.
유효하지 않은 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
"testDouble" : true.
"testDouble" : false.
```
유효하지 않은 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testDouble" : "true"^^xsd:boolean
":testDouble" : "false"^^xsd:boolean
```
+ `datetime` – 유효하지 않아 변환할 수 없으며, 해당 스트림 업데이트 레코드가 삭제됩니다.
유효하지 않은 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
":testDouble" : datetime('2018-11-04T00:00:00').
```
유효하지 않은 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testDouble" : "2016-01-01"^^xsd:date
```
+ 부동 소수점 `NaN` 또는 `INF` – SPARQL의 값이 부동 소수점 `NaN` 또는 `INF`인 경우 유효하지 않으며, 해당 스트림 업데이트 레코드가 삭제됩니다.
유효하지 않은 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
" :testDouble" : "NaN"^^xsd:float
":testDouble" : "NaN"^^double
":testDouble" : "INF"^^double
":testDouble" : "-INF"^^double
```
+ 숫자 또는 숫자 문자열 – Neptune의 값이 `double`로 안전하게 표현할 수 있는 숫자의 숫자 문자열 표현 또는 기타 숫자인 경우 유효하며, OpenSearch에서 `double`로 변환됩니다. 다른 모든 문자열 값은 OpenSearch `double` 매핑에 사용할 수 없으며, 해당 스트림 업데이트 레코드는 삭제됩니다.
유효한 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
"testDouble" : 123
":testDouble" : "123"
":testDouble" : 145.67
":testDouble" : "145.67"
```
유효한 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testDouble" : 123.45
":testDouble" : 145.0
":testDouble" : "123.45"^^xsd:float
":testDouble" : "123.45"^^xsd:double
":testDouble" : "123.45"^^xsd:decimal
":testDouble" : "123.45"^^xsd:string
```
유효하지 않은 Gremlin의 예는 다음과 같습니다.
```
":testDouble" : "abc"
```
유효하지 않은 SPARQL의 예는 다음과 같습니다.
```
":testDouble" : "abc"
```
+ **`date`** – OpenSearch 매핑 유형이 `date`인 경우 Neptune `date` 및 `dateTime` 값이 유효하며, `dateTime` 형식으로 성공적으로 구문 분석할 수 있는 모든 문자열 값도 유효합니다.
Gremlin 또는 SPARQL의 유효한 예는 다음과 같습니다.
```
Date(2016-01-01)
"2016-01-01" "
2003-09-25T10:49:41"
"2003-09-25T10:49"
"2003-09-25T10"
"20030925T104941-0300"
"20030925T104941"
"2003-Sep-25" "
Sep-25-2003"
"2003.Sep.25"
"2003/09/25"
"2003 Sep 25" "
Wed, July 10, '96"
"Tuesday, April 12, 1952 AD 3:30:42pm PST"
"123"
"-123"
"0"
"-0"
"123.00"
"-123.00"
```
유효하지 않은 예는 다음과 같습니다.
```
123.45
True
"abc"
```
# Neptune의 비문자열 OpenSearch 쿼리 샘플
Neptune은 현재 OpenSearch 범위 쿼리를 직접 지원하지 않습니다. 하지만 다음 샘플 쿼리에서 볼 수 있듯이 Lucene 구문과 query-type="query\$1string"을 사용하면 동일한 효과를 얻을 수 있습니다.
## 나이가 30세 이상이고 이름이 'Si'로 시작하는 모든 버텍스를 가져옵니다.
Gremlin에서:
```
g.withSideEffect('Neptune#fts.endpoint', 'http://your-es-endpoint')
.withSideEffect("Neptune#fts.queryType", "query_string")
.V().has('*', 'Neptune#fts predicates.age.value:>30 && predicates.name.value:Si*');
```
SPARQL에서:
```
PREFIX foaf:
PREFIX neptune-fts:
SELECT * WHERE {
SERVICE neptune-fts:search {
neptune-fts:config neptune-fts:endpoint 'http://localhost:9200' .
neptune-fts:config neptune-fts:queryType 'query_string' .
neptune-fts:config neptune-fts:query "predicates.\\*foaf\\*age.value:>30 AND predicates.\\*foaf\\*name.value:Si*" .
neptune-fts:config neptune-fts:field '*' .
neptune-fts:config neptune-fts:return ?res .
}
}
```
여기서는 간결성을 위해 전체 URI 대신 `"\\*foaf\\*age`가 사용됩니다. 이 정규 표현식은 URI에서 `foaf` 및 `age`가 있는 모든 필드를 검색합니다.
## 나이가 10\$150세이고 이름이 'Ronka'와 비슷하게 일치하는 모든 노드를 가져옵니다.
Gremlin에서:
```
g.withSideEffect('Neptune#fts.endpoint', 'http://your-es-endpoint')
.withSideEffect("Neptune#fts.queryType", "query_string")
.V().has('*', 'Neptune#fts predicates.age.value:[10 TO 50] AND predicates.name.value:Ronka~');
```
SPARQL에서:
```
PREFIX foaf:
PREFIX neptune-fts:
SELECT * WHERE {
SERVICE neptune-fts:search {
neptune-fts:config neptune-fts:endpoint 'http://localhost:9200' .
neptune-fts:config neptune-fts:queryType 'query_string' .
neptune-fts:config neptune-fts:query "predicates.\\*foaf\\*age.value:[10 TO 50] AND predicates.\\*foaf\\*name.value:Ronka~" .
neptune-fts:config neptune-fts:field '*' .
neptune-fts:config neptune-fts:return ?res .
}
}
```
## 지난 25일 이내의 타임스탬프가 있는 모든 노드를 가져옵니다.
Gremlin에서:
```
g.withSideEffect('Neptune#fts.endpoint', 'http://your-es-endpoint')
.withSideEffect("Neptune#fts.queryType", "query_string")
.V().has('*', 'Neptune#fts predicates.timestamp.value:>now-25d');
```
SPARQL에서:
```
PREFIX foaf:
PREFIX neptune-fts:
SELECT * WHERE {
SELECT * WHERE {
SERVICE neptune-fts:search {
neptune-fts:config neptune-fts:endpoint 'http://localhost:9200' .
neptune-fts:config neptune-fts:queryType 'query_string' .
neptune-fts:config neptune-fts:query "predicates.\\*foaf\\*timestamp.value:>now-25d~" .
neptune-fts:config neptune-fts:field '*' .
neptune-fts:config neptune-fts:return ?res .
}
}
```
## 특정 연도 및 월에 해당하는 타임스탬프가 있는 모든 노드를 가져옵니다.
Gremlin에서 Lucene 구문으로 [날짜 수학 표현식](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/common-options.html#date-math) 사용(2020년 12월 기준):
```
g.withSideEffect('Neptune#fts.endpoint', 'http://your-es-endpoint')
.withSideEffect("Neptune#fts.queryType", "query_string")
.V().has('*', 'Neptune#fts predicates.timestamp.value:>2020-12');
```
Gremlin의 대안:
```
g.withSideEffect('Neptune#fts.endpoint', 'http://your-es-endpoint')
.withSideEffect("Neptune#fts.queryType", "query_string")
.V().has('*', 'Neptune#fts predicates.timestamp.value:[2020-12 TO 2021-01]');
```