ElasticSearch3 Elasticsearch (3) Mapping과 Field MappingElasticsearch에서는 index에 document 형태로 데이터들을 정의한다. 이때, index(DB의 테이블에 해당)에 저장될 document(DB의 각 row에 해당)의 구조와 document 내의 field(DB의 테이블 칼럼에 해당)의 속성을 정의하는 설정을 mapping이라고 한다. DB의 DDL의 개념과 유사하다.Mapping은 기본적으로 JSON 형식을 띤다. GET [index 이름]/_setting의 결과 중 mappings 부분을 통해 mapping 정보를 확인할 수 있다. 동적 Mapping, 명시적 MappingElasticsearch에서는 사용자가 정의하지 않은 mapping에 대해서 정보를 추론하여 자동으로 mapping해주는 동적 Mapping을 제공한다.. 2025. 1. 8. Elasticsearch (2) 주요 용어 & Lucene Elasticseach 주요 용어Document : Elasticsearch가 저장하고 색인을 생성하는 JSON 형태의 데이터를 의미한다. 굳이 DB와 비교하면 Table의 각 row 개념이다.Index : 비슷한 Document를 모아놓은 단위이다. DB에서 Table과 대응된다.Shard : Index는 그 안의 document를 여러 shard로 분산 저장하여 고가용성을 보장한다. 원본 document는 primary shard에, 복제본은 replication shard에 저장된다._id : Index 내 document에 부여하는 고윳값이다. 사용자가 직접 정해줄 수 있고, 정하지 않으면 Elasticsearch에서 중복되지 않도록 알아서 생성한다. 굳이 DB와 비교하면 primary key 개.. 2024. 11. 26. ElasticSearch (1) 기본 개념 ElasticSearchElasticsearch는 2010년 Apache의 Lucene 라이브러리 기반으로 만들어진 분산 검색 엔진이다. Elasticsearch는 JSON 기반의 문서를 저장하고, 색인하여 검색할 수 있도록 한다. 데이터 시각화를 위한 도구인 Kibana와 데이터 수집 변환을 위한 Logstash, 경량 데이터 수집 플랫폼인 Beats와 함께 ELK 스택을 구성한다. ElasticSearch 특징[검색 엔진]Inverted Index : 검색엔진이기 때문에 키워드 검색을 위한 Inverted Index를 사용하여 빠른 검색 속도의 이점을 가진다. 이때, Analyzer를 검색 요구사항에 맞게 미리 지정하여 구성할 수 있어, 다양한 검색 조건에서 유용하게 사용될 수 있다.→ Invert.. 2024. 11. 18. 이전 1 다음
