[Elasticsearch] Elastic Stack JSON을 이용한 검색 요청
✔ 검색 API
✅ 검색 시작하기
- 간단한 검색부터 시작
- 검색을 실행하는 기본적인 두 가지 방법
- REST 요청 URI를 통해 검색 매개 변수 보내기
- REST 요청 본문을 통해 검색 매개 변수 보내기
- 요청 본문 메서드 사용시 표현력을 높이고 더 쉽게 읽을 수 있는 JSON 형식 사용
- 검색용 REST API는 _search 엔드 포인트에서 엑세스
✅ URI를 통해 검색 매개 변수 보내기
bank 인덱스의 모든 문서 반환 예제
GET /bank/_search?q=*&sort=account_number:asc&pretty
✅ 검색 API 결과
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 4,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"category" : "리모콘 Tv"
}
},
..중략
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| took | 검색 실행에 걸린 시간 (ms) |
| time_out | 검색 시간 초과 여부 |
| _shards | 검색된 파편의 수, 성공 / 실패한 파편의 수를 알림 |
| hits | 검색 결과 |
| hits.total | 검색 조건에 일치하는 총 문서 수 |
| hits.hits | 검색 결과의 실제 배열 (기본값 10은 처음 10개) |
| hit.sort | 결과 정렬 키 (점수순 정렬시 누락) |
✅ 본문(Body)를 통해 검색 매개 변수 보내기
GET /bank/_search
{
"query": {
"match_all" : {},
"sort": [
{
"account_number": "asc"
}
]
}
}
script를 통해 좀 더 세밀한 조회를 위해 본문에 내용을 전달한다.
✅ Query DSL: 쿼리 언어 소개
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
kibana_sample_data_ecommerce 인덱스에 존재하는 모든 데이터를 검색한다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"size": 1
}
해당 인덱스 조회 시 검색 결과를 한 개만 반환하도록 size를 1로 설정 하였다.
기본적으로 디폴트 size 값은 10개를 출력하도록 설정이 되어있다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 10,
"size": 10
}
결과의 10번째 항목부터 10개를 출력한다. 페이징 처리시에 10번째 항목이 넘어가면
다음 페이지 10개를 출력 하는것과 동일하다 봐도 무방하다.
✅ Query DSL: 자세히 들여다보기
GET bank/_search
{
"_source": ["account_number", "balance"],
"query" : {
"match_all" : {}
},
"sort" : {
"balanace": {
"order": "desc"
}
}
}
기본적으로 전체 JSON 문서가 모든 검색의 일부로 반환 되는데, 이를 소스라고 부른다.
또한 위에서 말한 소스는 검색 결과 내에 존재하는 _source를 의미한다.
엘라스틱서치의 _source를 RDBMS의 예시와 함께 비교해보자.
전체 필드 조회
SELECT *
FROM BANK
ORDER BY
balance DESC;
원하는 필드만 조회
SELECT
account_number,
balance
FROM
BANK
ORDER BY
balance DESC;
RDB에서 원하는 필드만 지정하여 출력을 하였듯이, elasticsearch 역시 _source 옵션을 사용하여 원하는 필드의 검색 결과만 출력 할 수 있다.
✅ Query DSL: match 키워드 사용해보기
account_nubmer가 20과 일치하면 반환
GET bank/_search
{
"query" :{
"match": {
"account_number": 20
}
}
}
match_all이 아닌 match 키워드를 사용하면 정확하게 일치하는 값을 출력한다.
간단한 예로는 전체 유저를 조회하는 경우와 단일 유저를 조회하는 경우를 떠올리면 될 것 같다.
✅ Query DSL: bool, must, match 혼합 쿼리
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}
두 개의 match 쿼리를 작성한 후에 ‘mill’과 ‘lane’이 포함되는 모든 계정을 반환한다.
✅ Query DSL: must, must not 쿼리
GET bank/\_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "age": 40 } }
],
"must_not": [
{ "match": { "state": "ID"} }
]
}
}
}
반드시 나이가 40인 데이터와 state가 ID가 아닌 데이터를 출력한다.
✅ term 쿼리와 match 쿼리의 차이
쿼리 컨텍스트(Query Context)와 필터 컨텍스트Filter Context)에서 사용이 되는
match, term의 차이를 간략히 정리하고 넘어가자.
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"category": "The bank"
}
}
}
GET bank/_search
{
"query": {
"term": {
"category": "The bank"
}
}
}
term 쿼리
검색에에 대한 분석을 거치지 않고 온전히 그 검색어와 정확히 일치하는 문서를 검색한다. 즉, 검색어가 분석기를 거쳐 토크나이징 없이 검색을 한다는 의미다. 또한 모든 대문자는 소문자로 변형이 되고 중복된 단어는 제거가 되는 특징을 가지고 있다.
match 쿼리
검색어에 대해 분석을 거쳐 검색을 하며 이는 bool 쿼리 중에서도 should조건으로 검색을한다. 즉 검색어를 분석기를 통해 토크나이징해서 토크나이징 된 단어들을 찾아 문서들을 검색하고 토크나이징 된 단어들이 최소 1개라도 들어있다면 검색 결과에 포함한다. 이때 최소 n개이상 포함되면 포함시킬지 말지 결정하는 옵션도 있으니 이는 설정에 따라 다르겠지만 기본은 일단 1개라도 포함이 되면 결과에 포함된다.
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