색인 및 검색 기초

원본 보기

색인 및 검색 기초

이 빠른 시작 가이드는 Elasticsearch의 핵심 개념인 인덱스, 문서, 필드 타입 매핑을 직접 실습하며 소개합니다. 인덱스를 생성하고, 문서를 추가하고, 동적 매핑과 명시적 매핑을 다루고, 첫 기본 검색을 수행하는 방법을 배웁니다.

Tip

코드 예제는 기본적으로 Console 문법으로 작성되어 있습니다. Console UI에서 다른 프로그래밍 언어로 변환할 수 있습니다.

이 가이드는 어떤 Elasticsearch 배포 환경에서도 따라 할 수 있습니다. 모든 배포 옵션을 보려면 Deploy > Choosing your deployment type를 참고하세요. 빠르게 시작하려면 Docker에서 로컬로 클러스터를 띄우세요.

Tip

이 빠른 시작 가이드는 Elasticsearch API를 사용하지만, Elasticsearch에 데이터를 추가하는 방법은 이 외에도 많습니다.

데이터는 문서(document)라고 부르는 JSON 객체 형태로 Elasticsearch에 추가합니다. Elasticsearch는 이러한 문서를 검색 가능한 인덱스에 저장합니다.

  1. 인덱스 생성

    books라는 이름의 새 인덱스를 생성합니다:

    				PUT /books

    다음 응답은 인덱스가 성공적으로 생성되었음을 나타냅니다.

    응답 예시
    {
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "books"
}

  2. 단일 문서 추가

    다음 요청으로 books 인덱스에 문서 하나를 추가합니다. 인덱스가 아직 존재하지 않으면 이 요청이 자동으로 인덱스를 생성합니다.

    				POST books/_doc
					{
  "name": "Snow Crash",
  "author": "Neal Stephenson",
  "release_date": "1992-06-01",
  "page_count": 470
}

    응답에는 Elasticsearch가 문서에 대해 생성한 메타데이터가 포함되며, 여기에는 인덱스 내에서 해당 문서의 고유한 _id도 들어 있습니다.

    응답 예시
    {
  "_index": "books",
  "_id": "O0lG2IsBaSa7VYx_rEia",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 2,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}
    1. _index: 문서가 추가된 인덱스입니다.
    2. _id: 문서의 고유 식별자입니다.
    3. _version: 문서의 버전입니다.
    4. result: 인덱싱 작업의 결과입니다.
    5. _shards: 인덱싱 작업이 실행된 샤드 수와 성공한 샤드 수에 대한 정보입니다.
    6. total: 인덱스의 전체 샤드 수입니다.
    7. successful: 인덱싱 작업이 수행된 샤드 수입니다.
    8. failed: 인덱싱 작업 중 실패한 샤드 수입니다. 0은 실패가 없음을 의미합니다.
    9. _seq_no: 샤드에서 인덱싱 작업이 일어날 때마다 단조 증가하는 숫자입니다.
    10. _primary_term: 주 샤드가 다른 노드에 할당될 때마다 단조 증가하는 숫자입니다.

  3. 여러 문서 추가

    _bulk 엔드포인트를 사용하면 한 번의 요청으로 여러 문서를 추가할 수 있습니다. 벌크 데이터는 줄바꿈으로 구분된 JSON(NDJSON) 형식이어야 합니다.

    				POST /_bulk
					{ "index" : { "_index" : "books" } }
{"name": "Revelation Space", "author": "Alastair Reynolds", "release_date": "2000-03-15", "page_count": 585}
{ "index" : { "_index" : "books" } }
{"name": "1984", "author": "George Orwell", "release_date": "1985-06-01", "page_count": 328}
{ "index" : { "_index" : "books" } }
{"name": "Fahrenheit 451", "author": "Ray Bradbury", "release_date": "1953-10-15", "page_count": 227}
{ "index" : { "_index" : "books" } }
{"name": "Brave New World", "author": "Aldous Huxley", "release_date": "1932-06-01", "page_count": 268}
{ "index" : { "_index" : "books" } }
{"name": "The Handmaids Tale", "author": "Margaret Atwood", "release_date": "1985-06-01", "page_count": 311}

    오류가 없음을 나타내는 응답을 받게 됩니다.

    응답 예시
    {
  "errors": false,
  "took": 29,
  "items": [
    {
      "index": {
        "_index": "books",
        "_id": "QklI2IsBaSa7VYx_Qkh-",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 2,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 1,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    },
    {
      "index": {
        "_index": "books",
        "_id": "Q0lI2IsBaSa7VYx_Qkh-",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 2,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 2,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    },
    {
      "index": {
        "_index": "books",
        "_id": "RElI2IsBaSa7VYx_Qkh-",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 2,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 3,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    },
    {
      "index": {
        "_index": "books",
        "_id": "RUlI2IsBaSa7VYx_Qkh-",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 2,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 4,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    },
    {
      "index": {
        "_index": "books",
        "_id": "RklI2IsBaSa7VYx_Qkh-",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 2,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 5,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    }
  ]
}

  4. 동적 매핑 사용

    매핑은 관계형 데이터베이스의 스키마처럼 Elasticsearch에서 데이터가 저장되고 색인되는 방식을 정의합니다.

    동적 매핑을 사용하면 Elasticsearch가 새 필드에 대한 매핑을 자동으로 생성합니다. 지금까지 추가한 문서들은 인덱스를 생성할 때 매핑을 지정하지 않았기 때문에 동적 매핑을 사용했습니다.

    동적 매핑이 어떻게 동작하는지 확인하려면, 기존 문서에 없는 필드를 포함한 새 문서를 books 인덱스에 추가해 보세요.

    				POST /books/_doc
					{
  "name": "The Great Gatsby",
  "author": "F. Scott Fitzgerald",
  "release_date": "1925-04-10",
  "page_count": 180,
  "language": "EN"
}
    1. 새로 추가된 필드입니다.

    get mapping API로 books 인덱스의 매핑을 확인하세요. 새 필드 language가 text 데이터 타입으로 매핑에 추가된 것을 볼 수 있습니다.

    				GET /books/_mapping

    다음 응답은 Elasticsearch가 생성한 매핑을 보여줍니다.

    응답 예시
    {
  "books": {
    "mappings": {
      "properties": {
        "author": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 256
            }
          }
        },
        "name": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 256
            }
          }
        },
        "language": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 256
            }
          }
        },
        "page_count": {
          "type": "long"
        },
        "release_date": {
          "type": "date"
        }
      }
    }
  }
}

  5. 명시적 매핑 정의

    my-explicit-mappings-books라는 인덱스를 생성하고 매핑을 직접 지정합니다. 각 필드의 속성을 JSON 객체로 전달하세요. 이 객체에는 필드 데이터 타입과 추가적인 매핑 파라미터가 포함되어야 합니다.

    				PUT /my-explicit-mappings-books
					{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "properties": {
      "name": { "type": "text" },
      "author": { "type": "text" },
      "release_date": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd" },
      "page_count": { "type": "integer" }
    }
  }
}
    1. dynamic: 인덱스의 동적 매핑을 끕니다. 매핑에 정의하지 않은 필드도 문서의 _source 필드에는 저장되지만, 색인하거나 검색할 수는 없습니다.
    2. properties: 필드와 그에 해당하는 데이터 타입을 정의합니다.

    다음 응답은 작업이 성공했음을 나타냅니다.

    응답 예시
    {
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "my-explicit-mappings-books"
}

    명시적 매핑은 인덱스를 생성할 때 정의되며, 문서는 이 매핑을 따라야 합니다. update mapping API를 사용할 수도 있습니다. 인덱스의 dynamic 플래그가 true로 설정되어 있으면 매핑을 수정하지 않고도 문서에 새 필드를 추가할 수 있어, 명시적 매핑과 동적 매핑을 함께 사용할 수 있습니다. 매핑 관리 및 업데이트에 대해 자세히 알아보세요.

색인된 문서는 _search API를 통해 거의 실시간으로 검색할 수 있습니다.

  1. 모든 문서 검색

    다음 요청으로 books 인덱스의 모든 문서를 검색합니다:

    				GET books/_search
    응답 예시
    {
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 7,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "books",
        "_id": "CwICQpIBO6vvGGiC_3Ls",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "Brave New World",
          "author": "Aldous Huxley",
          "release_date": "1932-06-01",
          "page_count": 268
        }
      },
      ... (truncated)
    ]
  }
}
    1. took: Elasticsearch가 검색을 실행하는 데 걸린 시간(밀리초)
    2. timed_out: 검색이 타임아웃되었는지 여부
    3. _shards: 검색이 수행된 샤드 수와 성공한 샤드 수에 대한 정보
    4. hits: 검색 결과를 담고 있음
    5. total: 일치하는 전체 문서 수에 대한 정보
    6. max_score: 일치하는 모든 문서 중 가장 높은 관련성 점수
    7. _index: 문서가 속한 인덱스
    8. _id: 문서의 고유 식별자
    9. _score: 문서의 관련성 점수
    10. _source: 색인 시 전달된 원본 JSON 객체

  2. match 쿼리로 검색

    match 쿼리를 사용하면 특정 필드에 특정 값이 포함된 문서를 검색할 수 있습니다. 전문 검색에 사용하는 표준 쿼리입니다.

    다음 요청으로 books 인덱스에서 name 필드에 brave가 포함된 문서를 검색합니다:

    				GET books/_search
					{
  "query": {
    "match": {
      "name": "brave"
    }
  }
}
    Tip

    이 예제는 Elasticsearch의 기본 쿼리 언어인 Query DSL을 사용합니다.

    응답 예시
    {
  "took": 9,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.6931471,
    "hits": [
      {
        "_index": "books",
        "_id": "CwICQpIBO6vvGGiC_3Ls",
        "_score": 0.6931471,
        "_source": {
          "name": "Brave New World",
          "author": "Aldous Huxley",
          "release_date": "1932-06-01",
          "page_count": 268
        }
      }
    ]
  }
}
    1. max_score: 결과에서 가장 높은 점수를 받은 문서의 점수입니다. 이 경우 일치하는 문서가 하나뿐이므로 max_score는 그 문서의 점수입니다.

언제든 처음부터 다시 시작하기 위해 인덱스를 삭제하려면 delete index API를 사용하세요.

예를 들어, 다음 요청으로 이 빠른 시작 가이드에서 생성한 인덱스를 삭제할 수 있습니다:

				DELETE /books
				DELETE /my-explicit-mappings-books
Warning

인덱스를 삭제하면 해당 인덱스의 문서, 샤드, 메타데이터가 영구적으로 삭제됩니다.

이 빠른 시작 가이드에서는 Elasticsearch로 인덱스를 생성하고, 데이터를 추가하고, 기본 검색을 수행하는 기초를 다뤘습니다. Elasticsearch Python 클라이언트로 비슷한 단계를 실습해 보려면 Build your first search query with Python으로 이동하세요. 다음 자료는 Elasticsearch 개념을 더 깊이 이해하고 데이터 검색용 쿼리 언어의 기초를 익히는 데 도움이 됩니다: