Elasticsearch
1.Elasticsearch - 분산형 검색 엔진
확장 가능한 분산형 검색 엔진JSON 문서 형식의 데이터를 Logstash 및 Amazon Kinesis Data Firehose와 같은 수집 도구나 API를 사용해 Elasticsearch로 전송Elasticsearch는 자동으로 기존 문서를 저장하고, 클러스터의
2.MacOS에 Elasticsearch 설치하기
Elasticsearch 설치하기 MacOS에서는 Homebrew를 이용하여 Elasticsearch를 설치할 수 있다. 1. Homebrew tap Elasticsearch를 설치하기 전에 Homebrew에서 tap하는 과정이 필요하다. tap을 통해 Homebre
3.MacOS에 Kibana 설치하기
Elasticsearch의 데이터 시각화 대시보드 소프트웨어Elasticsearch를 설치할 때와 동일하게 tap을 통해 repository를 불러온다.brew install을 통해 성공적으로 설치했다.Elasticsearch를 실행한 상태에서 Kibana를 실행했다.
4.SpringBoot에서 Elasticsearch 이용하기
🛠️ dependency 추가하기 Elasticsearch를 이용하기 위해서 SpringBoot 프로젝트의 build.gradle.kts에 dependency를 추가했다. ElasticsearchConfig 작성하기 > Spring Data Elasticsearc
5.Elasticsearch document 생성 과정에서의 실수
SpringBoot에서 Elasticsearch를 이용하여 새로운 document를 생성하고 검색하는 코드를 작성했는데, 이를 확인하는 과정에서 오류가 발생해서 Kibana의 DevTool을 이용하여 대략적인 구조를 확인하며 학습했다.
6.Elasticsearch에서 한글 형태소 분석하기(nori)
Elasticsearch를 이용해서 검색 기능을 구현할 때, 한글을 사용하기 위해서는 nori라는 한글 형태소 분석 플러그인이 필요하다는 것을 알게 되었다.
7.Elasticsearch의 데이터 색인과 텍스트 분석
Elasticsearch를 공부하는 과정에서 당장 궁금했던 부분만 학습하고 사용했더니 전체적으로 어떤 방식으로 데이터를 저장하고 텍스트를 분석하는가에 대한 흐름 이해가 부족한 것 같아서 정리하기로 했다.