Elastic search

jkl133·2021년 2월 26일
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https://the-dev.tistory.com/31

1. 관계형 데이터베이스 vs 엘라스틱서치

인덱스 (Index)

  • 데이터 저장공간
  • 하나의 인덱스는 하나의 타입만 가짐
  • 동시에 여러 개의 인덱스를 검색하는 것도 가능
  • 분산 환경으로 구성 시, 하나의 인덱스가 여러 노드에 분산 저장 및 관리됨
  • 인덱스의 이름은 반드시 소문자로
  • 인덱스가 없는 상태에서 데이터를 삽입하면 그 정보를 바탕으로 인덱스가 자동 생성됨

샤드 (Shard)

  • 색인된 데이터가 나뉘어 저장되는 물리적 공간 내 파티션
  • 다수의 샤드로 문서를 분산 저장함으로써 데이터 손실 위험을 최소화

타입 (Type)

  • 엘라스틱서치 6.1버전부터 하나의 인덱스에는 하나의 타입만 사용 가능
  • 인덱스의 논리적 구조

문서 (Document)

  • 데이터가 저장되는 최소 단위
  • JSON 포맷으로 저장됨
  • 하나의 문서는 다수의 필드로 구성
  • 문서 안에 문서도 가능

필드 (Type)

  • 문서를 구성하기 위한 속성 (DB의 Column같은 개념)
  • 하나의 필드는 다수의 데이터 타입을 가질 수 있음

매핑 (Mapping)

  • 문서의 필드와 필드의 속성을 정의하고 그에 따른 색인 방법을 정의하는 프로세스
  • 매핑 정보에 여러 가지 데이터 타입을 지어할 수 있지만 필드명을 중복 사용할 수 없음

2. 엘라스틱서치의 특징

  • NoSQL (No Structured Query Language)

  • 분산 처리를 통해 빠른 검색 가능

  • HTTP를 통해 JSON형식의 Restful API 이용

  • RDBMS에서 LIKE 검색할 때와 달리 검색어의 대소문자에 유연

  • 비정형 데이터도 검색 가능

  • 분석 통계 유용

  • 역색인 구조

    • 키워드를 통해 문서를 찾아내는 방식

    • 책 뒷편의 색인된 키워드를 이용해 역으로 본문(문서)를 찾는 방식

    • 검색이 매우 빠르다!!

  • 스키마리스(Schemaless; 인덱스(→ 데이터베이스) 가 없더라도 문서를 추가하면 인덱스를 자동생성 - 비권장)

    └ 엘라스틱서치에서 문자열은 단순 문자열(keyword)과 형태소 분석이 가능한(text)타입으로 구분하는데 자동 생성은 둘 다 생성해 버리므로 공간낭비가 심하고 데이터 구조가 복잡할 수록 검색 품질이 저하될 수 있음

    └ action.auto_create_index를 false로 설정해서 끌 수 있음

  • 전문 검색(Full-text Search; 내용 전체를 색인해서 특정 단어가 포함된 문서를 검색) 가능

  • 멀티테넌시(Multi-tenancy; 상이한 인덱스일지라도 동일한 필드명을 대상으로 검색 가능)

  • 트랜잭션과 롤백 기능을 제공하지 않으므로 데이터 손실의 위험도 있음

  • 업데이트 명령 시, 기존 내용을 삭제하고 새로 생성하는 방식

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