ELK Side Project 1 (3/4)

KIMAKUMA·2023년 2월 21일

ELK

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Part 1

Part 2

01. ElasticSearch 기반 데이터 검색

Kibana의 Dev Tools를 사용했다.

curl을 사용할 수도, postman이나 insomnia를 사용할 수도 있다!

1) 전체 데이터 조회하기

GET fire/_search
{
  "size": 60, 
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

matsh_all을 사용하여 전체 데이터를 검색하였다.
size를 60으로 지정하여 60건만 보이도록 하였다.

1번 결과

총 데이터 개수는 102개로 확인되었다.
인덱스명은 fire인 것을 볼 수 있다.
_source 내에서 데이터 확인 가능하다.

2) 총 화재접수건수 조회하기

GET fire/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "total_fire": {
      "sum": {
        "field": "화재접수건수"
      }
    }
  }
}

데이터가 아닌 총 건수를 알고 싶기 때문에 size를 0으로 지정해줬다.
aggs를 사용하여 화재접수건수의 총합을 구하였다.

2번 결과

총 102개의 데이터에서 검색을 했다.
aggregations 내에서 total_fire란 필드명으로 총 화재접수건수가 2956건 임을 확인할 수 있다.
size가 0이었기 때문에 데이터는 보이지 않는다.ㄴ

3) 서울특별시의 총 화재접수건수 조회하기

GET fire/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "시도명.keyword": "서울특별시"
    }
  },
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "total": {
      "sum": {
        "field": "화재접수건수"
      }
    }
  }
}

match를 사용하여 서울특별시의 경우만 선택해주었다.
마찬가지로 데이터가 아닌 건수를 알고 싶기 때문에 size를 0으로 지정해줬다.
aggs를 사용하여 query,match를 통해 선택된 서울특별시의 경우에서 화재접수건수의 총합을 구하였다.

3번 결과

서울특별시의 경우 6건의 데이터가 있고, 마찬가지로 합은 271건 임을 확인할 수 있다.

4) 허위신고건수가 1건 이상인 발생일자 조회하기

GET fire/_search
{
  "_source": "발생일자", 
  "query": {
    "range": {
      "허위신고건수": {
        "gte": 1
        }
    }
  }
}

데이터 중에서 발생일자만 알고 싶기 때문에 _source에서 발생일자를 지정해주었다.
range와 gte를 사용하여 허위신고건수가 1건 이상인 데이터를 검색하였다.
- gte: Greater Than or Equal, 이상
- gt: Greater Than, 초과
- lte: Less Than, 이하
- lt: Less Than, 미만

4번 결과

허위신고가 1건 이상인 날은 total의 value 필드에서 1건 임을 확인할 수 있다.
_source 지정을 통해 해당 건의 발생일자를 확인할 수 있다.

5) 특정 발생일자 이후 데이터의 수와 데이터 조회하기

GET fire/_search
{
  "size": 50, 
  "query": {
    "range": {
      "발생일자": {
        "gte": "2023-02-20"
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "total": {
      "sum": {
        "field": "화재접수건수"
      }
    }
  }
}