Elastic Search (2) 썸네일형 리스트형 mapping, aggregation, 추가적인 검색 mapping 매핑 설정 > curl -XPUT localhost:9200/index명칭/_mapping/tyep명칭 -H "Content-Type: application/json" -d"{ \"properties\" : { \"Field명칭\" : { \"type\" : \"타입\" } } }" 매핑 확인 > curl -XGET localhost:9200/index명칭/_mapping RDBMS의 스키마와 비슷한 개념키바나와 효과적으로 연동하기 위해 효율적인 매핑이 요구됨* 한개의 index에 여러개의 type을 만들지 않는 것을 권장함 * 이미 생성된 매핑을 수정할 수 없다. - 데이터의 유무에 상관없이 매핑수정은 불가능 * 매핑시에 type을 text로 지정하고도 집계를 사용하고 싶은경우에 fiel.. Elastic Search 개요 및 간단한 CRUD 분산형 RESTful 검색 및 분석 엔진입니다. 줄여서 ES라고도 부릅니다. 분산형이라는 건 클러스터 환경을 구성할 수 있다는 이야기입니다. 실질적으로 ELK Stack에서는 Lucene 검색 엔진 기반의 NoSQL 데이터베이스로서 활용됩니다 * ELK Stack = ElasticSearch + Logstash + Kibana Elastic Search 장점 - 속도, 확장성, 안정성, 유연성 > 속도 : JSON문서 형식으로 저장, 모든 필드는 기본적으로 인덱싱되며, 모든 인덱스들은 단일 쿼리로 빠르게 사용할 수 있다. : 역인덱스, BKD tree 등으로 속도가 빠르다 > 확장성 : 설치와 서버 확장이 매우 편리 > 유연성 : 정형/비정형/위치정보/Metric 등 원하는 방법으로 다양한 유형의 검색을.. 이전 1 다음