Elastic 가이드북
  • Elastic 가이드 북
  • 1. 서문
    • 1.1 Elastic Stack 소개
      • 1.1.1 Elasticsearch
      • 1.1.2 Logstash
      • 1.1.3 Kibana
      • 1.1.4 Beats
  • 2. Elasticsearch 시작하기
    • 2.1 데이터 색인
    • 2.2 설치 및 실행
      • 2.2.1 다운로드 설치 및 실행
      • 2.2.2 Unix RPM (yum) 설치 및 실행
      • 2.2.3 윈도우 운영체제에서 MSI 파일로 설치
    • 2.3 elasticsearch 환경 설정
      • 2.3.1 jvm.options
      • 2.3.2 elasticsearch.yml
      • 2.3.3 노드의 역할 : master, data, ingest, ml
      • 2.3.4 커맨드 라인 설정
  • 3. Elasticsearch 시스템 구조
    • 3.1 클러스터 구성
    • 3.2 인덱스와 샤드 - Index & Shards
    • 3.3 마스터 노드와 데이터 노드 - Master & Data Nodes
  • 4. Elasticsearch 데이터 처리
    • 4.1 REST API
    • 4.2 CRUD - 입력, 조회, 수정, 삭제
    • 4.3 벌크 API - _bulk API
    • 4.4 검색 API - _search API
  • 5. 검색과 쿼리 - Query DSL
    • 5.1 풀 텍스트 쿼리 - Full Text Query
    • 5.2 Bool 복합 쿼리 - Bool Query
    • 5.3 정확도 - Relevancy
    • 5.4 Bool : Should
    • 5.5 정확값 쿼리 - Exact Value Query
    • 5.6 범위 쿼리 - Range Query
  • 6. 데이터 색인과 텍스트 분석
    • 6.1 역 인덱스 - Inverted Index
    • 6.2 텍스트 분석 - Text Analysis
    • 6.3 애널라이저 - Analyzer
      • 6.3.1 _analyze API
      • 6.3.2 Term 쿼리
      • 6.3.3 사용자 정의 애널라이저 - Custom Analyzer
      • 6.3.4 텀 벡터 - _termvectors API
    • 6.4 캐릭터 필터 - Character Filter
      • 6.4.1 HTML Strip
      • 6.4.2 Mapping
      • 6.4.3 Pattern Replace
    • 6.5 토크나이저 - Tokenizer
      • 6.5.1 Standard, Letter, Whitespace
      • 6.5.2 UAX URL Email
      • 6.5.3 Pattern
      • 6.5.4 Path Hierarchy
    • 6.6 토큰 필터 - Token Filter
      • 6.6.1 Lowercase, Uppercase
      • 6.6.2 Stop
      • 6.6.3 Synonym
      • 6.6.4 NGram, Edge NGram, Shingle
      • 6.6.5 Unique
    • 6.7 형태소 분석 - Stemming
      • 6.7.1 Snowball
      • 6.7.2 노리 (nori) 한글 형태소 분석기
  • 7. 인덱스 설정과 매핑 - Settings & Mappings
    • 7.1 설정 - Settings
    • 7.2 매핑 - Mappings
      • 7.2.1 문자열 - text, keyword
      • 7.2.2 숫자 - long, double ...
      • 7.2.3 날짜 - date
      • 7.2.4 불리언 - boolean
      • 7.2.5 Object 와 Nested
      • 7.2.6 위치 정보 - Geo
      • 7.2.7 기타 필드 타입 - IP, Range, Binary
    • 7.3 멀티 (다중) 필드 - Multi Field
  • 8. 집계 - Aggregations
    • 8.1 메트릭 - Metrics Aggregations
    • 8.2 버킷 - Bucket Aggregations
    • 8.3 하위 - sub-aggregations
    • 8.4 파이프라인 - Pipeline Aggregations
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1. 서문

이 문서의 허가되지 않은 무단 복제나 배포 및 출판을 금지합니다. 본 문서의 내용 및 도표 등을 인용하고자 하는 경우 출처를 명시하고 김종민(kimjmin@gmail.com)에게 사용 내용을 알려주시기 바랍니다.

지금 세상은 데이터가 지배하고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 매일 수많은 데이터가 범람하고 있고 이러한 데이터들의 분석과 처리는 세상 많은 문제해결의 중심이 되었습니다. 이런 데이터 홍수의 세상 속에서 Elasticsearch가 세상에 모습을 드러낸 지도 벌써 7년이 넘었습니다. Elasticsearch는 현재는 세상에서 가장 인기가 있는 오픈소스 검색엔진으로 수많은 개인 개발자, 기업 그리고 공공기관들로부터 사랑을 받고 있습니다.

전문검색엔진 (Full-text search engine)으로 처음 개발되었지만, Elasticsearch는 검색엔진을 넘어 보안, 로그분석, 전문분석 등 다양한 영역에서 중요한 역할을 하고 있으며, 현재는 Kibana, Logstash, Beats들과 함께 다양한 전문 분야에서 수많은 문제들을 해결하고 있습니다. 필자가 처음 Elasticsearch를 접한 2013년만 해도 아직 1.0 버전이 나오기 전이었는데 2019년 현재는 7.x 버전까지 발표하면서 기업용 솔루션으로도 완전히 자리를 잡은 것을 볼 수 있습니다.

이 책은 Elastic Stack 7.x 버전을 기준으로 하고 있으며 처음 Elasticsearch를 접하는 독자들 부터 Elastic Stack을 이용해 고급 기술을 사용하고자 하는 독자들에게 까지 다양하게 도움이 될 수 있도록 노력하였습니다. 이 책의 내용을 이해하려면 유닉스 시스템과 자바에 대한 기초 지식이 필요합니다. Elastic 기술들을 전반적으로 이해하는 데에 최대한 도움이 되는 순서대로 읽어나갈 수 있도록 하였습니다.

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