8. 집계 - Aggregations - Elastic 가이드북

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Elastic 가이드 북

1. 서문

2. Elasticsearch 시작하기

3. Elasticsearch 시스템 구조

4. Elasticsearch 데이터 처리

5. 검색과 쿼리 - Query DSL

6. 데이터 색인과 텍스트 분석

7. 인덱스 설정과 매핑 - Settings & Mappings

8. 집계 - Aggregations

8.1 메트릭 - Metrics Aggregations

8.2 버킷 - Bucket Aggregations

8.3 하위 - sub-aggregations

8.4 파이프라인 - Pipeline Aggregations

8. 집계 - Aggregations

  Elasticsearch 는 검색엔진으로 개발되었지만 지금은 로그분석을 비롯해 다양한 목적의데이터 시스템으로 사용되고 있습니다. Elasticsearch가 이렇게 다양한 용도로 활용이 될 수 있는 이유는 데이터를 단순히 검색만 하는 것이 아니라 여러가지 연산을 할 수 있는 Aggregation 기능이 있기 때문입니다. Kibana 에서는 다음과 같이 바 차트, 파이 차트 등으로 데이터를 시각화 할 수 있는데 여기서 사용하는 것이 이 기능입니다.
Kibana 화면 - 출처: https://www.elastic.co/products/kibana
  Aggregation 은 번역하면 "집계" 라는 뜻 이지만 Elasticsearch 의 기능명 이기 때문에 보통 Elastic Stack 관련 세미나 또는 블로그 포스트에서는 원문대로 aggregation 혹은 애그리게이션 으로 많이 표현합니다. 이 책에서도 aggregation 또는 aggs 로 표현하도록 하겠습니다.
  Aggregation 의 사용 방법은 다음과 같습니다. _search API 에서 query 문과 같은 수준에 지정자 aggregations 또는 aggs를 명시하고 그 아래 임의의 aggregation 이름을 입력한 뒤 사용할 aggregation 종류와 옵션들을 명시합니다. 한번의 쿼리로 aggregation 여러 개를 입력할 수도 있습니다. 아래는 aggregation을 입력하는 예제입니다.
request
response
aggregations 입력
1
GET <인덱스명>/_search
2
{
3
  "query": {
4
    … <쿼리 구문> …
5
  },
6
  "aggs": {
7
    "<임의의 aggregation 1>": {
8
      "<aggregation 종류>": {
9
        … <aggreagation 구문> …
10
      }
11
    },
12
    "<임의의 aggregation 2>": {
13
      "<aggregation 종류>": {
14
        … <aggreagation 구문> …
15
      }
16
    }
17
  }
18
}
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aggregations 입력 결과
1
{
2
  "hits": {
3
… 쿼리 결과 (hit 된 도큐먼트 내용) …
4
  },
5
  "aggregations": {
6
    "<임의의 aggregation 1>": {
7
… aggregation 결과 …
8
    },
9
    "<임의의 aggregation 2>": {
10
… aggregation 결과 …
11
    }
12
  }
13
}
Copied!
  Aggregation 에는 크게 Metrics 그리고 Bucket 두 종류가 있습니다. Aggregations 구문이나 옵션에 metrics 이거나 bucket 이라고 따로 명시를 하지는 않습니다. Aggregation 종류들 중 숫자 또는 날짜 필드의 값을 가지고 계산을 하는 aggregation 들을 metrics aggregation 이라고 분류하고, 범위나 keyword 값 등을 가지고 도큐먼트들을 그룹화 하는 aggregation 들을 bucket aggregation 이라고 분류 합니다.
  다음에 주로 사용되는 Metrics 와 Bucket Aggregations 들을 설명하기 위해 아래의 데이터를 먼저 my_stations 인덱스에 입력하도록 하겠습니다. 처음 한 줄을 카피 해서 필드명은 그대로 두고 필드값만 수정하면 약간 더 수월하게 입력할 수 있습니다.
테스트를 위한 my_stations 인덱스에 데이터 입력
1
PUT my_stations/_bulk
2
{"index": {"_id": "1"}}
3
{"date": "2019-06-01", "line": "1호선", "station": "종각", "passangers": 2314}
4
{"index": {"_id": "2"}}
5
{"date": "2019-06-01", "line": "2호선", "station": "강남", "passangers": 5412}
6
{"index": {"_id": "3"}}
7
{"date": "2019-07-10", "line": "2호선", "station": "강남", "passangers": 6221}
8
{"index": {"_id": "4"}}
9
{"date": "2019-07-15", "line": "2호선", "station": "강남", "passangers": 6478}
10
{"index": {"_id": "5"}}
11
{"date": "2019-08-07", "line": "2호선", "station": "강남", "passangers": 5821}
12
{"index": {"_id": "6"}}
13
{"date": "2019-08-18", "line": "2호선", "station": "강남", "passangers": 5724}
14
{"index": {"_id": "7"}}
15
{"date": "2019-09-02", "line": "2호선", "station": "신촌", "passangers": 3912}
16
{"index": {"_id": "8"}}
17
{"date": "2019-09-11", "line": "3호선", "station": "양재", "passangers": 4121}
18
{"index": {"_id": "9"}}
19
{"date": "2019-09-20", "line": "3호선", "station": "홍제", "passangers": 1021}
20
{"index": {"_id": "10"}}
21
{"date": "2019-10-01", "line": "3호선", "station": "불광", "passangers": 971}

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7.3 멀티 (다중) 필드 - Multi Field

8.1 메트릭 - Metrics Aggregations

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