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서론
엘라스틱서치는 인덱스에 저장된 문서를 검색할 수 있도록 다양한 검색 기능 을 제공 한다.
색인 시점 뿐 아니라 검색 시점에도 분석기 를 사용하며 점수 (score) 를 매겨 순서를 적용한다.
검색 질의 표현방식
검색 API 는 기본적으로 질의 (Query) 를 기반으로 동작한다.
검색 질의는 URI 검색 과 Request Body 검색 두 가지로 표현할 수 있다.
URI 검색
HTTP GET 요청을 활용하는 방식으로 쿼리스트링 을 활용해 파라메터를 전달한다.
Request Body 방식에 비해 단순하고 사용하기 편리하지만, 복잡한 질의문을 입력이 제한된다.
// 요청
curl -XGET http://localhost:9200/teams/_search?q=creator:ncucu
// 결과
{
"took":2,
"timed_out":false,
"_shards":{
"total":1,
"successful":1,
"skipped":0,
"failed":0
},
"hits":{
"total":{
"value":1,
"relation":"eq"
},
"max_score":0.6931471,
"hits":[
{
"_index":"teams",
"_type":"team",
"_id":"1",
"_score":0.6931471,
"_source":{
"title":"TalkStore",
"creator":"ncucu",
"date":"2020-06-17",
"memberCount":110
}
}
]
}
}
URI 검색은 엘라스틱서치 에서 제공하는 모든 검색 옵션을 사용할 수 없다.
RequestBody 검색
HTTP 요청 시 Body 에 검색할 칼럼과 검색어를 JSON 형태로 표현해서 전달하는 방식이다.
이를 좀 더 효율적으로 하기 위해 Query DSL 이라는 문법을 지원 한다.
위의 URI 방식에서 검색 했던 질의를 Request Body 방식으로 변경할 경우 다음과 같다.
// 요청
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/teams/_search?pretty -d '
{
"query": {
"query_string": {
"default_field": "creator",
"query": "ncucu"
}
}
}
'
// 응답
{
"took" : 8,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.6931471,
"hits" : [
{
"_index" : "teams",
"_type" : "team",
"_id" : "1",
"_score" : 0.6931471,
"_source" : {
"title" : "TalkStore",
"creator" : "ncucu",
"date" : "2020-06-17",
"memberCount" : 110
}
}
]
}
}
URI 검색 보다는 Request Body 방식을 사용 하자.
Query DSL
Query DSL 을 이용하면 여러 개의 질의를 조합하거나, 질의 결과 대해 다시 검색을 수행 하는 등 정밀한 검색 이 가능해 진다.
Query DSL의 구조
JSON 구조를 기반으로 하고 있으며, 정해진 문법에 따라 JSON 구조를 작성해야 한다.
// 요청
{
// 리턴받는 결과의 개수 지정. default = 10
"size" :
// 몇 번째 문서부터 가져올지 지정. default = 0
"from" :
// 검색요청 timeout. default = unlimit
"timeout" :
// 검색 시 필요한 필드만 출력하고 싶을 때 사용
"_source" : {}
// 검색 조건문이 들어가는 공간
"query" : {}
// 통계 및 집계 데이터를 사용할 때
"aggs" : {}
// 문서 결과를 어떻게 출력할지에 대한 조건을 사용하는 공간
"sort" : {}
}
// 응답
{
// 쿼리 실행한 시간
"took":
// 쿼리 시간이 초과할 경우 나타냄
"timed_out":
"_shards": {
// 쿼리 요청한 전체 샤드 개수
"total":
// 겁색 요청에 성공적으로 응답한 샤드 개수
"successful":
// 검색 요청에 실패한 샤드 개수
"failed":
},
"hits": {
// 검색 매칭된 문서의 전체 개수
"total":
// 일치하는 문서의 스코어 값 중 가장 높은 값
"max_score":
// 각 문서 정보와 스코어 값
"hits": []
}
}
만약 JSON 문법에 오류가 있다면 json_parse_exception 을 포함한 응답을 받는다.
쿼리 컨텍스트와 필터 컨텍스트의 차이
QueryDSL에는 Query와 Filter가 있는데, 분석기를 이용한 전문 분석이 필요한 경우 Query를, 단순히 Yes/No 와 같은 조건 검색이 필요한 경우 Filter를 사용한다.
엘라스틱서치에서 전자의 경우 쿼리 컨텍스트, 후자의 경우 필터 컨텍스트 라고 한다.
| 쿼리 컨텍스트 | 필터 컨텍스트 | |
| 용도 | 전문 검색 | 조건 검색 |
| 특징 | 분석기에 의해 분석이 수행됨. 연관성 관련 Scope를 계산. 루씬 레벨에서 분석 과정을 거쳐야 하므로 상대적으로 느림 (결과가 캐싱되지 않음) | Yes/No로 단순 판별 가능. 연관성 관련 계산을 하지 않음. 엘라스틱서치 레벨에서 처리가 가능하므로 상대적으로 빠름 (결과를 내부적으로 캐싱함) |
| 사용 예시 | "Harry Potter" 같은 문장 분석 | "create_year" 필드의 값이 2018년인지 여부 등 |
Query DSL 주요 파라미터
Multi Index 검색
- 검색 요청 시 콤마 ( , ) 를 이용해 복수 인덱스 검색이 가능하다.
- 와일드카드 ( * ) 를 사용할 수 있다.
curl XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/movie_search,movie_auto/_search -d '
{
"query" : {
"term": {
"repGenreNm": "다큐멘터리"
}
}
}
'
쿼리 결과 페이징
- from, size 파라메터를 이용하면 되지만 5건씩 페이징한 2 페이지 요청시 5개가 아닌, 10개의 문서를 로드한다는 점에 유의
// 첫번째 페이지 요청
curl XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/movie_search/_search -d '
{
"from":0,
"size":5,
"query" : {
"term": {
"repNationNm": "한국"
}
}
}'
// 두번째 페이지 요청
curl XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/movie_search/_search -d '
{
"from":5,
"size":5,
"query" : {
"term": {
"repNationNm": "한국"
}
}
}'
쿼리 결과 정렬
- 기본적으로 계산한 유사도 score 값으로 정렬하는것 외에 필드, 날짜 등으로 재정렬 하고 싶을때 사용한다.
- asc, desc 옵션을 제공한다.
{
"sort" : {
"prdtYear": {
"order": "asc"
}
}
}
_source 필드 필터링
- 쿼리시 특정 필드만 검색 결과에 포함하도록 필터링이 가능하다.
- SQL Projection 과 동일
{
"_source" : {
"movieNm"
}
범위 검색
- 범위 검색이 가능한 파라메터를 제공한다.
| 문법 | 연산자 | 설명 |
| lt | < | 피연산자 보다 작음 |
| gt | > | 피연산자 보다 큼 |
| lte | <= | 피연산자 보다 작거나 같음 |
| gte | >= | 피연산자 보다 크거나 같음 |
operator 설정
- 검색 시 문장이 들어올 경우 기본적으로 OR 연산 이 적용된다.
- operator 파라미터를 활용하여 명시적으로 and 또는 or 연산을 적용할 수 있다.
- 파라미터 생략시에는 or 연산이 적용된다.
{
"query" : {
"match": {
"creator": {
"query": "헬로헬로 안녕안녕",
"operator": "and"
}
}
}
}
minumum_should_match 설정
- OR 연산을 수행할 경우 검색 결과가 너무 많아 지는데, 텀의 개수가 몇 개 이상 매칭될 때 검색 결과로 포함시킨다.
- 텀의 개수와 minimum_should_match 옵션의 값을 일치시키면 AND 와 비슷하게 동작 한다.
{
"query" : {
"match": {
"creator": {
"query": "헬로헬로 안녕안녕",
"minimum_should_match": 2
}
}
}
}
fuzziness 설정
- 유사한 값을 Fuzzy Query로 변경 할 수 있다.
- 레벤슈타인의 편집 거리 알고리즘을 기반으로 문서의 필드 값을 여러번 변경하는 방식으로 동작한다.
// 오차범위 한글자 이하인 검색 결과까지 포함
{
"query" : {
"match": {
"creator": {
"query": "헬로헬로 안녕안녕",
"fuzniness": 2
}
}
}
}
boost 설정
- 특정 필드에 가중치를 줄 때 사용한다.
- 검색에서 가장 많이 사용하는 파라미터 중 하나
// movieNm에 가중치를 3만큼 곱한다.
{
"query" : {
"multi_match": {
"query": "헬로헬로 안녕안녕",
"fields": ["movieNm^3", "movieNmEn"]
}
}
}
Query DSL 주요 쿼리
Match All Query
- match_all 파라미터 사용
- 색인에 존재하는 모든 문서를 검색하는 쿼리
- 일반적으로 색인에 저장된 문서 확인 시 사용된다.
{
"query" : {
"match_all": {}
}
}
Match Query
- 형태소 분석을 통해 텀으로 분리한 후 이를 이용해 검색을 질의한다.
- 검색어 분석이 필요할 경우 사용해야 한다.
{
"query" : {
"match": {
"movieNm": "그대 장미"
}
}
}
Multi Match Query
- Match Query와 기본 사용방법은 동일하다.
- 여러 개의 필드를 대상으로 검색 할 때 사용한다.
{
"query" : {
"multi_match": {
"query": "가족",
"fields": ["movieNm", "movieNmEn"]
}
}
}
Term Query
- 별도 분석 작업을 수행하지 않는다.
- Keyword 데이터 타입 필드 검색시 사용한다.
{
"query" : {
"term": {
"genreAlt": "코미디",
}
}
}
Bool Query
- 여러 개의 쿼리를 조합하여 더 높은 스코어를 가진 쿼리 조건으로 검색 수행이 가능하다.
- 이를 Compound Query 라고 한다.
- Compound Query를 구현하기 위해 Bool Query를 제공한다.
{
"query" : {
"bool": {
// AND
"must" : [],
// NOT
"must_not": [],
// OR
"should": [],
// IN ()
"filter": []
}
}
}
Query String
- 기본 내장된 쿼리 분석기를 이용하는 질의 이다.
{
"query" : {
"query_string": {
"default_field": "movieNm",
// 공백은 연산자로 사용되지 않음 '어린이 날' 로 검색됨
"query": "(가정) AND (어린이 날)"
}
}
}
Prefix Query
- 해당 접두어가 존재하는 모든 문서를 검색 한다.
- 역색인 된 텀 들을 스캔하여 검색한다.
{
"query" : {
"prefix": {
// '자전차'로 시작하는 문서를 검색한다
"movieNm": "자전차",
}
}
}
Exists Query
- 필드 값이 null 이 아닌 문서를 검색 한다.
{
"query" : {
"exists": {
// movieNm 필드가 null이 아닌 문서를 검색
"field": "movieNm",
}
}
}
Wildcard Query
- 검색어가 와일드카드와 일치한 구문을 찾는다.
- Term level Query (형태소분석 X)
- *: 문자 길이와 상관없이 모든 문서를 찾는다.
- ?: 지정한 위치의 한 글자와 다른 경우의 문서를 찾는다.
{
"query" : {
"wildcard": {
"creator": "ncuc?",
}
}
}
Nested Query
- 관계형 데이터베이스의 조인과 유사한 기능
- Nested 데이터 타입의 필드 검색시 사용한다.
{
// Nested Query를 이용해 문서의 companies 필드 안에 companyCd 코드를 매칭해 조회한다.
"nested" : {
"path": "companies",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"companies.companyCd": "20173401"
}
}
}
}
}
}
}
부가적인 검색 API
엘라스틱서치는 대량의 데이터 처리를 위해 기본적으로 분산 저장한다.
검색 요청시 프로세스
- 검색 요청시 모든 샤드에 요청을 브로드캐스팅하여 전달후 대기한다.
- 각 샤드는 자신이 가진 데이터를 기준으로 수행 결과를 반환한다.
- 모든 샤드로 부터 도착한 결과를 조합하여 최종 결과를 출력한다.
동적 분배 방식의 샤드 선택
- 검색 수행시 중복된 결과 전달을 방지하기 위해 동일 데이터를 가진 샤드 중 하나만 선택해 검색을 수행한다.
- 기본 설정은 라운드 로빈 방식의 알고리즘
- 동적 분배 방식은 검색 요청의 응답시간, 수행하는 스레드 풀의 크기 등을 고려한 최적의 샤드를 결정
글로벌 타임아웃 설정
개별 검색 요청 시 Request Body에 직접 타임아웃을 설정하거나 글로벌 설정이 가능하다.
글로벌 설정의 기본 정책은 무한정 대기 ( -1 ) 이다.
curl -XPUT -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/_cluster/settings -d '
{
"transient" : {
"search.default_search_timeout": "1s"
}
}
'
Search Shards API
검색이 수행되는 노드 및 샤드에 대한 정보 확인시 사용한다.
// 요청
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/teams/_search_shards?pretty
// 응답
{
"nodes" : {
"8h8cJZBXRhe3GbKvvu8BNw" : {
"name" : "ncucu-1",
"ephemeral_id" : "mcRrrU0IQgi98SiotdyHdQ",
"transport_address" : "127.0.0.1:9300",
"attributes" : {
"ml.machine_memory" : "1927020544",
"xpack.installed" : "true",
"transform.node" : "true",
"ml.max_open_jobs" : "20"
}
}
},
"indices" : {
"teams" : { }
},
"shards" : [
[
{
"state" : "STARTED",
"primary" : true,
"node" : "8h8cJZBXRhe3GbKvvu8BNw",
"relocating_node" : null,
"shard" : 0,
"index" : "teams",
"allocation_id" : {
"id" : "fu3h220jTZ2lEmAiZQTxPg"
}
}
]
]
}
Multi Search API
여러 건의 검색 요청을 한번에 요청하고 한번에 결과를 조합하여 받을때 사용한다.
여러 인덱스에 사용자 별 특화된 정보를 가져올 때 유용하다.
POST _msearch
{"index" : "movie_auto"}
{"query" : {"match_all" : {}}, "from" : 0, "size" : 10}
{"index" : "movie_search"}
{"query" : {"match_all" : {}}, "from" : 0, "size" : 10}
Count API
검색된 문서의 개수만 필요한 경우 사용한다.
URI 검색/ RequestBody 검색 모두 지원한다.
URI 검색
// 요청
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/teams/_count?q=creator:ncucu
//응답
{"count":1,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0}}
Request Body 검색
// 요청
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/teams/_count?pretty -d '
{
"query": {
"query_string": {
"default_field": "creator",
"query": "ncucu"
}
}
}
'
// 응답
{
"count" : 1,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
}
}
Validate API
쿼리가 유효한지 검증하는 기능을 제공하는 API
URI 검색/Request Body 검색에서 모두 지원한다.
URI 검색
// 요청
curl -XPOST http://localhost:9200/_validate/query?q=creator:ncucu
// 응답
{"_shards":{"total":11,"successful":11,"failed":0},"valid":true}
Request Body 검색
// 요청
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/_validate/query?pretty -d '
{
"query": {
"match": {
"creator": "ncucu"
}
}
}
'
// 응답
{
"_shards" : {
"total" : 11,
"successful" : 11,
"failed" : 0
},
"valid" : true
}
쿼리에 오류가 있다면 valid의 값이 false 이다. 쿼리 실패 이유를 상세하게 알고 싶다면 rewrite=true 파라메터를 추가하자.
Explain API
특정 문서에 대해 요청한 쿼리가 어떻게 스코어 계산되었는지 확인이 가능하다.
// 요청
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/teams/team/1/_explain?pretty -d '
{
"query": {
"term": {
"creator": "ncucu"
}
}
}
'
// 응답
{
"_index" : "teams",
"_type" : "team",
"_id" : "1",
"matched" : true,
"explanation" : {
"value" : 0.6931471,
"description" : "weight(creator:ncucu in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
"details" : [
{
"value" : 0.6931471,
"description" : "score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:",
"details" : [
{
"value" : 2.2,
"description" : "boost",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 0.6931472,
"description" : "idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:",
"details" : [
{
"value" : 1,
"description" : "n, number of documents containing term",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 2,
"description" : "N, total number of documents with field",
"details" : [ ]
}
]
},
{
"value" : 0.45454544,
"description" : "tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:",
"details" : [
{
"value" : 1.0,
"description" : "freq, occurrences of term within document",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 1.2,
"description" : "k1, term saturation parameter",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 0.75,
"description" : "b, length normalization parameter",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 1.0,
"description" : "dl, length of field",
"details" : [ ]
},
{
"value" : 1.0,
"description" : "avgdl, average length of field",
"details" : [ ]
}
]
}
]
}
]
}
}
Profile API
쿼리에 대한 수행 계획을 확인할 수 있다.
// 요청
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:9200/_search?pretty -d '
{
"profile": true,
"query": {
"match_all": {}
}
}
'
// 응답
{
"took" : 46,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 15,
"successful" : 15,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 6,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "books",
"_type" : "book",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"field" : "value"
}
},
{
"_index" : "orders",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"id" : "test",
"date" : "2020-01-01"
}
},
{
"_index" : "teams",
"_type" : "team",
"_id" : "1_update",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"script" : "if(ctx._source.creator.contains(name)) { ctx._source.memberCount = 100 } else { ctx._source.memberCount = 200}",
"params" : {
"name" : "cucu"
}
}
},
{
"_index" : "teams",
"_type" : "team",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"title" : "TalkStore",
"creator" : "ncucu",
"date" : "2020-06-17",
"memberCount" : 110
}
},
{
"_index" : "teams",
"_type" : "team",
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"title" : "채널개발파트",
"creator" : "ryan",
"date" : "2020-06-15",
"memberCount" : 10
}
},
{
"_index" : "dev_analyzer",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"title" : "Harry Poter and the Chamber of Secrets"
}
}
]
},
"profile" : {
"shards" : [
{
"id" : "[8h8cJZBXRhe3GbKvvu8BNw][books][0]",
"searches" : [
{
"query" : [
{
"type" : "MatchAllDocsQuery",
"description" : "*:*",
"time_in_nanos" : 1009757,
"breakdown" : {
"set_min_competitive_score_count" : 0,
"match_count" : 0,
"shallow_advance_count" : 0,
"set_min_competitive_score" : 0,
"next_doc" : 2167,
"match" : 0,
"next_doc_count" : 1,
"score_count" : 1,
"compute_max_score_count" : 0,
"compute_max_score" : 0,
"advance" : 7893,
"advance_count" : 1,
"score" : 2058,
"build_scorer_count" : 2,
"create_weight" : 2021,
"shallow_advance" : 0,
"create_weight_count" : 1,
"build_scorer" : 995612
}
}
],
"rewrite_time" : 3156,
"collector" : [
{
"name" : "SimpleTopScoreDocCollector",
"reason" : "search_top_hits",
"time_in_nanos" : 35465
}
]
}
],
"aggregations" : [ ]
},
{
"id" : "[8h8cJZBXRhe3GbKvvu8BNw][dev_af_analyzer][0]",
"searches" : [
{
"query" : [
{
"type" : "MatchAllDocsQuery",
"description" : "*:*",
"time_in_nanos" : 33242,
"breakdown" : {
"set_min_competitive_score_count" : 0,
"match_count" : 0,
"shallow_advance_count" : 0,
"set_min_competitive_score" : 0,
"next_doc" : 0,
"match" : 0,
"next_doc_count" : 0,
"score_count" : 0,
"compute_max_score_count" : 0,
"compute_max_score" : 0,
"advance" : 0,
"advance_count" : 0,
"score" : 0,
"build_scorer_count" : 0,
"create_weight" : 33241,
"shallow_advance" : 0,
"create_weight_count" : 1,
"build_scorer" : 0
}
}
],
"rewrite_time" : 1498,
"collector" : [
{
"name" : "SimpleTopScoreDocCollector",
"reason" : "search_top_hits",
"time_in_nanos" : 4080
}
]
}
],
"aggregations" : [ ]
},
{
"id" : "[8h8cJZBXRhe3GbKvvu8BNw][dev_analyzer][0]",
"searches" : [
{
"query" : [
{
"type" : "MatchAllDocsQuery",
"description" : "*:*",
"time_in_nanos" : 3294,
"breakdown" : {
"set_min_competitive_score_count" : 0,
"match_count" : 0,
"shallow_advance_count" : 0,
"set_min_competitive_score" : 0,
"next_doc" : 0,
"match" : 0,
"next_doc_count" : 0,
"score_count" : 0,
"compute_max_score_count" : 0,
"compute_max_score" : 0,
"advance" : 0,
"advance_count" : 0,
"score" : 0,
"build_scorer_count" : 0,
"create_weight" : 3293,
"shallow_advance" : 0,
"create_weight_count" : 1,
"build_scorer" : 0
}
}
],
"rewrite_time" : 13818,
"collector" : [
{
"name" : "SimpleTopScoreDocCollector",
"reason" : "search_top_hits",
"time_in_nanos" : 2556
}
]
}
],
"aggregations" : [ ]
},
{
"id" : "[8h8cJZBXRhe3GbKvvu8BNw][dev_analyzer][1]",
"searches" : [
{
"query" : [
{
"type" : "MatchAllDocsQuery",
"description" : "*:*",
"time_in_nanos" : 1949,
"breakdown" : {
"set_min_competitive_score_count" : 0,
"match_count" : 0,
"shallow_advance_count" : 0,
"set_min_competitive_score" : 0,
"next_doc" : 0,
"match" : 0,
"next_doc_count" : 0,
"score_count" : 0,
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"rewrite_time" : 1623,
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"rewrite_time" : 1518,
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"next_doc_count" : 0,
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{
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]
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}
]
}
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