complete guide to elasticsearch를 정리한 자료입니다.
https://www.udemy.com/course/elasticsearch-complete-guide/
98. 이 장의 소개
저장공간의 비효율성?
elasticsearch를 메인 데이터 저장소로 사용하지 마라
비정규화로 검색 성능을 최적화해라
성능 > 데이터 저장
조인의 비용은 비싸다
99. nested object 쿼리
PUT /department
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"employees": {
"type": "nested"
}
}
}
}PUT /department/_doc/1
{
"name": "Development",
"employees": [
{
"name": "Eric Green",
"age": 39,
"gender": "M",
"position": "Big Data Specialist"
},
{
"name": "James Taylor",
"age": 27,
"gender": "M",
"position": "Software Developer"
},
{
"name": "Gary Jenkins",
"age": 21,
"gender": "M",
"position": "Intern"
},
{
"name": "Julie Powell",
"age": 26,
"gender": "F",
"position": "Intern"
},
{
"name": "Benjamin Smith",
"age": 46,
"gender": "M",
"position": "Senior Software Engineer"
}
]
}
PUT /department/_doc/2
{
"name": "HR & Marketing",
"employees": [
{
"name": "Patricia Lewis",
"age": 42,
"gender": "F",
"position": "Senior Marketing Manager"
},
{
"name": "Maria Anderson",
"age": 56,
"gender": "F",
"position": "Head of HR"
},
{
"name": "Margaret Harris",
"age": 19,
"gender": "F",
"position": "Intern"
},
{
"name": "Ryan Nelson",
"age": 31,
"gender": "M",
"position": "Marketing Manager"
},
{
"name": "Kathy Williams",
"age": 49,
"gender": "F",
"position": "Senior Marketing Manager"
},
{
"name": "Jacqueline Hill",
"age": 28,
"gender": "F",
"position": "Junior Marketing Manager"
},
{
"name": "Donald Morris",
"age": 39,
"gender": "M",
"position": "SEO Specialist"
},
{
"name": "Evelyn Henderson",
"age": 24,
"gender": "F",
"position": "Intern"
},
{
"name": "Earl Moore",
"age": 21,
"gender": "M",
"position": "Junior SEO Specialist"
},
{
"name": "Phillip Sanchez",
"age": 35,
"gender": "M",
"position": "SEM Specialist"
}
]
}쿼리를 해보자
GET department/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"employees.position": "intern"
}
},
{
"term": {
"employees.gender.keyword": {
"value": "F"
}
}
}
]
}
}
}nested쿼리는 이런 식으로는 검색되지 않는다.
아래 처럼 쿼리해야 한다.
GET department/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "employees",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"employees.position": "intern"
}
},
{
"term": {
"employees.gender.keyword": {
"value": "F"
}
}
}
]
}
}
}
}
}100. nested inner hits
GET department/_search
{
"_source": false,
"query": {
"nested": {
"path": "employees",
"inner_hits": {},
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"employees.position": "intern"
}
},
{
"term": {
"employees.gender.keyword": {
"value": "F"
}
}
}
]
}
}
}
}
}inner_hits로 nested에 match된 결과를 알 수 있다.
101. Document 관계 매핑
PUT department
{
"mappings": {
"properties": {
"join_field": {
"type": "join",
"relations": {
"department": "employee"
}
}
}
}
}102. document 추가
PUT department/_doc/1
{
"name": "Development",
"join_field": "department"
}
PUT department/_doc/2
{
"name": "Marketing",
"join_field": "department"
}
PUT department/_doc/3?routing=1
{
"name": "Bo Andersen",
"age": 28,
"gender": "M",
"join_field": {
"name": "employee",
"parent": 1
}
}
PUT department/_doc/4?routing=2
{
"name": "John Doe",
"age": 44,
"gender": "M",
"join_field": {
"name": "employee",
"parent": 2
}
}
PUT /department/_doc/5?routing=1
{
"name": "James Evans",
"age": 32,
"gender": "M",
"join_field": {
"name": "employee",
"parent": 1
}
}
PUT /department/_doc/6?routing=1
{
"name": "Daniel Harris",
"age": 52,
"gender": "M",
"join_field": {
"name": "employee",
"parent": 1
}
}
PUT /department/_doc/7?routing=2
{
"name": "Jane Park",
"age": 23,
"gender": "F",
"join_field": {
"name": "employee",
"parent": 2
}
}
PUT /department/_doc/8?routing=1
{
"name": "Christina Parker",
"age": 29,
"gender": "F",
"join_field": {
"name": "employee",
"parent": 1
}
}103. parent ID로 쿼리
GET department/_search
{
"query": {
"parent_id": {
"type": "employee",
"id": 1
}
}
}104. parent로 child document 쿼리
GET department/_search
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type": "department",
"score": true,
"query": {
"term": {
"name.keyword": "Development"
}
}
}
}
}105. Child document로 parent 쿼리
GET department/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "employee",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"age": {
"gte": 50
}
}
}
],
"should": [
{
"term": {
"gender.keyword": "M"
}
}
]
}
}
}
}
}| Score mode | 설명 |
|---|---|
| min | Child 문서에 가장 낮은 score가 parent에 매핑 |
| max | Child 문서에 가장 높은 score가 parent에 매핑 |
| sum | Child 문서의 score 합이 parent에 매핑 |
| avg | Child 문서의 score 평균이 parent에 매핑 |
| none | document의 socre가 무시. 기본값 |
{
"query": {
"has_child": {
"type": "employee",
"score_mode": "sum",
"min_children": 2,
"max_children": 5,
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"age": {
"gte": 50
}
}
}
],
"should": [
{
"term": {
"gender.keyword": "M"
}
}
]
}
}
}
}
}106. Multi-level relations
PUT company
{
"mappings": {
"properties": {
"join_filed": {
"type": "join",
"relations": {
"company": ["department", "supplier"],
"department": "employee"
}
}
}
}
}PUT /company/_doc/1
{
"name": "My Company Inc.",
"join_field": "company"
}
PUT /company/_doc/2?routing=1
{
"name": "Development",
"join_field": {
"name": "department",
"parent": 1
}
}
PUT /company/_doc/3?routing=1
{
"name": "Bo Andersen",
"join_field": {
"name": "employee",
"parent": 2
}
}109. Join 제약사항
- document는 동일 인덱스에 저장되어야 한다.
- parent & child document는 동일 샤드에 있어야 한다.
- index당 하나의 join만 가능
- child는 기존 parent에만 추가될 수 이/ㅆ다.
- 하나의 parent document만 가능 (one-to-many)
110. Join field 성능 고려사항
- Join field를 사용하는 것은 느리다.
- 특정 케이스를 제외하고는 가능한 Join field를 피해라.
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