해당 글은 인프런 Minsuk Heo 님의 ELK 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Elastic Search 에서 Aggregations 은 document 값들 안에서 조합을 통해 새로운 값을 도출하고 싶을 때 사용합니다. 크게 Metric Aggregation 와 Bucket Aggregation 을 알아보겠습니다. Metric Aggregation 산술할 때 사용되는 Aggregation 입니다. 주로 최대값, 최소값, 평균 등을 구할 때 사용됩니다. points 값의 평균을 구하는 예제를 살펴보겠습니다. 우선 원하고자 하는 Aggregation 파일을 생성합니다. # avg_points_aggs.json { "size" : 0, # 원하는 값만 보기 위함 "aggs" : { # 보통 이렇게 약자로..
해당 글은 인프런 Minsuk Heo 님의 ELK 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Elastic Search 는 데이터를 파격적으로 다루고 조작할 수 있게 도와줍니다. Elastic Search 의 파격적인 효과를 적용하기 위해서는 Mapping 은 필수적입니다. 이번 포스팅에서는 Mapping 이 무엇이고 왜 중요한지 어떻게 설정하는지 알아보겠습니다. Mapping 이란 Mapping 은 RDB 에서 중요한 개념인 스키마와 일치합니다. 즉 type(table) 에 properties 속성을 통해 스키마의 정보를 입력해주는 것입니다. ❗️ Mapping 없이 Elastic Search 를 이용하게 된다면, 데이터를 원하는 방법으로 조작할 수 없게됩니다. ex) 날짜 값을 입력했지만 Elastic Sear..
해당 글은 인프런 Minsuk Heo 님의 ELK 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 이전 글에서, 간단히 이미지로 SQL과 매핑되는 Elastic Search 명령어들을 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 좀 더 자세히 알아보겠습니다. [CURD] 🌱 INSERT curl -XPOST http://localhost:9200/classes classes 라는 index(database) 를 생성한다. curl -XPOST http://localhost:9200/classes/class classes index 안에 class 라는 type(table) 을 생성한다. curl -XPOST http://localhost:9200/classes/class/1/ -d ' {"title" : "Algorithm", "..
해당 글은 인프런 Minsuk Heo 님의 ELK 강의를 듣고 정리한 내용입니다. https://www.inflearn.com/course/elk-%EC%8A%A4%ED%83%9D-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D/dashboard 관계형 데이터베이스(RDB) 는 정보를 정형화해서 저장하는 반면, Elastic Search 는 Inverted Index 구조로 데이터를 저장하기 때문에, 키워드 검색시 뛰어난 성능을 보장한다. 보통 ELK 스택으로 Elastic Search, Log Stash, Kibana 와 함께 사용하며 우선 Elastic Search 에 대해 알아보자. Elastic Search Elastic Search 와 RDB 의 키워드 차이점..
