[Introducing the Query Language]

Elasticsearch는 query를 실행하는데 사용할 수 있는 JSON Style의 domain-specific language를 제공한다. 이것은 Query D니 (http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html) 을 참조하고 있다. Query language는 종합적이고, 처음에는 겁이 날 수도 있지만, 몇 가지 기본적인 예제를 통해서 실제적으로 배우기에는 가장 좋은 방법이다.

마지막 예제로 돌아가서 다음 Query를 실행해 보자.

{
  "query": { "match_all": {} }
}

위의 query를 해부해 보면, query 파트는 query에 대한 정의를, match_all은 실행하고자 하는 query의 형태를 나타낸다. match_all query는 특정 index의 모든 document에 대한 검색을 나타낸다.

Query 파라미터에 더하여 검색 결과에 영향을 주는 다른 파라미터를 넘길 수도 있다. 예를 들면, 다음 예제는 match_all 결과 중에 첫번째 document만 리턴한다.

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
  "query": { "match_all": {} },
  "size": 1
}'

size 값이 지정되지 않으면 기본적으로 10건을 리턴한다.

다음 예제는 11번째에서 20번째 document를 리턴한다.

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 10,
  "size": 10
}'

from 파라미터 (0-based)는 시작지점을 의미하고, size 파라미터는 from 파라미터로부터 얼마나 많은 document를 리턴할 것인지를 의미한다. 검색 결과에 대한 paging을 구현할 때 유용하다. from이 없으면 default는 0이다.

다음 예제는 match_all을 수행하고 내림차순으로 account balance (계좌 잔액) 기준 정렬한 결과를 10개 (default) 리턴하는 예제이다.

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}'

[The Search API]

이제 간단한 검색을 시작해 보자. 검색을 실행하는 기본적인 2가지 방법이 있다. 하나는 REST Request URI에 검색 파라미터를 보내는 것이고, 다른 하나는 REST Request Body에 검색 파라미터를 보내는 것이다. Request Body에 보내는 방법은 더 표현적이고 readable한 JSON 포맷으로 검색에 대한 정의를 할 수 있다. 우리는 Request URI에 파라미터를 보내는 방법을 예제로 해보겠지만, 이 tutorial의 나머지 부분에서는 전부 Request Body에 파라미터를 보내는 방법을 사용할 것이다.

검색에 대한 REST API는 _search endpoint를 통해 접속할 수 있다. 다음 예제는 bank index의 모든 document를 리턴한다.

curl 'localhost:9200/bank/_search?q=*&pretty'

먼저 Search Call을 해부해 보자. 우리는 _search endpoint를 사용하여 bank index를 검색 중이다. 그리고 q=* 파라미터는 index내의 모든 document를 매칭하도록 Elasticsearch에 지시한다. Pretty 파라미터는, 다시 말하지만, Elasticsearch에게 pretty-printed JSON 결과를 리턴하라고 말하는 것이다.

응답 결과의 일부분은 다음과 같다.

curl 'localhost:9200/bank/_search?q=*&pretty'
{
  "took" : 63,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
   "total" : 5,
   "successful" : 5,
   "failed" : 0
  },
  "hits" : {
   "total" : 1000,
   "max_score" : 1.0,
   "hits" : [ {
     "_index" : "bank",
     "_type" : "account",
     "_id" : "1",
     "_score" : 1.0, "_source" : {"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"amberduke@pyrami.com","city":"Brogan","state":"IL"}
   }, {
     "_index" : "bank",
     "_type" : "account",
     "_id" : "6",
     "_score" : 1.0, "_source" : {"account_number":6,"balance":5686,"firstname":"Hattie","lastname":"Bond","age":36,"gender":"M","address":"671 Bristol Street","employer":"Netagy","email":"hattiebond@netagy.com","city":"Dante","state":"TN"}
   }, {
     "_index" : "bank",
     "_type" : "account",

응답 결과에서 우리는 다음 항목을 볼 수 있다.

• took : Elasticsearch가 검색 실행에 걸린 시간 (ms)

• timed_out : 검색 타임 아웃 발생 여부

• _shards : 얼마나 많은 shard를 검색했는지. 성공한 shard 수, 실패한 shard 수

• hits : 검색 결과

• hits.total : 검색된 전체 document 수

• hits.hits : 검색된 실제 Array (기본적으로는 처음 10개)

• _score, max_score : 불필요한 필드 (무시)

Request Body를 이용하여 동일한 검색을 수행하는 경우는 다음과 같다.

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
  "query": { "match_all": {} }
}'

차이점은 URI에 q=*를 전달하는 대신에 POST를 사용하여 _search API의 Request Body에 JSON 스타일의 쿼리를 보낸 것이다. 다음 섹션에서 JSON query에 대해서 논의할 것이다.

응답 결과는 다음과 같다.

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
  "query": { "match_all": {} }
}'
{
  "took" : 26,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
   "total" : 5,
   "successful" : 5,
   "failed" : 0
  },
  "hits" : {
   "total" : 1000,
   "max_score" : 1.0,
   "hits" : [ {
     "_index" : "bank",
     "_type" : "account",
     "_id" : "1",
     "_score" : 1.0, "_source" : {"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"amberduke@pyrami.com","city":"Brogan","state":"IL"}
   }, {
     "_index" : "bank",
     "_type" : "account",
     "_id" : "6",
     "_score" : 1.0, "_source" : {"account_number":6,"balance":5686,"firstname":"Hattie","lastname":"Bond","age":36,"gender":"M","address":"671 Bristol Street","employer":"Netagy","email":"hattiebond@netagy.com","city":"Dante","state":"TN"}
   }, {
     "_index" : "bank",
     "_type" : "account",
     "_id" : "13",

여러분이 검색 결과를 받았을 때, Elasticsearch는 request를 완벽하게 수행하고, 어떤 종류의 server-side resource 정보를 가지고 있지 않고, 결과에 대한 커서도 오픈하고 있지 않다. 이것은 SQL like한 다른 플랫폼에서 대용량의 결과를 조회할 경우, 부분적으로 data subset을 유지하거나 server-side의 stateful cursor를 open하고 있어서 서버로 다음 결과를 fetch하는 요청을 보내면 continuous하게 다음 결과를 가져오는 경우와 다른 점이다.

[Loading the Sample Dataset]

여러분은 샘플 dataset (accounts.json)을 https://github.com/bly2k/files/blob/master/accounts.zip?raw=true 에서 다운로드 받을 수 있다. 압축을 현재 directory에 풀고, 다음과 같이 cluster에 data를 load해 보자.

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary @accounts.json
curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'

응답 결과는 다음과 같다.

curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'
health index pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow bank    5   1       1000            0    424.4kb        424.4kb

이것으로 bank index (account type 아래)에 1000개의 document가 성공적으로 bulk index되었음을 알 수 있다.