영원 웹 개발과 일상

elasticsearch 기본사용법 (CRUD !!)

13 Dec 2020

#[🌎elasticsearch] Elasticsearch CRUD 기본사용법 (feat. Kibana)

ElasticSearch 의 기본 기능 CRUD 기능을 한번 살펴보겠습니다!.

ElasticSearch 의 search 와 Bulk 기능은 이후 포스트에서 다루겠습니다.

👓 CRUD 는 ??

  • Create
  • Read
  • Update
  • Delete

ElasticSearch 에서는 REST APIs 안의 Document APIs 에서 해당 내용을 다루고 있습니다.

🔎 들어가기 전에!!

  • Index

      ElasticSearch 의 Index 는 흔히 아는 배열의 인덱스와는 다르게 데이터베이스의 테이블과 유사한 개념을 가지고 있습니다.

  같은 NoSQL MongoDB 의 Collector 와 비슷하다고 생각하시면 편합니다.

  • HTTP 프로토콜

      ElasticSearch 는 http 프로토콜로 접근제어가 가능합니다.

  • RESTFul

      PUT, POST, GET, DELETE 메소드를 통해 자원을 제어할 수 있습니다.

😎 Kibana Dev Tool

기본적으로 리눅스의 Curl 기능 또는 vscode 의 rest client 등의 기능과 같이 URL을 이용해 자원에 접근제어를 할 수도 있지만 우리가 저번시간에 설치한 Kibana 의 Dev Tool 기능을 통해 Elastic 환경을 실습해보도록 하겠습니다.

정상적으로 Kibana 가 설치되고 실행이 되고 있다면 http://localhost:5601 에 접속하면 Kibana 어플리케이션 메인화면이 기다리고 있어요!!

테마선택

좌측 상단의 메뉴 버튼을 누른후 아래쪽의 Dev Tools 로 들어가줍니다.


테마선택



테마선택

Dev Tools 콘솔에서 좌측에서 Curl 과 비슷한 기능을 수행하고 우측에서 그 결과를 볼 수 있습니다.

🔨 Create

일단 데이터베이스에서도 자원을 저장하고 사용하기 위해서 테이블을 만들듯이 ElasticSearch 에서도 이에 해당하는 Index 를 생성해줘야 합니다.

Index 생성에는 PUT 메소드를 사용하여 요청을 해야합니다.

일반적으로 생성에는 POST 갱신에는 PUT 메소드를 사용하지만 ElasticSearch 에서는 둘을 모호하게 사용합니다.

mydoc 이라는 Index 를 생성해봅시다.

     PUT mydoc

위의 텍스트를 Dev Tools 콘솔 좌측에 입력후 해당 줄에 생기는 ▶ 이렇게 생긴 삼각형 버튼을 누르면 해당하는 요청이 전송됩니다.

Dev Tools 에서는 http://<호스트>:<포트>/ 가 생략되어 있습니다. 즉 위의 요청은 원래대로라면 PUT http://localhost:5601/mydoc 입니다. Dev tools 에서는 이 사항이 동일시 적용됩니다.

바로 아래 이어서 첫 데이터를 생성해봅시다.

    POST mydoc/_doc
    {
    "title" : "first Title",
    "contents" : "first contents"
    }

우측에 바로

테마선택

위와 같은 형식의 결과 데이터가 보인다면 성공입니다. 우측상단에 201 status 코드와 해당 요청을 수행하는데 걸린 시간 또한 표시가 됩니다.

저는 second, third 가 들어가는 데이터를 두개 더 만들었습니다.

POST <인덱스>/\_doc/<아이디> 처럼 아이디를 명시하지 않으면 임의로 아이디를 생성하게 됩니다. 해당하는 아이디가 존재할 경우 **생성**이 아니라 **갱신**을하게 되므로 조심해야 합니다. 또한 PUT 메소드를 통해 PUT <인덱스>/\_create/<아이디> 처럼 생성만 가능하게도 할 수 있씁니다.

이제 확인을 해봅시다. 😎😎

좌측 상단의 메뉴 - 하단의 Stack Management 를 클릭합니다.

테마선택

좌측 중간즈음 Kibana 카테고리 아래 Index Patterns 를 클릭합니다. 우리가 보려는 Index 를 명시하기 위해 Create Index pattern 을 클릭합니다.

테마선택

Index pattern name 칸에 mydoc 을 입력하고 Next Step 을 클릭합니다.

테마선택

우리가 만든 데이터에는 시간 데이터가 없기 때문에 아무것도 선택하지 않아도 생성됩니다. 시간 데이터가 한 개 이상이라면 시간별로 데이터를 추적할 수 있습니다. Create Index Pattern 을 클릭합시다.

이제 좌측 메뉴를 클릭 메뉴 상단의 Kibana - Discover 탭을 선택합니다.

여기서 우리가 위에서 입력했던 Index 의 데이터들이 나타나게 됩니다.

테마선택

데이터를 생성하는 것은 이제 끝났습니다.

🔨 Read

Read 는 매우 단순합니다!

    GET mydoc/_doc/cdRVaXYBNC5Keng2JJce

위와 같이 GET <인덱스>/\_doc/<아이디> 형식으로 요청을 하게 되면 해당하는 데이터가 결과값으로 나오게 됩니다.!!

테마선택

우하우하!우하! 자료가 없으면 not found가 뜨게 됩니다!! 여기까지 하느라 고생많으셨습니다. 이제 얼마 안남았으니 영차영차! 😁😁😁😁

full-text-search 기능인 키워드를 통해 자료를 찾는 search 기능은 다음포스트에서 다루겠습니다.!!

🔨 Update

이번에는 Update 기능을 수행해보겠습니다.

Update 는 PUT 메소드를 사용하여 수행할 수 있습니다. second Title 자료의 id를 복사하여 다음과 같은 형태의 요청을 만들어줍니다. 해당하는 Id 가 존재할 경우 데이터 전체를 업데이트하게 됩니다.

    PUT mydoc/_doc/ctRWaXYBNC5Keng2Dpfm
    {
    "title" : "updated second title",
    "contents" : "updated second contents"
    }

성공하면 아래과 같이 result 에 updated 라는 결과값이 표시됩니다.

테마선택

Kibana 의 Discover 탭을 보게 되면

테마선택

우하! 행복하군요 Update 가 성공된 것을 확인할 수 있습니다.!!

🔨 Delete

마지막입니다.!! 이것만 알면 CRUD 기능은 끝 입니다.

    DELETE mydoc/_doc/ctRWaXYBNC5Keng2Dpfm

바로 실행!!

자료 삭제

삭제 결과 연산을 캡처 하는 것을 깜빡해서 데이터를 하나 더 만들고 다시 삭제해서 이전과 아이디가 다릅니다. ㅜㅜ

위와 같이 result 의 값으로 deleted가 뜨면 성공!!!!

여러분 만남이 있으면 끝도 있는법.

마지막으로 Index 님을 삭제 해드립시다. 잘가 … 😭😭😭😭

    DELETE mydoc

삭제… 요청… 자료 삭제

자료 삭제

성공…

이후 Discover 탭에 어떠한 자료도 추적하지 못하게되었습니다.. 흐극

와우 커피 한잔 하면서 같이 따라해보셨나요. 생각보다 간단합니다. 다음에는 Search 님과 함께 통해 다시 찾아오겠습니다.!!

더 많은 자료 보러 공식홈페이지 가기!!

Related posts