실무 예제로 배우는 elasticsearch 검색엔진 pdf

자, 이제, 정말 그것에 우리의 손을 넣어 보자. Elasticsearch가 설치된 디렉토리로 이동하여 터미널을 통해 실행합니다: $/elasticsearch. Elasticsearch는 단일 데이터 요소인덱싱, 업데이트 및 삭제 방법을 제공하지만 Elasticserch의 벌크 메서드를 사용하여 데이터를 가져오는 데 사용할 수 있으며, 이 메서드는 보다 효율적인 방식으로 대규모 데이터 집합에서 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 검색, 우리는 클라이언트가 제공하는 다양한 검색 방법을 사용합니다. 가장 간단한 쿼리는 match_all이며, 모든 문서를 하나 또는 여러 개의 인덱스로 반환합니다. 아래 예제에서는 인덱스에 저장된 모든 문서를 얻는 방법(원본링크)을 보여 주며, 이에 대한 설명입니다. 예제에 사용된 매개 변수는 q로 쿼리가 URI를 통해 실행됨을 나타냅니다. 이제 Elasticsearch가 실행되고 있으므로 다른 터미널 창을 열고 Kibana를 실행하고 디렉토리로 이동하여 $ ./kibana 또는 Homebrew로 터미널에서 $ 키바나를 입력합니다. Elasticsearch는 Elasticsearch라는 Node.js에 대한 공식 모듈을 제공합니다. 먼저 프로젝트 폴더에 모듈을 추가하고 나중에 사용할 수 있도록 종속성을 저장해야 합니다. 쿼리: 구조화, 비정형, 지리적, 메트릭 등과 같은 다양한 유형의 검색을 수행하고 결합하는 언어입니다. “어쨌든 원하는”쿼리를 요청할 수 있습니다. 과거에 우리는 MongoDB의 전체 텍스트 검색을 사용 했습니다 (그리고 심지어 그것에 대 한 자습서를 썼다!), MySQL 전체 텍스트 검색 합리적인 성공 (거래 검색기 V.1 @Groupon) 그리고 우리의 레일 친구의 많은 Postgres 전체 텍스트 검색에 의해 맹세 하지만 이러한 데이터베이스의 아무도 했다 확장 가능한 전체 텍스트 검색을 제공하기 위해 처음부터 설계되었습니다.

그래서, 당신은 검색을 원하는 경우, Elasticsearch! Elasticsearch에는 입력된 용어에 대한 대체 또는 완료 제안을 제공하는 여러 유형의 제안자가 있습니다(여기에 설명서). 여기서는 용어와 구문 제안자를 살펴보겠습니다. 제안자는 입력된 텍스트의 각 용어에 대한 제안(있는 경우)을 제공하며, 구제안자는 입력한 텍스트를 전체 구로 보고(용어로 나누는 것이 아니라) 다른 구 제안(있는 경우)을 제공합니다. 제안 API를 사용하려면 Node.js 클라이언트에서 제안 메서드를 호출해야 합니다. 다음은 용어 제안자의 예입니다. (소스링크) 이 자습서에서는 Elasticsearch의 기본 사항과 중요한 기능에 대해 자세히 설명합니다. PUT 명령을 사용하면 Elasticsearch에 새 문서 데이터를 삽입할 수 있습니다. 콘솔에서 다음 코드를 입력하고 녹색 재생 버튼을 누르고 결과를 확인합니다.

여기에 제공된 예제를 살펴본 후 설명서를 살펴보는 것이 좋습니다. Elasticsearch 및 해당 기능에 대한 참조로 두 가지 주요 소스를 제공하고 다른 하나는 구현, 사용 사례 및 모범 사례에 중점을 둔 가이드입니다. Node.js 클라이언트에 대한 자세한 설명은 여기에서 확인할 수 있습니다. 클러스터는 전체 데이터를 함께 보유하는 하나 이상의 노드의 모음입니다. 모든 노드에서 페더레이션된 인덱싱 및 검색 기능을 제공하며 고유한 이름으로 식별됩니다(기본적으로 `/elasticsearch`/) 다른 검색 API가 있습니다. 간단하게 하기 위해 몇 가지 간단한 예제를 소개하지만 여기에서 자세히 알아볼 수 있습니다. 모델의 순위를 지정하는 것은 구현하는 데 비용이 많이 들 수 있으므로 ltr 쿼리를 직접 사용하고 싶지는 않습니다. 오히려, 당신은 같은 상위 N 결과를 다시 점수를 것 : 이번 주, 나는 Elasticsearch와 Kibana와 나의 첫 번째 접촉을했다 (솔직히, 내 첫 번째 접촉은 어제였다). 그래서, 나는 자습서를 많이 발견,하지만 그들 중 대부분은 정말 나를 위해 정말 필요하지 않은 기술 적인 물건에 깊은 가서, 정말 중요한 것을 이해하기 조금 더 어렵게 만들기. 교육이 끝나면 검색을 시작할 준비가 된 것입니다! search.py 예제를 볼 수 있습니다. 내부의 간단한 쿼리로 는 매우 간단합니다.

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