気まぐれDeveloperブログ: Elasticsearchを学ぶ1

2016年2月18日木曜日

Elasticsearchを学ぶ1 - 概要 -

前回サクッと触れてみましたが、今回じっくり触ってみたいと思います。
※環境は前回の環境を使用します。

概用

Elasticsearchのデータ構造を公式のドキュメントを読んで自分なりにまとめてみました
※間違っていたら教えて頂けると助かります。

Cluster

・・・1つかそれ以上のNodeを持ち、複数のNodeをまたいで検索できる
クラスタにはユニークな名前をつける必要がある
Node

・・・クラスタ内の要素、デフォルトの名前はMarvelのキャラクターの名前が付けられる
Index

・・・データの集合、集合の特徴を表す名前にする。例) customer, product
Type

・・・マッピングタイプ。Index内の要素でデータのタグみたいなもの
Document

・・・最小単位のデータ。DocumentのデータがJSON形式で表現される
Shards

・・・一つのIndexに膨大なデータを登録する際などに、細分化する仕組み
実際はLuceneのインスタンス

図にするとこんな感じのイメージです。

サンプルデータ投入

公式ページにサンプルの顧客データが用意されているので、それを使おうと思います。

※公式ページのサンプルデータと同じリンクを貼っときます here

早速ダウンロードしたaccounts.jsonを登録してみたいと思います。
accounts.jsonと同じディレクトリで以下コマンドを実行。

$ curl -XPOST ‘localhost:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary "@accounts.json"

↑のコマンドではIndexがbank、Typeがaccountにデータを登録します

実際に登録できたか確認

$ curl ‘localhost:9200/_cat/indices?v'health status index pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   bank    5   1       1000            0    442.1kb        442.1kb

docs.countを見ると1000件のDocumentが登録されているのがわかります。

検索してみる

単純にaccount_numberが20のアカウントを検索してみます。

$ curl -XPOST ‘localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '{
  "query": { "match": { "account_number": 20 } }
}'

検索時にはQueryDSLを使って検索します。

成功すれば以下のレスポンスが返ってくると思います。

{
  "took" : 20,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 5.6587105,
    "hits" : [ {
      "_index" : "bank",
      "_type" : "account",
      "_id" : "20",
      "_score" : 5.6587105,
      "_source" : {
        "account_number" : 20,
        "balance" : 16418,
        "firstname" : "Elinor",
        "lastname" : "Ratliff",
        "age" : 36,
        "gender" : "M",
        "address" : "282 Kings Place",
        "employer" : "Scentric",
        "email" : "elinorratliff@scentric.com",
        "city" : "Ribera",
        "state" : "WA"
      }
    } ]
  }
}