ElasticSearch導入のための学習とまとめ。
環境
Talking to Elasticsearch
Elasticsearchへリクエストを送る場合、以下の構文を使用する
curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'
例:クラスターの中のドキュメントの数をカウント
コマンドで叩きます
curl -XGET 'http://192.168.33.19:9200/_count?pretty' -d '
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
'
// 結果
{
"count" : 0,
"_shards" : {
"total" : 0,
"successful" : 0,
"failed" : 0
}
}
まだ何もやってないので、全部0なのかな。多分。header情報も見たいときはcurlに-iオプションを追加する。
curl -i -XGET 'http://192.168.33.19:9200/'
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json; charset=UTF-8
Content-Length: 347
{
"status" : 200,
"name" : "Hate-Monger",
"cluster_name" : "elasticsearch-changed",
"version" : {
"number" : "1.4.2",
"build_hash" : "927caff6f05403e936c20bf4529f144f0c89fd8c",
"build_timestamp" : "2014-12-16T14:11:12Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "4.10.2"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
ちゃんとheaderが表示できましたね。
Document Oriented
Elasticsearchはドキュメントベースでデータを管理し、jsonを利用している。indexもドキュメント。
Finding Your Feet
チュートリアルをやってElasticsearchを理解しよう。ここでは従業員のディレクトリを作ってチャレンジするよ。要件は以下
- 複数のタグ、値、数値、テキストを含むデータを利用できる
- あらゆる従業員の詳細を検索する
- 30歳以上の従業員を見つけるような、構造化された検索を許可
- 単純なフルテキスト検索と、より複雑なフレーズ検索を許可
- 一致するドキュメントのテキストの中から、強調された検索の断片を返す
- 分析的なダッシュボードを作成できる
Indexing Employee Documents
Elasticsearchにデータを保存することを「indexing」と呼ぶ。
「indexing」の前に保存場所を決める。
Elasticsearchでは、documentはtypeに属する。これらのtypeはindexの中にあるよ。
Relational DB ⇒ Databases ⇒ Tables ⇒ Rows ⇒ Columns
Elasticsearch ⇒ Indices ⇒ Types ⇒ Documents ⇒ Fields
データの登録
curl -XPUT 'http://192.168.33.19:9200/megacorp/employee/1' -d '
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
'
{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"1","_version":1,"created":true}
/megacorp/employee/1に３つの情報が含まれているのに注意。
megacorp : The index name
employee : The type name
1 :The ID of this particular:employee
うまく登録できたみたいなので、ブラウザから叩く。
// ブラウザで叩く
http://192.168.33.19:9200/megacorp/employee/1
// 結果表示
{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"1","_version":1,"found":true,"_source":
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
}
成功です。どんどん登録します。
// 登録
curl -XPUT 'http://192.168.33.19:9200/megacorp/employee/2' -d '
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
'
// 登録
curl -XPUT 'http://192.168.33.19:9200/megacorp/employee/3' -d '
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}
'
// 確認
curl -XGET 'http://192.168.33.19:9200/_count?pretty' -d '
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
'
{
"count" : 3,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
}
}
Search Lite
簡単な検索の学習。まずは「単純検索」
// ブラウザ
http://192.168.33.19:9200/megacorp/employee/_search
{"took":22,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":3,"max_score":1.0,"hits":[{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"1","_score":1.0,"_source":
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"2","_score":1.0,"_source":
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
},{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"3","_score":1.0,"_source":
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}
}]}}
「条件を付加して検索」
// ブラウザ
http://192.168.33.19:9200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
{"took":22,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":2,"max_score":0.30685282,"hits":[{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"1","_score":0.30685282,"_source":
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"2","_score":0.30685282,"_source":
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}]}}
長くなるので分割。
次はSearch with Query DSLからです。
どこまできちんとメモするか微妙です。
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