[Elasticsearch] Elasticsearch 기본 개념 및 장단점

Elasticsearch란?

검색엔진의 시초인 루씬 (Lucene)을 기반으로 하고 있으며, 비정형 데이터를 색인하고 검색하는 것이 가능하며, 장점 중 하나인 역색인 구조를 사용하므로써 빠른 검색이 가능하다. 또한 분산 및 병렬처리, Restful API 제공 등 다양한 기능을 제공한다.

• 비정형 데이터 : 정해진 규칙이 없는 데이터
• 색인 : 문서에서 키워드를 찾아 보기 쉽도록  정렬 및 나열
• 역색인 : 키워드를 통해  문서를 찾는 방식

 

Elasticsearch 특징

ElasticSearch는 기본적으로 HTTP 통신을 통해 JSON 형식의 문서 단위로 저장하며, 문서는 인덱스 라는 논리적인 데이터베이스에 저장된다. 이렇게 저장된 데이터는 분산처리를 통해 실시간성으로 빠른 검색이 가능하다. 또한 검색엔진이지만 MongoDB 와 같은 대용량 스토리지로도 활용이 가능하다.

 

Elasticsearch 기본 용어

1. Index : 관계형 데이터베이스에서 table과 같이 데이터를 저장하는 공간
2. Shard : 관계형 데이터베이스의 파티션과 같이 인덱스 내부에 색인된 데이터는 여러개의 파티션으로 구성
3. Document : 데이터베이스의 row와 같이 데이터가 저장되는 최소 단위( JSON 포맷으로 저장)
4. Field : 관계형 데이터베이스의 Column과 같이 문서를 구성하기 위한 속성
5. Mapping : 문서의 필드, 필드 속성을 정의하고 색인 방법을 정의

 

Elasticsearch의 장단점

장점

• 오픈 소스 검색 엔진 : 아파치 재단의 루씬 (Lucene) 기반으로 개발된 오픈 소스 검색엔진이며, 활발한 커뮤니티로 끊임 없이 개선되고 발전되고 있다.
• 역색인 : 역색인 구조로 전체 문서가 아닌 단어가 포함된  특정 문서의 위치를 알아내어 빠른 결과를 찾을 수 있다.
• 통계분석 : 비정형 로그 데이터를 수집하여 통계 분석에 활용할 수 있으며, Kibana를 연결하면 실시간으로 로그를 분석하고 시각화할 수 있다.
• Restful API : HTTP기반의 RESTful를 활용하고 요청/응답에 JSON을 사용해 개발 언어, 운영체제, 시스템에 관계없이 다양한 플랫폼에서 활용이 가능하다.
• Multi-teneancy : 서로 상이한 인덱스일지라도 검색할 필드명만 같으면 여러 인덱스를 한번에 조회할 수 있다.
• 다양한 검색 : 불린 검색, 언어 분석, 지리적 위치 검색, 쿼리 문자열, 맞춤법 검사 등 다양한 검색 기능을 제공한다.

단점

• Near Reail-Time : 데 이터 저장 시점에 해당 데이터를 색인, 색인된 데이터는 1초 뒤에나 검색이 가능해져서 실시간으로 검색이 불가능하다. (내부적으로 커밋(commit), 플러쉬(Flush)와 같은 복잡한 과정을 거친다.)
• Transaction Rollback 지원 X : 전체적인 클러스터의 성능 향상을 위해 비용 소모가 큰 롤백과 트랜잭션 기능이 없다.
• 데이터 업데이트 X : 업데이트 명령이 올 경우 기존 문서를 삭제하고 새로운 문서를 생성한다. 업데이트에 비해서 많은 비용이 들지만 이를 통해 불변성(Immutable)이라는 이점을 취한다.