검색 실행
Elastic Search[ 참조 ] https://www.elastic.co/guide/kr/elasticsearch/reference/current/gs-executing-searches.html
1. 검색명령구조
{
"query":{} # WHERE 조건절
"size": 10, # 가져올 결과건수
"_source":["column1", "column2"] # SELECT 컬럼 목록
"sort":[{"column1":"asc"}] # 정렬
}
2. 결과 구조
{
"took": 걸린시간,
"timed_out":false,
"_shards": {},
"hits":
"total": 35,
"max_score" :
"hits": [
{
"_score": # 결과가 얼마나 QUERY 와 매칭되는지
},
{
}
]
}
3. 검색명령.query 조건절 구조
{"match":{"account_number":20}}
{"match":{"address":"maill"}} # address에 mill 이라는 용어가 있는 모든 계정 반환
{"match":{"address":"maill lane"}} # address에 mill 혹은 lane 이라는 용어가 있는 모든 계정 반환
{"match_phrase":{"address":"maill lane"}} # address에 "mill lane" 이라는 문구가 있는 모든 계정 반환
{"bool":{"must":[{"match":{"address":"mill"}},{"match":{"address":"lane"}}]}} # address 에 mill 과 lane 이 있는 모든 계정 반환
{"bool":{"must_not":[{"match":{"address":"mill"}},{"match":{"address":"lane"}}]}} # address 에 mill 과 lane 이 없는 모든 계정 반환
{"bool":{"must":[{"match":{"age":"40"}}],{"must_not":[{"match":{"state":"ID"}}]}} # age 가 40 이고, state 가 ID 가 아닌 모든 계정 반환
{"bool":{"should":[{"match":{"address":"mill"}},{"match":{"address":"lane"}}]}} # address 에 mill 혹은 lane 이 있는 모든 계정 반환
4. 검색명령.query.filter
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}
5.검색명령.집계
- STATE 별로 doc_count = COUNT 결과만 보기.
* size:0 를 설정하여, 검색 적중은 제외하고, 집계만 결과로 본다.
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword"
}
}
}
}
위 집계는 개념상 아래 SQL 과 비슷하다.
SELECT state, COUNT(*) FROM bank GROUP BY state ORDER BY COUNT(*) DESC
{
"took": 29,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits" : {
"total" : 1000,
"max_score" : 0.0,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"group_by_state" : {
"doc_count_error_upper_bound": 20,
"sum_other_doc_count": 770,
"buckets" : [ {
"key" : "ID",
"doc_count" : 27
}, {
"key" : "TX",
"doc_count" : 27
}]
}
}
}
- STATE 별로 평균balance 얻기
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
결과
{
"took": 22,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1000,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_state": {
"doc_count_error_upper_bound": 20,
"sum_other_doc_count": 770,
"buckets": [
{
"key": "ID",
"doc_count": 27,
"average_balance": {
"value": 24368.777777777777
}
},
{
"key": "TX",
"doc_count": 27,
"average_balance": {
"value": 27462.925925925927
}
},
{
"key": "AL",
"doc_count": 25,
"average_balance": {
"value": 25739.56
}
},
{
"key": "MD",
"doc_count": 25,
"average_balance": {
"value": 24963.52
}
},
{
"key": "TN",
"doc_count": 23,
"average_balance": {
"value": 29796.782608695652
}
},
{
"key": "MA",
"doc_count": 21,
"average_balance": {
"value": 29726.47619047619
}
},
{
"key": "NC",
"doc_count": 21,
"average_balance": {
"value": 26785.428571428572
}
},
{
"key": "ND",
"doc_count": 21,
"average_balance": {
"value": 26303.333333333332
}
},
{
"key": "ME",
"doc_count": 20,
"average_balance": {
"value": 19575.05
}
},
{
"key": "MO",
"doc_count": 20,
"average_balance": {
"value": 24151.8
}
}
]
}
}
}
- 연령대별 성별 평균balance 얻기
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_age": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"from": 20,
"to": 30
},
{
"from": 30,
"to": 40
},
{
"from": 40,
"to": 50
}
]
},
"aggs": {
"group_by_gender": {
"terms": {
"field": "gender.keyword"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
}
}
결과
{
"took": 63,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1000,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_age": {
"buckets": [
{
"key": "20.0-30.0",
"from": 20,
"to": 30,
"doc_count": 451,
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "M",
"doc_count": 232,
"average_balance": {
"value": 27374.05172413793
}
},
{
"key": "F",
"doc_count": 219,
"average_balance": {
"value": 25341.260273972603
}
}
]
}
},
{
"key": "30.0-40.0",
"from": 30,
"to": 40,
"doc_count": 504,
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "F",
"doc_count": 253,
"average_balance": {
"value": 25670.869565217392
}
},
{
"key": "M",
"doc_count": 251,
"average_balance": {
"value": 24288.239043824702
}
}
]
}
},
{
"key": "40.0-50.0",
"from": 40,
"to": 50,
"doc_count": 45,
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "M",
"doc_count": 24,
"average_balance": {
"value": 26474.958333333332
}
},
{
"key": "F",
"doc_count": 21,
"average_balance": {
"value": 27992.571428571428
}
}
]
}
}
]
}
}
}
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