인터넷 기술의 급속한 발전으로 인해 최신 애플리케이션의 규모와 복잡성이 증가하고 있으며 이러한 애플리케이션에는 일반적으로 많은 양의 데이터 검색 및 분석이 포함됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 점점 더 많은 개발자가 대규모 데이터를 처리하는 데 도움이 되는 전체 텍스트 검색 엔진을 사용하기 시작했습니다.
본 글에서는 데이터 검색을 위해 Elasticsearch를 활용하는 방법을 소개하고, Java API 개발 과정에서의 적용을 위해서는 Elasticsearch에서 제공하는 API 인터페이스와 구현 과정 및 기법을 소개하겠습니다.
Elasticsearch는 Apache Lucene 검색 엔진 텍스트 검색 라이브러리를 기반으로 구축된 오픈 소스 전체 텍스트 검색 엔진입니다. Elasticsearch는 분산, 고가용성, 실시간 검색, 분석이라는 특징을 가지고 있으며, 대량의 데이터를 빠르게 저장, 조회, 분석할 수 있습니다. 데이터 검색 시나리오에서 Elasticsearch는 Java 애플리케이션에 빠르게 통합할 수 있는 강력하고 사용하기 쉬운 API 인터페이스를 제공하므로 매우 인기 있고 널리 사용되는 솔루션입니다.
데이터 검색을 위해 Elasticsearch를 사용할 때 이해해야 할 몇 가지 기본 개념과 용어가 있습니다.
(1) 인덱스
Elasticsearch에서 인덱스는 데이터를 저장하는 데 사용되는 논리적 컨테이너입니다. data 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사합니다. 각 인덱스는 여러 문서를 포함할 수 있으며 각 문서는 JSON 형식의 데이터 구조입니다.
(2) 유형
Elasticsearch에서 각 인덱스는 여러 유형(유형)을 포함할 수 있으며 각 유형은 자체 필드를 정의할 수 있습니다. 최신 버전의 Elasticsearch에서는 유형이 더 이상 사용되지 않지만 일부 API에서는 여전히 선택기로 사용됩니다.
(3) 샤딩 및 복제본
Elasticsearch에서는 인덱스가 여러 개의 샤드(샤드)로 분할될 수 있으며, 각 샤드는 독립적인 Lucene 인덱스입니다. 샤딩은 인덱싱된 데이터를 여러 서버에 분산하고 저장하여 분산 저장 및 쿼리를 달성합니다. 게다가 Elasticsearch는 복제본도 지원합니다. 각 샤드에는 검색 성능과 데이터 가용성을 향상시키기 위해 여러 개의 복제본이 있을 수 있습니다.
(4) 노드 및 클러스터
Elasticsearch는 여러 노드에서 실행될 수 있는 분산 검색 엔진입니다. 노드는 단일 Elasticsearch 인스턴스이며 전체 클러스터는 여러 노드로 구성됩니다. 노드는 서로 통신하고 함께 작업하여 검색 작업을 완료할 수 있습니다.
Elasticsearch는 Java 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있는 풍부한 Java API 인터페이스를 제공합니다. Java 개발자는 데이터 인덱싱, 쿼리 및 관리를 위해 다음 API를 사용할 수 있습니다.
(1) 인덱스 API
인덱스 API는 JSON 형식의 문서를 지정된 Elasticsearch 인덱스로 인덱싱하는 데 사용됩니다. 여러 문서를 동시에 동일한 인덱스로 인덱싱할 수 있는 일괄 인덱싱을 지원합니다.
(2) 검색 API
검색 API는 검색 작업을 수행하는 데 사용되며 전체 텍스트 검색, 필드 검색, 퍼지 검색 등 다양한 검색 방법을 지원합니다.
(3) 삭제 API
삭제 API는 지정된 Elasticsearch 인덱스를 삭제하는 데 사용됩니다.
(4) Get API
Get API는 지정된 인덱스, 유형 및 ID를 기반으로 문서를 가져오는 데 사용됩니다.
(5)업데이트 API
업데이트 API는 지정된 문서를 업데이트하는 데 사용됩니다.
또한 Elasticsearch는 지리적 위치 검색, 텍스트 강조 표시, 집계 등을 포함한 다른 많은 API 인터페이스도 제공합니다.
데이터 검색에 Elasticsearch를 사용하기 전에 Elasticsearch를 설치하고 시작해야 합니다. 그런 다음 Java API를 사용하여 Elasticsearch 서버에 연결하고 인덱스를 생성하고 인덱스에 데이터를 추가합니다. 다음으로 Search API를 사용하여 검색할 수 있습니다. 다음은 기본 Java 코드 예입니다.
import java.net.InetAddress;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
public class ElasticsearchSearchDemo {
public static void main(String[] args)
throws Exception {
// 设置集群名称
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "elasticsearch").build();
// 创建客户端
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));
// 搜索数据
SearchResponse response = client.prepareSearch("books")
.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "Java"))
.get();
// 打印结果
for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
// 关闭客户端
client.close();
}
}위 코드는 TransportClient 객체를 생성하고, 로컬 Elasticsearch 서비스에 연결하고, prepareSearch 메서드를 사용하여 쿼리 작업을 수행합니다. 이 쿼리 작업은 도서 색인의 제목 필드에 대해 퍼지 검색을 수행하고 검색 결과를 출력합니다.
오늘날의 데이터 시대에는 데이터 검색 및 분석에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 강력한 전체 텍스트 검색 엔진인 Elasticsearch는 배포, 고가용성, 실시간 검색 및 분석의 장점을 가지고 있습니다. Java API 개발 시나리오에서 Elasticsearch는 풍부하고 사용하기 쉬운 API 인터페이스를 제공하여 개발자에게 편리한 데이터 검색 기능을 제공합니다. 이 기사가 Java 개발자가 데이터 검색을 위해 Elasticsearch를 더 잘 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Java API 개발에서 데이터 검색을 위해 Elasticsearch 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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