elasticsearch 뿐만 아니라 대부분의 검색엔진에서는 개별 검색 대상 그룹을 인덱스 또는 컬렉션 이라고 부릅니다.
그렇기 때문에 elasticsearch에서도 인덱스(index)라고 부르고 있고 이런 인덱스들의 복수 묶음을 indices 라고 하고 있습니다.
indice라는 표현이 간혹 나오기도 하는데 현재는 index와 indices로 정리가 된것 같아 동일하게 맞춰 볼까 합니다.
(indice 가 딱히 틀렸다고 하기도 애매 합니다.)
[표기]
index (O)
indice (△)
indices (O)
아래는 그냥 참고하시라고 퍼왔습니다.
Ref.
http://en.wiktionary.org/wiki/indice
http://grammarist.com/usage/indexes-indices/
Indexes vs. indices
Indexes and indices are both accepted and widely used plurals of the nounindex. Both appear throughout the English-speaking world, butindices prevails in varieties of English from outside North America, while indexes is more common in American and Canadian English. Meanwhile,indices is generally preferred in mathematical, financial, and technical contexts, while indexes is relatively common in general usage.
Neither form is wrong. Both have been in English many centuries (and though indexes is now most common in American English, it predates the United States by centuries). It’s true that indices is the plural of index in Latin, but index is an English word when English speakers use it—and it is a longstanding one at that—so we can pluralize it according to the conventions of English.
그리고 책에 대한 부족한 부분이나 틀린 내용들에 대해서는 지속적으로 업데이트 하도록 하겠습니다.
블로그와 페북 커뮤니티를 통해서 제가 도움 드릴 수 있는 부분들은 열심히 지원도 하겠습니다.
감사합니다.
eBook & DRM-free
쉽고 빠르게 배울 수 있는 Elasticsearch 검색엔진 활용서
전작인 『실무 예제로 배우는 Elasticsearch 검색엔진 <기본편>』에서는 Elasticsearch의 기본 개념과 설치 방법, 검색서비스 구성을 다뤘고, 이번 <활용편>에서는 <기본편>에서 다루지 못한 확장 기능과 다양한 서비스의 활용 방법, Elasticsearch의 성능 최적화 방법을 소개한다.
검색엔진을 이용한 다양한 기술과의 접목과 활용, 사용자 정의 기능을 구현해서 적용할 수 있는 플러그인 구현 방법까지 Elasticsearch를 적극적으로 활용할 수 있는 방법을 보여주며, 기본적인 성능 최적화 방법과 가이드를 제공하여 대용량 트래픽의 처리와 안정성을 확보하는 데 도움을 줄 수 있도록 구성되어 있다.
이 책은 설치와 구성 등 기본적인 내용은 다루지 않으므로 Elasticsearch의 기본 내용을 알고 싶다면 『실무 예제로 배우는 Elasticsearch 검색엔진(기본편)』(한빛미디어, 2014)이 더 적합하다.
Elasticsearch의 고급 기능과 성능 최적화 등 활용 방법을 자세히 알고 싶은 개발자
[지은이] 정호욱
지난 13년 동안 야후코리아, NHN Technology, 삼성전자에서 커뮤니티, 소셜 검색, 광고 검색 관련 서비스를 개발해 오면서 검색엔진을 활용한 다양한 프로젝트를 수행하였다. 현재 빅 데이터 전문 기업인 그루터에서 오픈 소스 기반 검색엔진 개발자로 근무하고 있다. elasticsearch 기술에 대한 정보와 경험을 현재 개인 블로그(http://jjeong.tistory.com)를 통해 공유하고 있다.
chapter 1 검색 기능 확장 1.1 자동 완성 1.2 Percolator 1.3 Join 1.4 River 1.5 정리
chapter 2 검색 데이터 분석 2.1 Bucket Aggregation 2.2 Metric Aggregation 2.3 정리
chapter 3 Plugin 3.1 Plugin 제작 3.2 REST Plugin 만들기 3.3 Analyzer Plugin 만들기 3.4 정리
- "my_type" 기본 type 이외 사용자가 정의한 type에도 dynamic template 설정이 가능 합니다.
- "match" 는 field에 대한 동적 매칭을 정의 하는 것이며, 패턴 사용이 가능 합니다. 예제에서는 field 명에서 _es 로 끝나는 모든 필드를 의미 합니다.
- "match_mapping_type"은 dynamic mapping 을 통해서 지정된 type 이 뭔지 확인 하는 것입니다. 예제에서는 string 으로 mapping 된 것을 의미 하며, "match"와 함께 해석을 해야 합니다. 즉, *_es 필드명 이어야 하고 string type이면 아래 mapping 정보를 가진다는 의미가 됩니다.
- "mapping"은 type mapping 시 각 field 에 속성을 정의 하게 됩니다. 이 정의 하는 부분에 대한 값을 설정하게 됩니다.
전체적으로 위 예제의 의미는 모든 문자열 필드에 대한 형태소분석기는 english를 적용하고, 필드명에 _es 가 들어간 문자열 필드에 대해서는 형태소분석기로 spanish를 적용하라는 것입니다.
dynamic template 과 mapping 기능은 매우 유용하게 활용이 가능 합니다.
