jjeong

파이썬을 사용 할 때 라이브러리라 환경에 따라 동작이 제대로 되지 않는 경우가 있어서 개발 환경에 대한 표준화를 고민 하는게 좋습니다.

그냥 스크립트만 작성해서 실행 하고 싶을 때라도 기본 vitualenv 환경에서 구성하고 실행 하는게 좋겠죠.

패키지구조)

ㄴ hello_world.py
ㄴ requirements.txt
ㄴ venv_wrapper.sh

venv_wrapper.sh)

python3 -m venv venv
. venv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt
python3 hello_world.py

이런 방식이 싫다면 도커 기반으로 구성을 해도 좋습니다.

아는 것도 시간이 지나면 다 까먹는 나이!!

[레퍼런스]

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-scripting-fields.html#_search_and_aggregation_scripts
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-scripting-expression.html

접근 유형에 따른 성능)

doc value 가 가장 빠르고 _source 와 _fields 는 비슷 합니다.

QueryDSL 예제)

GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "term": {
              "products.product_name": "shirt"
            }
          }
        }
      },
      "script": {
          "lang": "expression",
          "source": "_score * doc['taxless_total_price']"
        }
    }
  }
}

GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "term": {
              "products.product_name": "shirt"
            }
          }
        }
      },
      "script": {
          "lang": "painless",
          "source": "_score * doc['taxless_total_price'].value"
        }
    }
  }
}

GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "term": {
              "products.product_name": "shirt"
            }
          }
        }
      },
      "script": {
          "lang": "painless",
          "source": "_score * params._source.taxless_total_price"
        }
    }
  }
}

expression 과 painless 에 따라 다르기 때문에 사용에 주의 하세요.

Elastic Stack 에서 Date Field Type 사용 시 내용을 인지 하고 사용 하셔야 데이터에 대해서 기대한 결과를 얻을 수 있습니다.

우선, Elasticsearch 는 기본 UTC 시간을 사용 합니다.

색인 되는 Date 값은 모두 UTC 로 저장 된다고 보시면 됩니다.

또한 기본 질의 시 사용 하는 값도 UTC 입니다.

하지만, Kibana 를 사용 하다 보면 UTC 에 대한 사용이 불편해서 브라우저 TZ 설정이나 사용자 정의 TZ 설정으로 Date 값을 사용 할 때가 있습니다.

이때 주의 해야 할 점은 실제 색인된 데이터에 대한 변형이나 조작이 있는게 아닌 Client 단에서 TZ 설정에 따른 질의 시 Date 값 변환이나 화면에서의 조작을 한다는 것을 알아야 합니다.

아래 설명은 그냥 저 혼자 기억하기 위해서 풀어 쓴걸 올려 둔 내용 입니다.

- kibana 에서는 실제 색인된 date 유형의 값에 대한 tz 설정으로 화면에서 변환 된 정보로 보여 주는 것이며,
실제 질의는 utc 데이터로 질의가 이루어 집니다.
  ㄴ 결국 query dsl 작성 시 utc 기준으로 작성이 되어야 하기 때문에
     본인이 속한 tz 값을 계산 해서 질의 값에 반영이 되어야 합니다.
  ㄴ 단순 tz 설정만 하고 현재 속한 tz 값 기준으로 질의를 작성 하게 되면
     KST 기준으로는 미래에 대한 datetime 값으로 질의를 하게 되어 데이터가 존재 하지 않을 수 있습니다.

  QueryDSL UTC 값 변환을 위한 TZ 설정과 값은 아래와 같이 해야 동작 합니다.
    KST 기준으로 오전 11시 보다 큰 값으로 질의 하고자 할 때 Elasticsearch 는 UTC 기준으로
    오전 2시 보다 큰 값으로 질의가 되어야 합니다.
      "time_zone": "+09:00",
      "gte": "2022-11-18T11:00:00.000"
      to
      "gte": "2022-11-18T02:00:00.000"
    와 같이 실제 Elasticsearch 에 저장 되는 UTC 값으로 변환 되어 질의하게 됩니다.
    아래와 같이 설정 되면 동작 하지 않습니다.
      "time_zone": "+09:00",
      "gte": "2022-11-18T11:00:00.000Z"
    Z 가 들어 가게 되면 TZ 설정이 적용 무시 되고 값 자체를 UTC 값으로 질의 하게 됩니다.

Z 는 java.time 아래 클래스 관련 설명이 되어 있습니다. (소스코드 참고하세요.)

용도와 목적에 맞게 선택해서 사용 하면 될 것 같습니다.

1. Date Histogram

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-datehistogram-aggregation.html

2. Count API

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.5/cat-count.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.5/search-count.html

3. Stats API

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.5/indices-stats.html

문서 수가 가끔 필요할 때가 있습니다.

제공 하는 API 를 활용해서 목적에 맞게 사용 하면 될 것 같습니다.

공홈 레퍼런스 문서)

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.5/term-level-queries.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.5/normalizer.html

한 줄 요약)

Keyword field 의 경우 normalizer 선언을 할 경우 index analyzer 뿐만 아니라 search analyzer 에도 동일하게 적용 됩니다.

보통 Keyword field 사용 시 term level query 를 사용하게 되면 검색어에 대한 형태소 분석 없이 token 에 대한 exact matching 을 한다고 가정 하게 됩니다.

이 경우에 해당 하기 위해서는 keyword field 선언 시 normalizer 선언이 없어야 적용이 됩니다.

아래는 관련 코드에 대해서 일부 snippet 한 내용입니다.

NamedAnalyzer normalizer = Lucene.KEYWORD_ANALYZER;
NamedAnalyzer searchAnalyzer = Lucene.KEYWORD_ANALYZER;
NamedAnalyzer quoteAnalyzer = Lucene.KEYWORD_ANALYZER;
String normalizerName = this.normalizer.getValue();

KeywordFieldMapper 클래스에 선언된 코드 입니다.

보시면 기본 Search Analyzer 는 Keyword Analyzer 입니다.

...중략...
searchAnalyzer = quoteAnalyzer = normalizer;
...중략...

코드 중간에 들어가 보면 이와 같이 선언 된 것을 보실 수 있습니다.

그리고 노말라이저 선언이 없으면 

searchAnalyzer = Lucene.WHITESPACE_ANALYZER;

Whitespace Analyzer 로 선언 되는 것도 확인이 가능 합니다.

보시면 아시겠지만 기본적으로 Keyword type 에 선언 되는 Search Analyzer 는 Lucene.KEYWORD_ANALYZER 로 선언 되게 되어 있습니다.
즉, Normalizer 선언이 없으면 기본이 키워드 인거죠. 그래서 별도 형태소 분석 과정이 없다보 인식 하는 건데 사실 없다고 보기 어렵고 Keyword Analyzer 의 Token Filter 를 따른다고 이해 하는게 맞습니다.

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-keyword-analyzer.html
이 분석기는 아무런 선언을 하지 않으면 noop 에  정확히 텍스트가 일치해야 하는 분석기 입니다.
근데 색인 시점에 whitespace 를 포함한 텍스트를 keyword 로 선언 하고 이걸 whitespace 로 토큰 분해 하고 싶을 경우 "split_queries_on_whitespace" 이 옵션을 true 로 해주시면 됩니다.

그럼 KeywordAnalyzer/Tokenizer 이넘의 기본 형태소 분석은 그냥 텍스트를 하나의 토큰으로 분석 한다고 이해 하시면 되겠습니다.
여기서 whitespace 단위로 분해하고 싶으면 바로 위에 옵션 활용, 그리고 normalizer 는 토큰에 적용 되는데 search analyzer 에 반영 된다는 걸 기억 하면 됩니다.
문서에 나와 있던 내용 그대로 이고요. 코드 상으로는 어떻게 되어 있을까 궁금해서 찾아본 내용 공유 드립니다. ^^

보셔야 하는 클래스는

• KeyowrdFieldMapper
• KeywordAnalyzer
• KeywordTokenizer