아빠는 개발자

쓰긴 쓰는데 알고 써보자 function_score란?검색 결과 점수(_score)를 재계산하거나 조정하기 위해 사용되는 쿼리입니다.기본적으로 Elasticsearch는 BM25(또는 TF-IDF 기반) 점수를 사용하지만, 비즈니스 로직에 맞게 가중치 부여, 필드 값 반영, 랜덤 정렬, decay function(거리·시간 기반 점수 감소) 등을 적용할 수 있습니다.script_score처럼 완전히 직접 계산하는 것이 아니라, 미리 정의된 점수 함수들을 조합해 더 빠르고 효율적으로 점수 조정을 지원합니다.기본구조GET my-index/_search{ "query": { "function_score": { "query": { "match": { "title": "맥북" } }, ..

Elasticsearch의 Nori 형태소 분석기는 한국어 자연어 처리를 위해 설계된 분석기입니다. Nori는 다양한 유형의 사전(Dictionary)을 활용하여 텍스트를 분석합니다. 주로 사용되는 사전 종류는 다음과 같습니다.  1. 기본 사전 (Nori 기본 사전)Elasticsearch에 내장된 한국어 어휘 사전입니다.일반적인 한국어 단어들을 포함하고 있습니다.사용자 개입 없이 기본 형태소 분석에 사용됩니다.2. 사용자 사전 (User Dictionary)사용자가 직접 정의하는 사전입니다.특정 도메인 또는 프로젝트에 맞는 고유 명사, 신조어, 전문 용어 등을 추가할 수 있습니다.사전 항목 형식: Elasticsearch Nori 형태소 분석기의 사용자 사전(User Dictionary) 형식은 다음..

Aggregation 의 성능을 높이고 싶을때 시도해 보면 좋은 방법이 될꺼 같은데.. 아무튼 테스트를 해보자일단 인덱스의 맵핑 구조는 아래와 같다.  포인트는             "city": "Michigan",            "country_code": "US",            "country": "America/Detroit",3개의 정보가 단일필드, place 하위의 object, 그리고 그 obejct 하위의 object 로 3가지 색인후 집계 테스트를 진행해 본다.  { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0 }, "mappings": { "dynamic": "true", "_sour..

Elasticsearch에서 데이터 노드가 6대일 때, primary shard와 replica의 설정이 성능에 미치는 영향주된 차이점은 읽기와 쓰기 성능, 그리고 시스템의 가용성 및 복구 능력 주어진 시나리오에서 primary shard가 3개이고 replica가 각각 1과 3인 두 설정을 비교해 보잣1. Primary Shard: 3, Replica: 1구성:총 샤드 수 = Primary Shard (3) + Replica Shard (3) = 6개 샤드.각 노드에 하나의 샤드가 배치될 수 있으므로, 모든 노드가 샤드를 하나씩 가지게 됨이는 3개의 primary shard에 대해 각각 1개의 replica shard를 가지므로, 6개의 데이터 노드에 분산성능:쓰기 성능: 쓰기 작업은 primary s..

이론과 실제가 달라서.. 당황스럽다 이게.. 말을 안듣는다..테스트 방법의 문제인가.. 아무튼..   테스트 Api 를 로컬에 띄워놓고 테스트를 진행하면..  elasticsearch data node 트래픽이 잘 안들어가는 듯한..내 pc 에서 나가는 패킷이 나가다가 줄어드는데.. 음.. 원인을  누구한테 물어봐야 할지..네트워크 대역폭이 문제인가.. 아무튼 테스트 했는데 원하는 그림이 나오긴했다.  샤드 구성을 변경해서 data node 재부팅샤드 맞춤 _cluster/reroute테스트19:00 이후 Auto test 실행 Shard 구성AS-IS: 6서버 1노드 1샤드 (primary 3, replica 1) 각 데이터 노드별로 1개의 샤드 구성 - 운영과 동일한 구조TO-BE: 6서버 1노드 1..

이게 나를 요즘 .. 힘들게 한다...       데이터 노드의 구성은 1서버 1노드 1샤드  primary 3 , replica 1 어느부분이 문제를 일으키는지는 알고 있다.  제거 하고 다시 실행, 하지만 이 로직을 뺄수는 없다..  문제를 일으키는 로직은 검색결과에서 집계를 통해 필터를 만들어 내는 로직 이 로직을 파보니 query_cache 가 특정샤드에서만 상대적으로 적게 생성이 된다.  집계를 통한 필터 생성이여서 request cache 가 먹혀야 하는 구조였는데  아무튼 마지막 구간에서 엄청나게 안정적인 흐름을 보이는..  그럼 다시 널뛰는 cpu 로 만들어 놓고    해결방법try 1- cpu 는 트래픽이 적을땐 저렇게 하나만 튀는 현상이 없었다. redis cache 를 사용해서 트레픽..

난 샤드 크기와 도큐먼트 사이즈가 알고싶다.  kibana 명령어 GET /_cat/shards?v&h=index,shard,prirep,state,docs,store,node 결과

뭐 대충 이런느낌 이랄까트래픽이 왔을때  8core 16Gb 로 띄운 X 6대의 data node prd data copy index 0710 (운영데이터) alias 변경local api (Local to ES)200건/초중복제거키워드 (10,000 x 2)sleep 0.3초최초 1회 es cache 초기화 후 실행이렇게 테스트 하면 저런 결과가 나온다. 샤드 구성도 맞춰놓고  샤드 구성 변경 reroute api POST _cluster/reroute{ "commands": [ { "move": { "index": "prd-ds-item-20240710", "shard": 1, "from_node": "node-qa-totalsearch-data-..

Elasticsearch에서 샤드(Shard)는 인덱스를 분할하여 데이터 분산 저장과 병렬 처리를 가능하게 하는 단위입니다. 샤드의 개수가 검색 성능에 미치는 영향은 다양한 요소에 따라 달라질 수 있습니다.샤드가 많을 때의 이점병렬 처리: 더 많은 샤드는 검색 쿼리를 병렬로 처리할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 특히 클러스터 내 여러 노드가 있을 때 검색 성능을 향상시킬 수 있습니다.데이터 분산: 데이터를 더 세분화하여 분산 저장할 수 있으므로, 각 샤드에 저장된 데이터 양이 적어지고 개별 샤드의 검색 속도가 빨라질 수 있습니다.리소스 활용: 클러스터의 리소스를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다. 특히 여러 노드에 걸쳐 데이터가 분산될 때, 각 노드의 CPU 및 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다.샤..

Elasticsearch 쓰기 작업의 3단계1. 조정 단계(coordination stage)2. 주 샤드 단계(primary stage)요청을 넘겨받은 이후 수행하는 작업들in-sync 복제본마스터 노드가 관리하는 작업을 복제받을 샤드 목록주 샤드는 in-sync 복제본에 병렬적으로 요청을 넘긴다.모든 복제본들이 작업을 성공적으로 수행하고 주 샤드에 응답을 돌려주면 주 샤드가 작업 완료 응답을 보낸다.3. 복제 단계(replica stage)각 in-sync 복제본 샤드는 주 샤드에게 받은 요청을 로컬에서 수행하고 주 샤드에게 작업이 완료됐음을 보고하는 단계→ 종료는 역순이다.최초 요청 받아 전달했던 노드에게 작업 완료 결과를 보내야 조정 단계가 종료된다.메세지 순서의 역전분산 환경에서 여러 작업을 병..