Elastic Search Data Type

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Elastic Search 버전 별 차이점

RDBMS와 Elastic Search를 비교한 내용을 기억한다면 Elastic Search엔 Schema가 존재하지 않는 것을 알 것입니다. Elastic Search는 field와 field type 없이도 Document를 저장할 수 있습니다. 하지만 실제 운영 환경에서 사용하는 데이터는 Schema가 존재하며 체계화된 구조를 갖고 있습니다.

 

 

예로 Elastic Search처럼 Schema Less에 Document-Oriented의 엔진은 특정 Type이 지정된 Document에 항상 공통 Field 집합을 갖게 됩니다.

실제 Index Type은 공통 Field를 기반으로 생성하며, 일반적으로 Index에서 하나의 Type을 가진 Document는 몇 가지 공통 Field를 공유하게 됩니다.

 

하지만 RDBMS는 데이터에 대해 엄격하고 체계화된 구조를 기준으로 진행됩니다.

RDBMS에서 Table 생성 시점에 각 열 이름과 Type을 지정하는 Table 구조를 정의해야하며, 실행 중에는 새로운 이름을 갖거나 다른 데이터 Type을 갖은 열을 레코드에 저장할 수 없습니다.

위의 예시인 Elastic Search와 RDBMS의 차이를 이해하고 Elastic Search에서 지원하는 데이터 타입을 이해하는 것이 이 페이지의 목표입니다

데이터 타입

Elastic Search의 데이터 타입은 매우 다양합니다.

• 텍스트 | 숫자
• 참 거짓 | 이진 객체
• 배열, 객체 | 중첩 타입
• 지리 및 지형 정보
• IPv4 & IPv6주소

특수한 데이터 타입을 저장하기 위해 위의 다양한 데이터 타입을 지원합니다. Document의 각 Field는 데이터 타입을 갖고 있으며, 위의 내용을 포함에 정리하면

아래와 같습니다.

문자열(String) 데이터 타입

Elastic Search 6.0 이상 부터 string type은 deprecated 되어 text와 keyword만 남게 되었습니다.

text

설명이나 길이가 긴 텍스트 값을 저장하는 데이터 타입입니다.
전문 텍스트 검색에 유용하며, 텍스트 타입을 가진 Field는 색인 전에 분석을 거쳐 전문 텍스트 검색에 활용됩니다.

 

keyword

문자열 Field 분석이 가능한 데이터 타입 입니다. 정렬, 필터링, 집계 기능을 지원합니다.

 

숫자(Numeric) 데이터 타입

byte(8bit), short(16bit), integer(32bit), long(64bit)

정밀도를 가진 부호 있는 정숫값.

 

float, double

단일 정밀도(Single precision) 32bit와 이중 정밀도(double precision) 64bit 표현이 가능한 IEEE 754 부동 소수점 수.

 

half_float

반 정밀도(half precision) 16bit를 표현하듣 IEEE 754 부동 소수점 수.

 

scaled_float

길고 고정된 비율을 기반으로 한 부동 소수점 수.

 

날짜(Date) 데이터 타입

date

밀리초 단위로 정밀한 time stamp 를 저장할 수 있는 데이터 타입.

 

논리(Boolean) 데이터 타입

boolean

<span style="color:black">논리 데이터 타입.  (True / False)</span>

 

이진(Binary) 데이터 타입

binary

<span style="color:black">Base64 인코딩을 수행한 후, 임의의 이진값을 저장할 수 있는 데이터 타입.</span>

 

범위(Range) 데이터 타입

_range

<span style="color:black">integer, float, long, double, date 등 다양한 범위를 정의하는 데이터 타입.</span>

<span style="color:black">예시) integer_range</span>

 

복합 데이터 타입

배열 데이터 타입

<span style="color:black">위에 설명된 데이터 타입(문자열, 정수, 날짜 등)을 가진 인스턴스 배열 입니다.</span>

<span style="color:black">배열에서 데이터 타입을 혼합해서 사용할 수 없습니다.</span>

 

객체 데이터 타입

JSON Document 안에 내부 객체.

 

중첩 데이터 타입

내부 객체의 배열을 지원하는데 사용됩니다. 각 내부 객체는 독립적으로 쿼리할 수 있어야합니다.

 

그 외 데이터 타입

지리(Geo-point) 데이터 타입

경도와 위도를 저장하는 데이터타입 입니다.
지리 데이터 타입을 사용하면 특정 지점에서 2km 내에 위치한 모든 ATM을 검색하는 등 지리를 이용한 쿼리를 사용할 수 있습니다.

 

지형(Geo-shape) 데이터 타입

다각형, 지도 등 기하학 지형을 저장하는데 사용됩니다.

지형 데이터 타입을 사용하면 특정 지형 내에 모든 항목을 검색할 수 있는 쿼리를 사용할 수 있습니다.

 

IP 데이터 타입

IPv4, IPv6 주소를 저장하는 데이터 타입입니다.

정리

Elastic Search에서 지원하는 다양한 데이터 타입에 대해 정리해보았습니다.

문자열, 숫자, 날짜 등은 기존 개발에도 사용되었으므로 이해가 쉬웠을 것입니다.

다음은 주제인 Mapping에 대해 설명하겠습니다.

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