기본 개념

Elasticsearch에서는 몇 가지 핵심 개념을 사용합니다. 처음부터 이 개념을 알아두면 훨씬 더 수월하게 학습할 수 있습니다.

Elasticsearch는 NRT 검색 플랫폼입니다. 즉 문서를 색인화하는 시점부터 문서가 검색 가능해지는 시점까지 약간의 대기 시간(대개 1초)이 있습니다.

클러스터는 하나 이상의 노드(서버)가 모인 것이며, 이를 통해 전체 데이터를 저장하고 모든 노드를 포괄하는 통합 색인화 및 검색 기능을 제공합니다. 클러스터는 고유한 이름으로 식별되는데, 기본 이름은 "elasticsearch"입니다. 이 이름은 중요한데, 어떤 노드가 어느 클러스터에 포함되기 위해서는 이름에 의해 클러스터의 구성원이 되도록 설정되기 때문입니다.

동일한 클러스터 이름을 서로 다른 환경에서 재사용하지 마십시오. 노드가 잘못된 클러스터에 포함될 위험이 있습니다. 예를 들어 개발, 스테이징, 프로덕션 클러스터에 logging-dev, logging-stage, `logging-prod`라는 이름을 사용할 수 있습니다.

클러스터에 하나의 노드만 있는 것은 유효하며 문제가 없습니다. 또한 각자 고유한 클러스터 이름을 가진 독립적인 클러스터를 여러 개 둘 수도 있습니다.

노드는 클러스터에 포함된 단일 서버로서 데이터를 저장하고 클러스터의 색인화 및 검색 기능에 참여합니다. 노드는 클러스터처럼 이름으로 식별되는데, 기본 이름은 시작 시 노드에 지정되는 임의 UUID(Universally Unique IDentifier)입니다. 원한다면 기본 이름 대신 어떤 노드 이름도 정의할 수 있습니다. 이 이름은 관리의 목적에서 중요합니다. 네트워크의 어떤 서버가 Elasticsearch 클러스터의 어떤 노드에 해당하는지 식별해야 하기 때문입니다.

노드는 클러스터 이름을 통해 어떤 클러스터의 일부로 구성될 수 있습니다. 기본적으로 각 노드는 `elasticsearch`라는 이름의 클러스터에 포함되도록 설정됩니다. 즉 네트워크에서 다수의 노드를 시작할 경우 (각각을 검색할 수 있다고 가정하면) 이 노드가 모두 자동으로 `elasticsearch`라는 단일 클러스터를 형성하고 이 클러스터의 일부가 됩니다.

하나의 클러스터에서 원하는 개수의 노드를 포함할 수 있습니다. 뿐만 아니라 현재 다른 어떤 Elasticsearch 노드도 네트워크에서 실행되고 있지 않은 상태에서 단일 노드를 시작하면 기본적으로 `elasticsearch`라는 이름의 새로운 단일 노드 클러스터가 생깁니다.

색인은 다소 비슷한 특성을 가진 문서의 모음입니다. 이를테면 고객 데이터에 대한 색인, 제품 카탈로그에 대한 색인, 주문 데이터에 대한 색인을 각각 둘 수 있습니다. 색인은 이름(모두 소문자여야 함)으로 식별되며, 이 이름은 색인에 포함된 문서에 대한 색인화, 검색, 업데이트, 삭제 작업에서 해당 색인을 가리키는 데 쓰입니다.

단일 클러스터에서 원하는 개수의 색인을 정의할 수 있습니다.

하나의 색인에서 하나 이상의 유형을 정의할 수 있습니다. 유형이란 색인을 논리적으로 분류/구분한 것이며 그 의미 체계는 전적으로 사용자가 결정합니다. 일반적으로 여러 공통된 필드를 갖는 문서에 대해 유형이 정의됩니다. 예를 들어 블로그 플랫폼을 운영하고 있는데 모든 데이터를 하나의 색인에 저장한다고 가정합니다. 이 색인에서 사용자 데이터, 블로그 데이터, 댓글 데이터에 대한 유형을 각각 정의할 수 있습니다.

문서는 색인화할 수 있는 기본 정보 단위입니다. 예를 들어 어떤 단일 고객, 단일 제품, 단일 주문에 대한 문서가 각각 존재할 수 있습니다. 이 문서는 JSON(JavaScript Object Notation) 형식인데, 이는 널리 사용되는 인터넷 데이터 교환 형식입니다.

하나의 색인/유형에 원하는 개수의 문서를 저장할 수 있습니다. 문서가 물리적으로는 어떤 색인 내에 있더라도 문서는 색인화되어 색인에 포함된 어떤 유형으로 지정되어야 합니다.

색인은 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있는데, 이 데이터가 단일 노드의 하드웨어 한도를 초과할 수도 있습니다. 예를 들어 10억 개의 문서로 구성된 하나의 색인에 1TB의 디스크 공간이 필요할 경우, 단일 노드의 디스크에서 수용하지 못하거나 단일 노드에서 검색 요청 처리 시 속도가 너무 느려질 수 있습니다.

Elasticsearch는 이러한 문제를 해결하고자 색인을 이른바 샤드(shard)라는 조각으로 분할하는 기능을 제공합니다. 색인을 생성할 때 원하는 샤드 수를 간단히 정의할 수 있습니다. 각 샤드는 그 자체가 온전한 기능을 가진 독립적인 "색인"이며, 클러스터의 어떤 노드에서도 호스팅할 수 있습니다.

샤딩은 무엇보다도 2가지 이유로 중요합니다.

샤드가 분산 배치되는 방식 및 그 문서가 다시 검색 요청으로 집계되는 방식의 메커니즘은 모두 Elasticsearch에서 관리하며 사용자에게는 투명하게 이루어집니다.

언제든 오류가 일어날 가능성이 있는 네트워크/클라우드 환경에서는 어떤 이유에서든 샤드/노드가 오프라인 상태가 되거나 사라지게 될 경우에 대비하여 페일오버 메커니즘을 마련하는 것이 매우 유익하고 바람직합니다. 이러한 취지에서 Elasticsearch에서는 색인의 샤드에 대해 하나 이상의 복사본을 생성할 수 있는데, 이를 리플리카 샤드(replica shard), 줄여서 리플리카라고 합니다.

이처럼 리플리카를 만드는 복제는 무엇보다도 2가지 이유로 중요합니다.

요약하자면 각 색인은 여러 개의 샤드로 분할할 수 있습니다. 또한 하나의 색인은 복제하지 않거나(리플리카 없음) 1회 이상 복제할 수 있습니다. 복제되면 각 색인은 기본 샤드(복제 원본 샤드)와 리플리카 샤드(기본 샤드의 복사본)를 갖습니다. 샤드 및 리플리카의 수는 색인별로, 색인 생성 시점에 정의할 수 있습니다. 색인이 생성된 다음 언제라도 탄력적으로 리플리카의 수를 변경할 수 있으나, 샤드 수는 사후 변경이 불가합니다.

기본적으로 Elasticsearch의 각 색인은 기본 샤드 5개, 리플리카 1개를 갖습니다. 따라서 클러스터에 최소한 2개의 노드가 있다면 색인은 기본 샤드 5개, 리플리카 샤드 5개(완전한 리플리카 1개)를 가지므로 색인당 총 10개의 샤드가 존재하게 됩니다.

그럼 이제 재미있는 부분을 시작해볼까요?