Kibana Query Language 정리

[occidere]

Kibana Query Language 정리

목차

1. 특정 필드 겁색
2. Boolean 검색
3. 범위 검색
4. 존재 여부 검색
5. 와일드카드 검색
6. Nested 필드 검색

1. 특정 필드 검색 (Terms Query)

특정 필드에 하나 이상의 term 이 포함되어 있는지 검색한다.

• company 필드에서 naver 를 검색하는 경우
  • company:naver
• "naver kakao line" 과 같이 구문 (phrase) 검색을 하는 경우 쌍따옴표 (") 로 묶는다.
  • company:"naver kakao line"

만일 구문을 쌍따옴표로 묶지 않고 검색하면 단어 순서와 상관없이 검색된다.
예를들면 naver kakao line 도 검색되고 naver line kakao 도 검색된다.

만일 특정 필드를 지정하지 않고 검색하면 모든 필드에 대해 매칭을 시도한다.

2. Boolean 검색

or, and, not 연산자를 기본으로 지원하며, and 가 or 보다 높은 우선순위를 갖는다.
이를 변경하고 싶으면 소괄호로 묶어 그룹핑을 하면 된다.

• 직업이 개발자거나 회사가 naver 인 문서 검색
  • job:developer or company:naver
• 직업이 개발자이면서 회사가 naver 인 문서 검색
  • job:developer and company:naver
• 회사가 naver 또는 kakao 인 문서 검색
  • company:(naver or kakao)
• 직업이 개발자이면서 회사가 네이버 또는 카카오인 문서 검색
  • job:developer and company:naver or company:kakao
• 직업이 개발자가 아닌 문서 검색
  • not job:developer
• 직업이 개발자인데 회사가 네이버 또는 카카오가 아닌 문서 검색
  • job:developer and not (company:naver or company:kakao)
• 여러 단어들을 담고 있는 multi-value 필드 검색
  • area:(frontend and backend and infra)

3. 범위 검색 (Range Query)

>, >=, <, <= 를 사용할 수 있다

• 연봉 4000 이상 8000 미만 검색
  • salary >= 4000 and salary < 8000

4. 존재 여부 검색 (Exist queries)

특정 필드의 값이 존재하는 문서를 검색한다.

• 직업이 있는 문서 검색
  • job:*

5. 와일드카드 검색

• company.name 이 naver shopping, naver cloud 와 같이 naver 로 시작하는 문서들 검색
  • company.name:naver*
• 여러 필드 매칭 검색
  • company.location*:Seongnam-Si
  • company.location, company.location.keyword 와 같이 특정 필드가 text 와 keyword 등의 여러 종류의 버전을 가질 때 편리하게 사용할 수 있다.

6. Nested 필드 검색

Nested 필드 검색은 nested query를 어떻게 각각의 nested documents 에 매칭시켜볼 것인가가 주요 포인트이다.

1. 쿼리를 1개의 nested document 에만 매칭: 대부분의 유저가 원하는 방식
2. 쿼리를 서로 다른 여러 nested documents 에 매칭: Regular object 필드에 적용되는 방식으로 단일 문서에 매칭시키는 것에 비해 효용성이 낮음

아래와 같이 companies 라는 nested field 로 예를 들어보자

{
    "category": "COMPANY",
    "companies": [
        {
            "name": "naver",
            "industry": "engineering",
            "emp_num": 15000,
            "location": {
                "country": "Korea",
                "city": "Seongnam"
            }
        },
        {
            "name": "kakao",
            "industry": "internet",
            "emp_num": 8600,
            "location": {
                "country": "Korea",
                "city": "Jeju"
            }
        },
        {
            "name": "line",
            "category": "internet",
            "emp_num": 2300,
            "location": {
                "country": "Japan",
                "city": "Tokyo"
            }
        },
        {
            "name": "coupang",
            "emp_num": 37000,
            "category": "e_commerce",
            "location": {
                "country": "Korea",
                "city": "Seoul"
            }
        }
    ]
}

기업 정보는 Wikipedia 에서 발췌

단일 문서에 대해 검색

• 분야가 internet 이면서 직원수가 5000명 이상인 회사 검색
  • companies:{ industry:internet and emp_num >= 5000 }

서로 다른 문서들에 대해 검색

• 분야가 e-commerce 인 회사와 직원수가 2500명 미만인 회사 검색
  • companies:{ industry:e_commerce } and companies:{ emp_num < 2500 }

이렇게 하면 coupang 과 line 이 검색된다

단일 문서와 서로 다른 문서들을 같이 검색

• 분야가 engineering 이면서 직원수가 5000 명인 회사와 직원수가 10000명 미만인 회사 검색
  • companies:{ industry:engineering and emp_num:5000 } and companies:{ emp_num < 10000 }

이렇게 하면 첫번째 쿼리의 결과는 없고, 두번째 결과로는 kakao와 line이 검색된다

여러 depth 의 nested 필드 검색

• 본사가 대한민국 성남에 위치한 회사 검색
  • companies.location:{ country:Korea and city:Seongnam }

참고

• https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/kuery-query.html