▣ 01장 검색 시스템 이해하기 1.1 검색 시스템의 이해 __1.1.1 검색 시스템이란? __1.1.2 검색 시스템의 구성 요소 __1.1.3 관계형 데이터베이스와의 차이점 1.2 검색 시스템과 엘라스틱서치 __1.2.1 엘라스틱서치가 강력한 이유 __1.2.2 엘라스틱서치의 약점 1.3 실습 환경 구축 __1.3.1 엘라스틱서치 설치 __1.3.2 키바나 설치 __1.3.3 환경 구축 관련 트러블슈팅 ▣ 02장 엘라스틱서치 살펴보기 2.1 엘라스틱서치를 구성하는 개념 __2.1.1 기본 용어 __2.1.2 노드의 종류 __2.1.3 클러스터, 노드, 샤드 2.2 엘라스틱서치에서 제공하는 주요 API __2.2.1 인덱스 관리 API __2.2.2 문서 관리 API __2.2.3 검색 API __2.2.4 집계 API ▣ 03장 데이터 모델링 3.1 매핑 API 이해하기 __3.1.1 매핑 인덱스 만들기 __3.1.2 매핑 확인 __3.1.3 매핑 매개변수 3.2 메타 필드 __3.2.1 _index 메타 필드 __3.2.2 _type 메타 필드 __3.2.3 _id 메타 필드 __3.2.4 _uid 메타 필드 __3.2.5 _source 메타 필드 __3.2.6 _all 메타 필드 __3.2.7 _routing 메타 필드 3.3 필드 데이터 타입 __3.3.1 Keyword 데이터 타입 __3.3.2 Text 데이터 타입 __3.3.3 Array 데이터 타입 __3.3.4 Numeric 데이터 타입 __3.3.5 Date 데이터 타입 __3.3.6 Range 데이터 타입 __3.3.7 Boolean 데이터 타입 __3.3.8 Geo-Point 데이터 타입 __3.3.9 IP 데이터 타입 __3.3.10 Object 데이터 타입 __3.3.11 Nested 데이터 타입 3.4 엘라스틱서치 분석기 __3.4.1 텍스트 분석 개요 __3.4.2 역색인 구조 __3.4.3 분석기의 구조 __3.4.4 전처리 필터 __3.4.5 토크나이저 필터 __3.4.6 토큰 필터 __3.4.7 동의어 사전 3.5 Document API 이해하기 __3.5.1 문서 매개변수 __3.5.2 Index API __3.5.3 Get API __3.5.4 Delete API __3.5.5 Delete By Query API __3.5.6 Update API __3.5.7 Bulk API __3.5.8 Reindex API ▣ 04장 데이터 검색 4.1 검색 API __4.1.1 검색 질의 표현 방식 __4.1.2 URI 검색 __4.1.3 Request Body 검색 4.2 Query DSL 이해하기 __4.2.1 Query DSL 쿼리의 구조 __4.2.2 Query DSL 쿼리와 필터 __4.2.3 Query DSL의 주요 파라미터 4.3 Query DSL의 주요 쿼리 __4.3.1 Match All Query __4.3.2 Match Query __4.3.3 Multi Match Query __4.3.4 Term Query __4.3.5 Bool Query __4.3.6 Query String __4.3.7 Prefix Query __4.3.8 Exists Query __4.3.9 Wildcard Query __4.3.10 Nested Query 4.4 부가적인 검색 API __4.4.1 효율적인 검색을 위한 환경설정 __4.4.2 Search Shards API __4.4.3 Multi Search API __4.4.4 Count API __4.4.5 Validate API __4.4.6 Explain API __4.4.7 Profile API ▣ 05장 데이터 집계 5.1 집계 __5.1.1 엘라스틱서치와 데이터 분석 __5.1.2 엘라스틱서치가 집계에 사용하는 기술 __5.1.3 실습 데이터 살펴보기 __5.1.4 Aggregation API 이해하기 5.2 메트릭 집계 __5.2.1 합산 집계 __5.2.2 평균 집계 __5.2.3 최솟값 집계 __5.2.4 최댓값 집계 __5.2.5 개수 집계 __5.2.6 통계 집계 __5.2.7 확장 통계 집계 __5.2.8 카디널리티 집계 __5.2.9 백분위 수 집계 __5.2.10 지형 경계 집계 __5.2.11 지형 중심 집계 5.3 버킷 집계 __5.3.1 범위 집계 __5.3.2 날짜 범위 집계 __5.3.3 히스토그램 집계 __5.3.4 날짜 히스토그램 집계 __5.3.5 텀즈 집계 5.4 파이프라인 집계 __5.4.1 형제 집계 __5.4.2 부모 집계 5.5 근삿값(Approximate)으로 제공되는 집계 연산 __5.5.1 집계 연산과 정확도 __5.5.2 분산 환경에서 집계 연산의 어려움 ▣ 06장 고급 검색 6.1 한글 형태소 분석기 사용하기 __6.1.1 은전한닢 형태소 분석기 __6.1.2 Nori 형태소 분석기 ____6.1.2.1 nori_tokenizer 토크나이저 __6.1.3 트위터 형태소 분석기 6.2 검색 결과 하이라이트하기 6.3 스크립트를 이용해 동적으로 필드 추가하기 6.4 검색 템플릿을 이용한 동적 쿼리 제공 6.5 별칭을 이용해 항상 최신 인덱스 유지하기 6.6 스냅숏을 이용한 백업과 복구 ▣ 07장 한글 검색 확장 기능 7.1 Suggest API 소개 __7.1.1 Term Suggest API __7.1.2 Completion Suggest API 7.2 맞춤법 검사기 __7.2.1 Term Suggester API를 이용한 오타 교정 __7.2.2 한영/영한 오타 교정 7.3 한글 키워드 자동완성 __7.3.1 Completion Suggest API를 이용한 한글 자동완성 __7.3.2 Suggest API를 이용한 한글 자동완성의 문제점 __7.3.3 직접 구현해보는 한글 자동완성 7.4 자바카페 플러그인 __7.4.1 한글 유니코드의 이해 __7.4.2 한글 자모 분석 필터(javacafe_jamo) __7.4.3 한글 초성 분석 필터(javacafe_chosung) __7.4.4 영한 오타 변환 필터(javacafe_eng2kor) __7.4.5 한영 오타 변환 필터(javacafe_kor2eng) __7.4.6 스펠링 체크 필터(javacafe_spell) ▣ 08장 엘라스틱서치 클라이언트 8.1 엘라스틱서치 클라이언트 이해하기 __8.1.1 클라이언트 모듈 소개 __8.1.2 자바 클라이언트 모듈 8.2 Transport 클라이언트 __8.2.1 Transport 클라이언트 연결 __8.2.2 매핑 API 사용하기 __8.2.3 문서 API 사용하기 __8.2.4 검색 API 사용하기 __8.2.5 집계 API 사용하기 __8.2.6 Query DSL API 사용하기 8.3 High Level REST 클라이언트 __8.3.1 REST 클라이언트 연결 __8.3.2 매핑 API 사용하기 __8.3.3 문서 API 사용하기 __8.3.4 검색 API 사용하기 ▣ 09장 엘라스틱서치와 루씬 이야기 9.1 클러스터 관점에서 구성요소 살펴보기 __9.1.1 클러스터 __9.1.2 노드 __9.1.3 인덱스 __9.1.4 문서 __9.1.5 샤드 __9.1.6 레플리카 __9.1.7 세그먼트 9.2 엘라스틱서치 샤드 vs. 루씬 인덱스 9.3 엘라스틱서치가 근실시간 검색을 제공하는 이유 __9.3.1 색인 작업 시 세그먼트의 기본 동작 방식 __9.3.2 세그먼트 불변성 __9.3.3 세그먼트 불변성과 업데이트 __9.3.4 루씬을 위한 Flush, Commit, Merge __9.3.5 엘라스틱서치를 위한 Refresh, Flush, Optimize API __9.3.6 엘라스틱서치와 NRT(Near Real-Time) 9.4 고가용성을 위한 Translog의 비밀 __9.4.1 Translog의 동작 순서 __9.4.2 Translog가 존재하는 이유 9.5. 엘라스틱서치 샤드 최적화 __9.5.1 운영 중에 샤드의 개수를 수정하지 못하는 이유 __9.5.2 레플리카 샤드의 복제본 수는 얼마가 적당할까? __9.5.3 클러스터에서 운영 가능한 최대 샤드 수는? __9.5.4 하나의 인덱스에 생성 가능한 최대 문서 수는? ▣ 10장 대용량 처리를 위한 시스템 최적화 10.1 노드 실행환경과 JVM 옵션 __10.1.1 엘라스틱서치 릴리스 노트 __10.1.2 실행 시 자바 8 이상을 사용해야 하는 이유 __10.1.3 항상 최신 버전의 엘라스틱서치를 사용해야 하는 이유 __10.1.4 자바 8에서 제공하는 JVM 옵션 __10.1.5 엘라스틱서치에 적용된 JVM 옵션 10.2 힙 크기를 32GB 이하로 유지해야 하는 이유 __10.2.1 엘라스틱서치와 힙 크기 __10.2.2 Ordinary Object Pointer __10.2.3 Compressed Ordinary Object Pointer __10.2.4 엘라스틱서치에서 힙 크기 설정하기 __10.2.5 엘라스틱서치에서 Compressed OOP 사용하기 10.3 엘라스틱서치와 가상 메모리 __10.3.1 가상 메모리 __10.3.2 JVM을 위한 가상 메모리 __10.3.3 엘라스틱서치를 위한 vm.max_map_count 설정 10.4 분산환경에서의 메모리 스와핑 __10.4.1 메모리 스와핑 __10.4.2 엘라스틱서치에서 스와핑을 비활성화해야 하는 이유 10.5. 시스템 튜닝 포인트 __10.5.1 애플리케이션에서 튜닝 가능한 리소스 __10.5.2 ulimit 명령어를 이용한 유저 레벨의 튜닝 __10.5.3 sysctl 명령어를 이용한 커널 레벨의 튜닝 __10.5.4 엘라스틱서치 노드 레벨의 튜닝 ▣ 11장 장애 방지를 위한 실시간 모니터링 11.1 클러스터 Health 체크 __11.1.1 클러스터 레벨의 Health 체크 __11.1.2 인덱스 레벨의 Health 체크 __11.1.3 샤드 레벨의 Health 체크 __11.1.4 Health 체크 활용하기 11.2 물리적인 클러스터 상태 정보 조회 __11.2.1 클러스터 레벨의 물리 상태 조회 __11.2.2 노드 레벨의 물리 상태 조회 11.3 클러스터에 대한 실시간 모니터링 __11.3.1 클러스터 레벨의 실시간 모니터링 __11.3.2 노드 레벨의 실시간 모니터링 __11.3.3 인덱스 레벨의 실시간 모니터링 11.4 Cat API로 콘솔에서 모니터링하기 __11.4.1 Cat API와 REST API 차이점 __11.4.2 Cat API 공통 파라미터 __ 11.4.3 콘솔에서 호출하는 Cat API ▣ 12장 안정적인 클러스터 운영 노하우 12.1 노드 부트스트랩 과정의 이해 __ 12.1.1 부트스트랩 과정이 필요한 이유 __ 12.1.2 부트스트랩 체크 과정 따라가기 12.2 마스터 노드와 데이터 노드 분리하기 __ 12.2.1 엘라스틱서치 노드의 종류 __ 12.2.2 마스터 노드와 데이터 노드를 분리해야 하는 이유 __ 12.2.3 클러스터 Split Brain 문제 방지하기 12.3 클러스터 관리 API __ 12.3.1 런타임에 환경설정 변경(_cluster/settings API) __ 12.3.2 대기 중인 클러스터 변경 명령 조회(_cluster/pending_tasks API) __ 12.3.3 사용률이 높은 스레드 조회(_nodes/hot_threads API) __ 12.3.4 노드 간 샤드 이동(_cluster/reroute API) __ 12.3.5 실행 중인 태스크 조회(_tasks API) __ 12.3.6 관리 API 호출 통계(_nodes/usage API) 12.4 안정적인 클러스터 운영을 위한 주요 체크포인트 __ 12.4.1 클러스터 상태 측정 __ 12.4.2 검색 성능 측정 __ 12.4.3 색인 성능 측정 __ 12.4.4 HTTP 성능 측정 __ 12.4.5 GC 성능 측정 __ 12.4.6 운영체제 성능 측정 __ 12.4.7 스레드풀 상태 측정 __ 12.4.8 캐시 상태 측정 ▣ 13장 클러스터 성능 측정 13.1 엘라스틱서치를 위한 벤치마크 툴 __ 13.1.1 루씬 벤치마킹 유틸리티 __ 13.1.2 Elasticsearch Rally 13.2 랠리(Rally)를 이용한 클러스터 부하 테스트 __ 13.2.1 랠리 설치 __ 13.2.2 랠리 Tracks 옵션 __ 13.2.3 랠리 Cars 옵션 __ 13.2.4 레이스 시작하기 __ 13.2.5 토너먼트 결과 비교하기 13.3 키바나(Kibana)를 이용한 성능 모니터링 __ 13.3.1 Search Rate __ 13.3.2 Search Latency __ 13.3.3 Indexing Rate __ 13.3.4 Indexing Latency