키바나 설치

키바나는 엘라스틱에서 제공하는 데이터 시각화 프로그램이다. 키바나를 이용하면 엘라스틱에 갯인된 데이터를 검색하거나 문서를 추가하거나 하는 등의 기능을 손쉽게 구현할 수 있다.

Download Kibana Free | Get Started Now

bin 디렉토리에 kibana와 kibana.bat 파일이있다. 환경에 맞게 실행하되, 키바나가 실행하기 전에 elasticsearch가 실행되고 있어야한다. 키바나가 정상적으로 실행되었다면 아래 url로 접근해보자. 키바나의 기본 페이지가 뜰 것이다.

http://localhost:5601/app/home

 

엘라스틱서치가 정상적으로 시작되면 path.repo에서 설정한 물리적인 snapthot 데이터를 엘라스틱서치로 인식시켜야한다. path.repo에 설정한 두 개의 디렉토리 중에서 먼저 search_example 디렉토리의 데이터를 활성화해보자. 아래와 같은 명령어를 실행하면 search_example 데이터가 javacafe라는 이름의 논리적인 snapshot으로 생성된다.

curl -XPUT -H "Content-Type: application/json" 'http://localhost:9200/_snapshot/javacafe' -d '{
    "type": "fs",
    "settings": {
        "location": "/es/book_backup/search_example",
        "compress": true
    }
}'

curl -XPUT -H "Content-Type: application/json" 'http://localhost:9200/_snapshot/apache-web-log' -d '{
    "type": "fs",
    "settings": {
        "location": "/es/book_backup/agg_example",
        "compress": true
    }
}'

 

생성된 논리적인 jabacafe snapshot을 확인해보자

http://localhost:9200/_snapshot/javacafe/_all

 

이제 다시 키바나로 돌아오자. [그림 1]과 같이 키바나 홈에서 dev tools를 사용해보자. dev tools는 문서와 맵핑의 추가, 삭제 등의 작업을 json 포맷으로 엘라스틱서치에 요청할 수 있다.

[그림 1] 키바나 dev tools

처음 진입 시에 나타나는 내용을 살펴보자. 친절하게 오른쪽 사이드 바에 보면 설명이 나와있으니 참고하면 좋을 것같다. 아래 코드를 해석해본다면

첫 번째, GET 요청을 한다. GET 말고도 POST, PUT, DELETE를 지정할 수 있다.

두 번째, _search는 검색 쿼리를 의미한다. _search 앞부분에 인덱스를 명시해서 해당 인덱스로만 범위를 한정해서 검색을 수행할 수도 있다.size가 기본 값 10으로 설정되어 있기 때문에 검색 결과로 10개의 문서만 반환하므로 많은 양의 문서가 색인 되어 있더라도 결과는 빠르게 리턴된다.

세 번째, 쿼리 본문으로부터 검색을  시작한다.

GET _search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

 

그렇다면 데이터를 한 번 전송해보자. movie_kibana_execute/_doc/1 인덱스를 생성해서 문서를 색인해보자. 아래와 같이 인덱스를 생성한다.

PUT movie_kibana_execute/_doc/1
{
  "message":"helloworld"
}


# result
{
  "_index": "movie_kibana_execute",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

 

이번에는 생성된 문서를 검색해보자. 아래와 같이 검색 명령어를 입력하고 실행하면 message가 helloworld인 것을 볼 수 있다.

GET movie_kibana_execute/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

# result
{
  "took": 0,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "movie_kibana_execute",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "message": "helloworld"
        }
      }
    ]
  }
}