Elasticsearch-채우기

이 장에서는 Elasticsearch에 몇 가지 인덱스, 매핑 및 데이터를 추가하는 방법을 알아 보겠습니다. 이 데이터 중 일부는이 자습서에서 설명하는 예제에서 사용됩니다.

색인 생성

다음 명령을 사용하여 색인을 만들 수 있습니다-

PUT school

응답

인덱스가 생성되면 다음 출력을 볼 수 있습니다.

{"acknowledged": true}

데이터 추가

Elasticsearch는 다음 코드와 같이 색인에 추가 한 문서를 저장합니다. 문서에는 문서를 식별하는 데 사용되는 일부 ID가 제공됩니다.

요청 본문

POST school/_doc/10
{
   "name":"Saint Paul School", "description":"ICSE Afiliation",
   "street":"Dawarka", "city":"Delhi", "state":"Delhi", "zip":"110075",
   "location":[28.5733056, 77.0122136], "fees":5000,
   "tags":["Good Faculty", "Great Sports"], "rating":"4.5"
}

응답

{
   "_index" : "school",
   "_type" : "_doc",
   "_id" : "10",
   "_version" : 1,
   "result" : "created",
   "_shards" : {
      "total" : 2,
      "successful" : 1,
      "failed" : 0
   },
   "_seq_no" : 2,
   "_primary_term" : 1
}

여기에 또 다른 유사한 문서를 추가합니다.

POST school/_doc/16
{
   "name":"Crescent School", "description":"State Board Affiliation",
   "street":"Tonk Road",
   "city":"Jaipur", "state":"RJ", "zip":"176114","location":[26.8535922,75.7923988],
   "fees":2500, "tags":["Well equipped labs"], "rating":"4.5"
}

응답

{
   "_index" : "school",
   "_type" : "_doc",
   "_id" : "16",
   "_version" : 1,
   "result" : "created",
   "_shards" : {
      "total" : 2,
      "successful" : 1,
      "failed" : 0
   },
   "_seq_no" : 9,
   "_primary_term" : 7
}

이런 식으로 다음 장에서 작업하는 데 필요한 예제 데이터를 계속 추가 할 것입니다.