Fridaynight

# 도큐먼트 저장 (id 자동 생성)# POST /{인덱스명}/_docPOST /users/_doc{ "name": "Jaeseong", "age": 20, "is_active": true}# 잘 저장됐는 지 확인하기GET /users/_search 도큐머트를 저장하고 잘 저장됐는지 조회를 한다. ID 를 직접 생성이 아닌 우리가 지정해서 넣어 줄 수 도 있다 .# 도큐먼트 저장 (id 직접 지정)# POST /{인덱스명}/_create/{id}POST /users/_create/1{ "name": "jscode", "age": 30, "is_active": true}# 잘 저장됐는 지 확인하기GET /users/_search # 이미 존재하는 id로 데이터 저장하면 어떻게 되는 지 확..

import java.io.*;import java.util.*;class Solution { public int[] solution(String[] operations) { PriorityQueueminpq=new PriorityQueue(); PriorityQueuemaxpq=new PriorityQueue(Collections.reverseOrder()); int n=0; for(String operation:operations){ if(operation.startsWith("I ")){ n=Integer.parseInt(operation.substring(2)); ..

import java.io.*;import java.util.*;class Solution { public int solution(int[][] jobs) { Arrays.sort(jobs,(a,b)->a[0]-b[0]); PriorityQueuepq=new PriorityQueue((a,b)->a[1]-b[1]); int idx=0; int done=0; int totaltime=0; int now=0; while(done 디스크 컨트롤러 개인적으로 처음 도착한 순서대로 정렬하고 만약 그렇지 않으면 코드가 반복적으로 되돌아 가면서 확인해서 O(n^2) 이라는 시간 ..

DELETE /boardsPUT /boards{ "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" } } }} text 는 무조건 match 쿼리에서 만 쓰인다. (유연한 검색) POST /boards/_doc{ "title": "편의점 과자 내돈내산 후기"} GET /boards/_search{ "query": { "match": { "title": "편의점 후기" } }}

문자열(필드)를 토큰단위로 나누어주는 것을 애널라이저라고 한다. POST /products/_create/1{ "name": "Apple 2025 맥북 에어 13 M4 10코어"}POST /products/_create/2{ "name": "Apple 2024 에어팟 4세대"}POST /products/_create/3{ "name": "Apple 2024 아이패드 mini A17 Pro"} 애널라이저가 단순히 필드를 토큰 단위로 자르는 것 뿐만 아니라 **애널라이저(Analyzer)**는 내부적으로 캐릭터 필터(character filter), 토크나이저(tokenizer), **토큰 필터(token filter)**라는 걸 활용해 문자열을 토큰으로 변환시킨다. 이 3가지의 개념에 대해 조금..

ElasticSearch는 단어 순서가 바뀌더라도 조회가 가능하다. PUT /products 이게 인덱스(테이블) 을 만드는 명령어다 . PUT /products/_mappings{ "properties": { "name": { "type": "text" } }} 매핑(스키마) 를 정의하는 명령어다 . # 도큐먼트 삽입# POST /{인덱스명}/_docPOST /products/_doc{ "name": "Apple 2025 맥북 에어 13 M4 10코어"} 도큐먼트를 삽입하는 명령어이다. # 모든 도큐먼트 조회GET /products/_search 도큐먼트가 잘 들어갔는지 확인하는 명령어이다. # 특정 조건을 만족하는 도큐먼트 조회# (name 필드에 '맥북 에어 ..

Mysql 은 데이터베이스이다. 저장/삭제/조회/수정이 가능하다. 마찬가지로 Mysql도 테이블 을 만든다. 테이블을 만들때 어떤 유형의 정보를 넣을 지 정보를 정한다. (스키마)테이블에 칼럼에 맞게 데이터를 저장한다. ElasticSearch 도 데이터베이스이다. 데이터를 저장하기 위해서 인덱스(테이블하고 비슷한 개념)이다.어떤 유형의 데이터를 넣을 지 매핑(mapping)을 정한다.(스키마랑 비슷한 개념)테이블에 필드(칼럼) 에 맞게 데이터를 저장한다. 칼럼이 필드 이게 조금 안 외워지는 거 같다. ElasticSearch에서 인덱스 생성은 데이터베이스(MySQL)에서 테이블 생성과 같다. 보통 매핑 설정은 PUT 명령어 로 가장 많이 한다. PUT /인덱스/_mapping 이거를 이용..

MySQL 은 SQL문을 던져서 정보를 가져온다. ElasticSearch는 REST API문을 던져서 정보를 가져온다. MySQL이 WorkBench 가 있듰이ElasticSearch 도 Kibana라는 시각화 툴이 있다. Kibana는 5601 번 포트로 통신을 하고 (Kibana 가 요청을 받고) ElasticSearch에 9200번 포트로 통신을 보낸다. services: elastic: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.17.4 # 8.17.4 버전 ports: - 9200:9200 # 9200번 포트에서 Elasticsearch 실행 environment: # 아래 설정은 개발/테스트..

ElasticSearch 는 오픈소스 분산,Restful 분석 엔진, 확장 가능한 데이터베이스 벡터 데이터베이스이다. 1) ElasticSearch 는 검색 ,데이터 분석에 최적화 된 데이터베이스이다. 데이터 분석검색 최적화 크게 데이터 분석에는 대규모 데이터(ex. 로그 등)를 수집 및 분석하는 데 최적화되어 있다. 주로 Elasticsearch(데이터 저장), Logstash(데이터 수집 및 가공), Kibana(데이터 시각화)를 같이 활용해 데이터를 수집 및 분석한다. 검색 최적화에는 데이터 가 많더라도 오타나 기타 동의어를 쳤을 때 유연하게 처리해서 나오는 경우가 있다. 이 두가지 중에 검색 최적화에 초점을 두고 공부를 할 예정이다. docker compose.yml 을 깔고 do..

스위치 (한국 한정 로드밸런서랑 같은 뜻입니다.) LAN내의 기기 연결을 담당합니다. 같은 네트워크 안에 컴퓨터를 빠르게 데이터를 전달합니다. 라우터 LAN-WAN연결 및 경로 결정을 담당합니다.서로 다른 네트워크 를 연결하고 최적의 경로를 결정합니다. 방화벽 보안을 담당합니다. 허용/차단 규칙에 따라 트래픽을 통제해 보안을 강화하거나 합니다. CDN 전세계 여러 곳에서 데이터를 복사하여 사용자 가까운 서버에 위치해서 콘텐츠 빠르게 전달. DMZ 외부 인터넷과 내부 인터넷 사이에 보안 완충지대로 생각하면 된다. Port 컴퓨터내에 특정 서비스나 애플리케이션을 식별하기 위한 논리적인 번호이다.