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Elasticsearch와 Python 연동 (ES 2.3 & Python 2 기반)

16 Jul 2016

내용 추가: 2020-03-05

아래 내용은 2016년에 작성한 글로서 Elasticsearch 2.3, Python2 기반으로 작성된 글입니다.

2020년 현재 ES 7.x, Python3에서는 잘 도는 코드가 대부분이긴 하겠지만, 일부 작동하지 않는 예제도 있을 것입니다.

대표적인 예로 perform_request()의 return value가 변경된 것 같습니다.

목차

1. Intro

Rest API만을 이용하여 Elasticsearch(이하 ES)를 사용하는 것은 불편하지만, Python ES API를 이용하면 Elasticsearch를 좀 더 편하게 사용할 수 있다.

본 문서는 Python ES API 공식 메뉴얼를 참고하면서 사용해본 경험을 정리한 문서이다

2. Python용 ES Library 설치

import elasticsearch를 입력했는데, 아래와 같이 모듈을 찾지 못하는 경우 우선 Python ES API를 먼저 설치해야 한다.

>>> import elasticsearch
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named elasticsearch

Python ES API는 pip를 이용하면 쉽게 설치할 수 있다.

$ pip install elasticsearch

pip가 설치되지 않은 경우는 각자 사용 중인 패키지 매니저를 이용하여 설치할 수 있다. 예를 들어 yum을 사용 중이라면

$ yum install python-pip

을 이용면 되고, 혹은 easy_install을 이용하여

$ easy_install pip

혹은 Mac 사용자라면 brew로 python을 설치해도 된다.

$ brew install python

3. Sample Data Loading

Test에 사용할 Sample Data는 Elasticsearch 문서의 것을 활용하며 포맷은 아래와 같다.

{
    "account_number": 0,
    "balance": 16623,
    "firstname": "Bradshaw",
    "lastname": "Mckenzie",
    "age": 29,
    "gender": "F",
    "address": "244 Columbus Place",
    "employer": "Euron",
    "email": "bradshawmckenzie@euron.com",
    "city": "Hobucken",
    "state": "CO"
}

accounts.zip을 download 한 뒤 압축을 풀고, 아래의 명령으로 Bulk Loading을 하면 된다.

$ curl -XPOST 'localhost:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary "@accounts.json"

4. 기본 사용법

4-1) 문서 id로 문서 조회 - get() 함수

가장 기초 기능으로서 문서 id를 이용하여 문서를 조회하는 방법을 알아보자. shell에서 조회한다면 다음과 같은 명령에 대응될 것이다.

$ curl -XGET http://localhost:9200/bank_version1/account/100?pretty
{
  "_index" : "bank_version1",
  "_type" : "account",
  "_id" : "100",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "account_number" : 100,
    "balance" : 29869,
    "firstname" : "Madden",
    "lastname" : "Woods",
    "age" : 32,
    "gender" : "F",
    "address" : "696 Ryder Avenue",
    "employer" : "Slumberia",
    "email" : "maddenwoods@slumberia.com",
    "city" : "Deercroft",
    "state" : "ME"
  }
}

shell에서도 조회가 잘 되는데 뭐하러 귀찮게 Python으로 조회하느냐 반문할 수도 있다. ES의 output을 이용하여 뭔가 제어를 하고 싶은 경우가 있는데 curl의 출력 결과는 단순 문자열이기 때문에 후처리를 하기가 어렵다.

본 절에서는 혹시 모를 Python을 전혀 모르는 사용자를 위하여 Python ES API 이야기 외에 Python의 아주 기본적인 내용도 포함하고 있다.

Python을 이용하여 100번 문서를 조회하려면 다음과 같은 code를 작성하면 된다.

$ python
Python 2.7.10 (default, Oct 23 2015, 18:05:06)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import elasticsearch
>>>
>>> es_client = elasticsearch.Elasticsearch("localhost:9200")
>>> doc = es_client.get(index = 'bank_version1', doc_type = 'account', id = '100')
>>>
>>> print doc
{u'_type': u'account', u'_source': {u'city': u'Deercroft', u'firstname': u'Madden', u'lastname': u'Woods', u'age': 32, u'address': u'696 Ryder Avenue', u'employer': u'Slumberia', u'state': u'ME', u'account_number': 100, u'gender': u'F', u'balance': 29869, u'email': u'maddenwoods@slumberia.com'}, u'_index': u'bank_version1', u'_version': 1, u'found': True, u'_id': u'100'}

print 결과를 보면 알겠지만, doc 변수의 Type은 String이 아닌 Map 형태이다. email만 출력하고 싶은 경우 다음과 같이 하면 된다.

>>> print doc['_source']['email']
maddenwoods@slumberia.com

Python의 map을 눈으로 보기 좋게 출력하려면 json 모듈을 사용하면 된다.

>>> import json
>>> print json.dumps(doc, indent = 2)
{
  "_type": "account",
  "_source": {
    "city": "Deercroft",
    "firstname": "Madden",
    "lastname": "Woods",
    "age": 32,
    "address": "696 Ryder Avenue",
    "employer": "Slumberia",
    "state": "ME",
    "account_number": 100,
    "gender": "F",
    "balance": 29869,
    "email": "maddenwoods@slumberia.com"
  },
  "_index": "bank_version1",
  "_version": 1,
  "found": true,
  "_id": "100"
}

print doc보단 훨씬 읽기 좋다.

만약 모든 필드를 조최할 필요없이 firstname, lastname, age 필드만 필요한 경우라면 어떻게 하면 될까? get() 함수에 대한 설명은 여기에서 볼 수 있다. 각자 API Spec을 읽어본 뒤 parameter를 찾아보자.

정답은 get() 함수의 fields parameter를 활용하는 것이다.

>>> print json.dumps(es_client.get(index = 'bank_version1', doc_type = 'account', id = '100', fields = "firstname,lastname,email"), indent = 2)
{
  "_type": "account",
  "_index": "bank_version1",
  "fields": {
    "lastname": [
      "Woods"
    ],
    "email": [
      "maddenwoods@slumberia.com"
    ],
    "firstname": [
      "Madden"
    ]
  },
  "_version": 1,
  "found": true,
  "_id": "100"
}

Data Type이 Array로 변경되었는데, 원래 이런 것인지 버그인지는 잘 모르겠다.

4-2) 한번에 여러 문서 id를 조회하기 - mget() 함수

조회해야 할 문서 id가 10개라고 하자. get() 함수를 10번 호출하는 방법도 있고, mget()이라는 함수 (예상할 수 있듯이 mget()multiple get을 의미한다)를 1번만 호출할 수도 있다.

어떤 게 좋을까? 그리고 이유는?

mget()이 좋다. 함수를 1번만 호출해서 편하기도 하지만, 성능상의 이점이 훨씬 크다. 이유는 get()을 10번 호출하면 Python과 ES 사이에 HTTP 명령이 10번 호출되지만, mget()을 사용하는 경우 1번의 HTTP 호출만 있기 때문이다.

mget()의 사용 방법은 다음과 같다.

>>> print es_client.mget(index = 'bank_version1', doc_type = 'account', body = {'ids': ['100', '101']})
{u'docs': [{u'_type': u'account', u'_source': {u'city': u'Deercroft', u'firstname': u'Madden', u'lastname': u'Woods', u'age': 32, u'address': u'696 Ryder Avenue', u'employer': u'Slumberia', u'state': u'ME', u'account_number': 100, u'gender': u'F', u'balance': 29869, u'email': u'maddenwoods@slumberia.com'}, u'_index': u'bank_version1', u'_version': 1, u'found': True, u'_id': u'100'}, {u'_type': u'account', u'_source': {u'city': u'Manchester', u'firstname': u'Cecelia', u'lastname': u'Grimes', u'age': 31, u'address': u'972 Lincoln Place', u'employer': u'Ecosys', u'state': u'AR', u'account_number': 101, u'gender': u'M', u'balance': 43400, u'email': u'ceceliagrimes@ecosys.com'}, u'_index': u'bank_version1', u'_version': 1, u'found': True, u'_id': u'101'}]}

Python을 모는 사람을 위해 좀 더 설명하자면, mget()의 결과는 for문을 이용하여 탐색할 수 있다.

>>> docs = es_client.mget(index = 'bank_version1', doc_type = 'account', body = {'ids': ['100', '101']})
>>> for doc in docs['docs']:
...     print 'firstname is', doc['_source']['firstname']
...
firstname is Madden
firstname is Cecelia

4-3) 문서 검색하기 - search() 함수

state 값이 NY인 문서는 다음과 같이 검색할 수 있다. code의 양이 길어져서 REPL이 아닌 스크립트로 실행했다.

#!/usr/bin/env python

import elasticsearch
import json

es_client = elasticsearch.Elasticsearch("localhost:9200")


docs = es_client.search(index = 'bank_version1',
                       doc_type = 'account',
                       body = {
                           'query': {
                               'match': {
                                   'state': 'NY'
                               }
                           }
                       })

print json.dumps(docs, indent = 2)

수행 결과는 다음과 같다

{
  "hits": {
    "hits": [
      {
        "_score": 5.199705,
        "_type": "account",
        "_id": "581",
        "_source": {
          ...
          "firstname": "Fuller",
          "state": "NY",
          ...
        },
        "_index": "bank_version1"
      },
      {
        "_score": 5.199705,
        "_type": "account",
        "_id": "464",
        "_source": {
          ...
          "firstname": "Cobb",
          "state": "NY",
          ...
        },
        "_index": "bank_version1"
      },
      ...

docs 변수를 for 문으로 iterate하면 전체 문서를 탐색할 수 있다.

4-4) scroll 기능 활용하기

search()의 결과가 수백만 건이라고 생각해보자. ES에서 Python으로 return될 문서의 개수가 많기 때문에 응답 시간이 느릴 수 있고, 또한 결과를 모두 Python에 저장하고 있어야 하므로 Memory 부족 현상이 발생할 수 있다.

이러한 경우를 위하여 ES에서는 Scroll 기능을 제공한다.

Scroll의 작동 방식 최초 search 시에 scroll 기능을 사용하겠다는 것과 몇 개를 fetch해올 것인지를 ES에 전달하면 ES는 match된 모든 Document를 return하지 않고, 요청한 문서 개수만 return한다. 이때 scroll_id도 같이 return하는데, Client는 다음 번 요청 시에는 return받은 scroll_id만 요청하면 ES는 직전까지 return했던 이후의 Document만 return하는 식이다.

이런 방식이 가능하려면 ES 내부에서는 scroll 정보를 저장해야 하는데, Client는 scroll 생성 시, scroll 정보를 몇 분 유지할 것인지 요청할 수 있다.

Scroll 문서를 읽어보면 알겠지만 사용하기 좀 불편한 기능인지, Python API를 이용하여 쉽게 사용할 수 있다.

#!/usr/bin/env python
#-*- encoding: utf8 -*-

import elasticsearch
import json


es_client = elasticsearch.Elasticsearch("localhost:9200")


docs = es_client.search(index = 'bank_version1',
                       doc_type = 'account',
                       body = {
                           'query': {
                               'match': {
                                   'state': 'NY'
                               }
                           }
                       },
                       scroll = '1m',   # scroll 정보를 1분 유지
                       size = 3) # 한번에 fetch해올 문서를 2개로 지정
                                 # 실제 사용 시에는 1,000 정도로 주면 좋다
scroll_id = docs['_scroll_id']

num_docs = len(docs['hits']['hits'])
print "{0} docs retrieved".format(num_docs)

while num_docs > 0:
    docs = es_client.scroll(scroll_id = scroll_id,
                            scroll = '1m')

    num_docs = len(docs['hits']['hits'])
    print "{0} docs retrieved".format(num_docs)

수행 결과는 다음과 같다

3 docs retrieved
3 docs retrieved
3 docs retrieved
3 docs retrieved
3 docs retrieved
3 docs retrieved
2 docs retrieved
0 docs retrieved

'state': 'NY' 조건을 만족하는 전체 문서는 총 20개이다. 일반적으로 size는 1,000 정도를 주는 것이 좋지만, 여기서는 예를 들기 위해 3으로 설정하였다. 총 20개의 문서를 3개씩 가져오다가 마지막에는 2개를 가져온 뒤 종료한 것을 볼 수 있다.

4-5) Bulk Insert

Bulk Insert란 1번의 API 요청으로 여러 개의 문서를 Insert하는 기능을 말한다. 주로 성능을 위해 Bulk Insert를 사용한다. 1개씩 Insert했을 때 초당 1,000건을 Insert할 수 있다면 Bulk Insert를 이용하면 초당 수만 건도 Insert할 수 있다.

여기서는 state가 NY인 임의의 문서 10개를 Bulk로 Insert해보겠다.

import elasticsearch
from elasticsearch import helpers

es_client = elasticsearch.Elasticsearch("localhost:9200")

docs = []
for cnt in range(10):
    docs.append({
        '_index': 'bank_version1',
        '_type': 'account',
        '_id': 'new_id_' + str(cnt),
        '_source': {
            'state': 'NY'
        }
    })

elasticsearch.helpers.bulk(es_client, docs)

위의 스크립트를 수행한 뒤에, search를 해 보면 새로운 문서가 입력된 것을 볼 수 있을 것이다. (주의: index 설정에 따라 refresh_interval이 지난 후에 확인을 해야 입력된 문서가 검색된다.)

5. 기타

5-1) 모든 index 출력하기

ES에 존재하는 모든 index를 출력할 때 사용하는 방법이다.

print es_client.indices.get_alias().keys()

작동 원리는 이렇다. 브라우저에서 http://localhost:9200/_aliases?pretty를 접속해보면 ES에 존재하는 모든 index와 그들에게 걸린 alias를 출력해 주는데, get_alias()의 결과와 동일한다. 여기서 key 부분이 index 이름이므로 keys()를 이용하여 key 부분을 출력하도록 했다.

5-2) alias 관리하기

ES의 Alias를 활용하면, 입수가 완료된 Index를 사용자가 조회하는 Index로 Alias를 거는 등의 작업을 할 수 있다. RDBMS의 Transaction 같은 기능이 없기 때문에 Data의 임수가 완료된 이후에 사용자에게 노출시키는 용도로 활용이 가능하다. 본 예제에서 bank가 아닌 bank_version1으로 사용한 이유도 물리적인 index와 사용자가 조회하는 index를 분리하기 위함이었다.

다음과 같이 put_alias()를 사용하면 된다.

es_client.indices.put_alias(index = 'bank_version1', name = 'bank')

이후엔 bank index로 조회하면 ES는 자동으로 알아서 bank_version1의 Data를 출력할 것이다.

5-3) 이외에도 수 많은 API가 존재한다

API 문서를 꼭 읽어보자. Rest API로 조회했던 많은 기능들을 Python에서도 거의 대부분 할 수 있다.

5-4) API에서 제공되는 기능이 없다면? - perform_request()

그런데 만약 API에서 기능을 찾지 못한다면 어떻게 해야할까? 이때는 perform_request()를 이용하면 된다. perform_request()는 ES의 임의의 Rest API를 호출하는 기능을 제공한다.

사실 perform_request()가 없더라도 HTTP Url을 호출할 수도 있다. 하지만, perform_request()를 이용하는 것이 여러 모로 편리하다. (응답 코드 제어라든지, logging이라든지, timeout 설정 및 timeout 발생 시 retry 기능이라든지, 기타 http 옵션 관리라든지…)

필자가 못 찾은 기능 중 하나가 Bulk Insert가 아닌 문서 1개를 Insert하는 API였다. curl을 이용하면 아래와 같은 요청이다.

$ curl -XPUT http://localhost:9200/bank_en_ver1/account/new_id2?pretty -d '
{
    "state": "NY"
}
'
{
  "_index" : "bank_en_ver1",
  "_type" : "account",
  "_id" : "new_id2",
  "_version" : 1,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "created" : true
}

이를 perform_request()로 표현하면 다음 code와 같다.

#!/usr/bin/env python
#-*- encoding: utf8 -*-

import elasticsearch
from elasticsearch import helpers


es_client = elasticsearch.Elasticsearch("localhost:9200")

(ret_code, response) = es_client.transport.perform_request(method = 'PUT',
                                    url = '/bank_version1/account/new_id2',
                                    body = {
                                            'state': 'NY'
                                    })

if ret_code == 200: # http 응답 코드만 확인한다.
    print "OK"

위 코드에서 ret_code에는 http 응답 코드만 저장되어 있다. Rest API에 따라서 200이더라도 요청이 실패한 경우가 있으므로 요청하는 API의 응답 결과인 response도 같이 확인해야 한다.

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