ElasticSearch를 이용한 IPFS 검색 속도 개선

먼저 Elasticsearch 클러스터를 구성하고, IPFS에서 가져온 파일의 속성을 Elasticsearch에 색인합니다. 파일의 속성은 파일 이름, 크기, 생성일 등을 포함할 수 있습니다. Elasticsearch 클러스터에 파일을 색인하면 Elasticsearch 검색 엔진을 사용하여 파일의 메타데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다.

그러나 파일의 실제 내용은 여전히 IPFS 네트워크에 저장되어 있으므로 Elasticsearch에 파일의 실제 내용을 저장하지 않습니다. 대신, Elasticsearch는 파일의 메타데이터를 인덱싱하고, 이를 사용하여 IPFS 네트워크에서 파일의 위치를 확인하고 검색합니다.

따라서 IPFS에서 파일을 검색할 때는 Elasticsearch를 사용하여 파일의 메타데이터를 검색하는 방법이 일반적으로 사용됩니다. Elasticsearch는 검색 엔진으로, 데이터를 색인하고 검색하는 기능을 제공하므로, IPFS에서 파일을 검색하는 데 매우 적합합니다.

 

1. Elasticsearch 설치 및 설정

먼저 Elasticsearch를 설치하고 설정합니다. Elasticsearch는 오픈소스 검색 엔진으로, 빠르고 확장성이 높은 분산 검색 엔진입니다. 설치 및 설정 방법은 Elasticsearch 공식 문서를 참고하시면 됩니다.

 

2.Node.js 패키지 설치

다음으로 Node.js에서 Elasticsearch를 사용하기 위해 Elasticsearch Node.js 모듈과 Elasticsearch.js 모듈을 설치합니다.

npm install elasticsearch
npm install @elastic/elasticsearch

 

3. IPFS 파일 인덱싱

IPFS 네트워크에서 이미지 파일을 검색하려면, 먼저 파일을 IPFS 네트워크에 업로드하고, 파일 해시 값을 Elasticsearch에 인덱싱해야 합니다.

이를 위해, ipfs-http-client 모듈을 사용하여 IPFS 네트워크에 파일을 업로드하고, Elasticsearch 모듈을 사용하여 인덱싱합니다.

const IPFS = require('ipfs-http-client');
const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');

const ipfs = new IPFS({ host: 'localhost', port: '5001', protocol: 'http' });
const client = new Client({ node: '<http://localhost:9200>' });

const indexFile = async (path) => {
  // IPFS 네트워크에 파일 업로드
  const file = await ipfs.addFromFs(path);

  // Elasticsearch에 파일 인덱싱
  await client.index({
    index: 'images',
    id: file.cid.toString(),
    body: {
      name: file.path,
      hash: file.cid.toString(),
      size: file.size,
      mimeType: file.type,
    },
  });
};

위 코드에서 addFromFs() 메서드를 사용하여 파일을 IPFS 네트워크에 업로드합니다. 그리고 Elasticsearch에 인덱싱하기 위해 index() 메서드를 사용하여 파일 정보를 Elasticsearch에 저장합니다. 이때, index() 메서드의 인자로 **index**와 **id**는 각각 인덱스 이름과 문서 ID를 나타냅니다.

 

4. 이미지 검색

이제 Elasticsearch에 이미지 파일이 인덱싱되었으므로, Elasticsearch 모듈을 사용하여 이미지 검색을 수행할 수 있습니다.

const searchImages = async (query) => {
  const { body } = await client.search({
    index: 'images',
    body: {
      query: {
        match: {
          name: query,
        },
      },
    },
  });

  return body.hits.hits.map((hit) => hit._source);
};

위 코드에서 search() 메서드를 사용하여 Elasticsearch에서 이미지 검색을 수행합니다. 이때, query 인자로 검색어를 전달하며, match 쿼리를 사용하여 검색어와 일치하는 이미지를

찾습니다. search() 메서드의 결과로 반환된 **body**에서 hits.hits 배열을 추출하여 검색된 이미지를 가져옵니다. 각 이미지는 _source 프로퍼티에 저장되어 있습니다.

 

 

5. 전체 코드

위 단계를 모두 합치면 다음과 같이 Node.js에서 Elasticsearch를 사용하여 IPFS 네트워크에서 이미지 파일을 검색할 수 있습니다.

const IPFS = require('ipfs-http-client');
const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');

const ipfs = new IPFS({ host: 'localhost', port: '5001', protocol: 'http' });
const client = new Client({ node: '<http://localhost:9200>' });

const indexFile = async (path) => {
  // IPFS 네트워크에 파일 업로드
  const file = await ipfs.addFromFs(path);

  // Elasticsearch에 파일 인덱싱
  await client.index({
    index: 'images',
    id: file.cid.toString(),
    body: {
      name: file.path,
      hash: file.cid.toString(),
      size: file.size,
      mimeType: file.type,
    },
  });
};

const searchImages = async (query) => {
  const { body } = await client.search({
    index: 'images',
    body: {
      query: {
        match: {
          name: query,
        },
      },
    },
  });

  return body.hits.hits.map((hit) => hit._source);
};

(async () => {
  try {
    // 이미지 파일 업로드 및 인덱싱
    await indexFile('path/to/image.jpg');

    // 이미지 검색
    const results = await searchImages('image');
    console.log(results);
  } catch (error) {
    console.error(error);
  }
})();

위 코드에서 indexFile() 함수는 이미지 파일을 IPFS 네트워크에 업로드하고, Elasticsearch에 인덱싱합니다. searchImages() 함수는 Elasticsearch에서 이미지 검색을 수행합니다. 마지막으로 async 함수를 사용하여 indexFile() 함수와 searchImages() 함수를 실행합니다.

참고로, 위 코드에서는 단순히 이미지 파일 이름을 검색어로 사용하였지만, Elasticsearch에서는 다양한 검색 쿼리를 지원합니다. Elasticsearch 공식 문서를 참고하여 적절한 검색 쿼리를 작성할 수 있습니다.