Solr은 Apache Lucene을 기반으로 한 오픈 소스 검색 플랫폼으로, 대량의 데이터를 신속하게 검색하고 분석할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 파이썬을 사용하여 Solr의 통계 분석 및 시각화를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Solr 통계 데이터 수집

먼저, Solr에서 통계 데이터를 수집해야 합니다. 이를 위해서는 Solr의 API를 사용하여 원하는 쿼리를 실행하고 결과를 파이썬으로 가져와야 합니다. 파이썬에서는 requests 라이브러리를 사용하여 API에 요청을 보내고, 받은 데이터를 처리할 수 있습니다.

import requests
import json

# Solr API에 요청을 보내고 응답 데이터를 가져오는 함수
def fetch_data_from_solr(url, params):
    response = requests.get(url, params=params)
    data = json.loads(response.text)
    return data

# Solr API URL 및 요청 파라미터 설정
solr_url = 'http://localhost:8983/solr/mycollection/select'
solr_params = {
    'q': '*:*',
    'stats': 'true',
    'stats.field': 'price',
    'stats.facet': 'category',
    'stats.facet': 'brand'
}

# Solr API에서 통계 데이터 가져오기
data = fetch_data_from_solr(solr_url, solr_params)

위 코드에서는 Solr API에 q 파라미터로 모든 문서를 가져오고, stats 파라미터로 통계 데이터를 요청합니다. stats.field 파라미터로는 통계를 수행할 필드를 지정하고, stats.facet 파라미터로는 통계를 수행할 필드에 대한 파싱된 값을 얻기 위해 필요한 필드들을 지정합니다.

2. 통계 데이터 분석 및 시각화

Solr API에서 가져온 통계 데이터를 분석하고 시각화하기 위해 다양한 데이터 처리 및 시각화 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 여기에서는 pandas와 matplotlib 라이브러리를 사용하여 통계 데이터를 분석하고 그래프를 그리는 예제를 소개하겠습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Solr API에서 가져온 통계 데이터를 pandas DataFrame 형태로 변환
df = pd.DataFrame(data['stats']['stats_fields']['price']['facets']['category'])

# 그래프 그리기
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.bar(df['value'], df['count'])
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Number of Documents by Category')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

위 코드에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 Solr API에서 가져온 통계 데이터를 DataFrame으로 변환합니다. 그리고 matplotlib 라이브러리를 사용하여 막대 그래프를 그립니다. 이를 통해 카테고리 별 문서 수를 시각화할 수 있습니다.

마무리

위 예제를 통해 파이썬을 사용하여 Solr의 통계 분석 및 시각화를 수행하는 방법을 알아보았습니다. Solr은 매우 강력한 검색 플랫폼으로 다양한 통계 정보를 제공하므로, 이를 파이썬과 결합하여 데이터 분석 작업에 활용할 수 있습니다.

참고문헌: Solr 공식 문서