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엘라스틱 www.elastic.co/kr/ 엘라스틱서치, 키바나, 로그스태시, 비츠, 오픈소스, 데이터 분석, 클라우드, 기술지원 서비스 안내. 전화고객센터: 02-6954-2311 장소 엘라스틱코리아 www.elastickorea.co.kr/ 수원시 구운동 위치, 열가소성 고무 수입 판매, 제품 소개, 견적 문의 안내. 엘라스틱 클라우드 서울 elastic.hosting.kr/ 신청자 작성 Elasticsearch를 편리하게 이용하는 방법! 메가존 엘라스틱 클라우드 서울. 사이트 더보기
saltfn.tistory.com clean coder 엘라스틱서치 기본 동작과 구조 1. 문서 색인 1) _id를 지정하여 색인 문서를 색인하려면 문서를 색인할 인덱스 이름, _id 값을 지정하고 문서의 내용을 요청 본문에 담아 rest api를 호출한다 _id 값은 문서를 인덱스 내에서 고유하게 식별하기 위한 값이다. 엘라스틱서치에 저장된 모든 문서가 _id 값을 가지고 있다. PUT [인덱스 이름]/_doc/[_id값]{ [문서 내용]} JSON 형태의 문서 색인 결과 2) _id를 지정하지 않고 색인 _id 값을 별도로 지정하지 않는다면 엘라스틱서치가 자동으로 _id 값을 생성해 준다. POST 메서드를 사용해 호출해야 2. 문서 조회 문서를 조회할 때는 인덱스 이름과 _id 값을 지정하여 GET 메서드로 호출 GET [인덱스 이름]/_doc/[_id값] 요청 결과 _source 필드에서 문서의 내용을 확인할 수 있다. 3. 문서 업데이트 문서를 업데이트할 때는 인덱스 이름과 _id 값을 지정한다. 요청 본문에는 부분 업데이트할 내용을 doc 필드 안에 지정한다. 문서 업데이트 API는 색인 시에 사용한 _doc 대신 _update를 사용한다. POST [인덱스 이름]/_update/[_id값]{ "doc": { [문서 내용] }} 요청 결과 result부분에 created 대신 updated를 확인할 수 있다. 4. 문서 검색 검색을 위해서는 인덱스 이름을 지정하고 그 뒤에 _search를 붙여 GET 메서드를 사용한다. 엘라스특서치의 검색 API는 GET과 POST 모두 동일하게 동작한다. GET [인덱스 이름]/_searchPOST [인덱스 이름]/_search 기본적인 match 쿼리 요청 결과 "hello world"로 문서 두 개가 검색되었다. 검색 결과를 보면 "hello elasticsearch" 도 검색됐다는 것을 알 수 있다. _score에서 유사도 점수를 볼 수 있는데 이런 부분을 보면 엘라스틱서치와 전통적인 RDBMS의 검색방식이 5. 문서 삭제 인덱스 이름과 _id 값을 지정하여 DELETE 메서드로 호출한다. DELETE [인덱스 이름]/_doc/[_id값] 요청 결과 엘라스틱서치 내부 구조와 루씬 1. 루씬 flush 색인 요청이 들어오면 루씬은 문서를 분석해서 역색인을 생성한다. 최초 생성 자체는 메모리 버퍼에 들어간다. 문서 색인, 업데이트, 삭제 등의 작업이 수행되면 루씬은 변경사항을 메모리에 들고 있다가 주기적으로 디스크에 flush한다. 루씬은 색인한 정보를 파일로 저장하기 때문에 검색을 하려면 파일을 열어야 한다. 파일을 연 시점 색인이 완료된 문서만 검색할 수 있다. 이후 색인에 변경사항이 발생했고, 그 내용을 검색 결과에 반영하고 싶다면 파일을 새로 열어야 한다. 엘라스틱서치는 내부적으로 루씬의 DirectoryReader라는 2. 루씬 commit 루씬의 flush는 시스템의 페이지 캐시에 데이터를 넘겨주는 것까지만 보장할 뿐 디스크에 파일이 실제로 안전하게 기록되는 것까지 보장하지 않는다. 따라서 루씬은 주기적으로 커널 시스템의 페이지 캐시의 내용과 실제 디스크에 기록된 내용의 싱크를 맞추는 작업을 수행한다. 이를 루씬 commit라고 한다. 엘라스틱서치의 flush작업은 내부적으로 루씬 commit을 거친다. 루씬의 flush와 엘라스틱서치의 flush는 다른 개념이다. 구분 엘라스틱서치 루씬 flush 루씬 커밋 수행, 트랜스로그 정리 인메모리 버퍼를 디스크에 저장 3. 세그먼트 앞의 작업을 거쳐 디스크에 기록된 파일들이 모이면 세그먼트라는 단위가 된다. 이 세그먼트가 루씬의 검색 대상이다. 세그먼트 자체는 불변인 데이터로 새로운 문서가 들어오면 새 세그먼트가 생성된다. 기존 문서를 삭제하는 경우 삭제 플래그만 표시한다. 기존 문서에 업데이트가 발생한 경우 삭제 플래그를 표시하고 새 세그먼트롤 생성한다. 루씬의 검색은 모든 세그먼트를 대상으로 수행한다. 불변인 세그먼트의 개수를 무작정 늘려갈 수 없으므로 중간중간 적당히 세그먼트의 병합을 수행한다. 세그먼트가 병합될 떄 삭제... 4. 루씬 인덱스와 엘라스틱서치 인덱스 여러 세그먼트가 모이면 하나의 루씬 인덱스가 된다. 루씬은 이 인덱스 내에서만 검색이 가능하다. 엘라스틱서치 샤드는 이 루씬 인덱스 하나를 래핑한 단위다. 엘라스틱서치 샤드가 여러 개가 모이면 엘라스틱서치 인덱스가 된다. 엘라스틱서치 레벨에서는 여러 샤드에 있는 문서를 모두 검색할 수 있다. 새 문서가 들어오면 해당 내용을 라우팅하여 여러 샤드에 분산 저장, 색인한다. 이후 클라이언트가 엘라스틱서치에 검색 요청을 보내면 엘라스틱서치는 해당하는 각 샤드를 대상으로 검색을 한 뒤 그 결과를 모아 병합하여 최종... 5. translog 엘라스틱서치에 색인된 문서들은 루씬 commit까지 완료되어야 디스크에 안전하게 기록된다. 문서에 변경사항이 있을 때 마다 루씬 commit을 수행하기에는 commit은 큰 비용이 드는 작업이다. 하지만 변경사항을 모아서 commit한다면 장애가 발생할 때 데이터가 유실될 우려가 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 엘라스틱서치 샤드는 모든 작업마다 translog라는 이름의 작업로그를 남긴다. translog는 색인, 삭제 작업이 루씬 인덱스에 수행된 직후에 기록된다. translog 기록까지 끝난 이후에야 작업 요청이 성공으로 승인 13 검색을 위해서는 인덱스 이름을 지정하고 그 뒤에 _search를 붙여 GET 메서드를 사용한다. 엘라스특서치의 검색 API는 GET과 POST 모두 동일하게 동작한다. GET [인덱스 이름]/_searchPOST [인덱스 이름]/_search 기본적인 match 쿼리 요청 결과 "hello world"로 문서 두 개가 검색되었다. 검색 결과를 보면 "hello elasticsearch" 도 검색됐다는 것을 알 수 있다. _score에서 유사도 점수를 볼 수 있는데 이런 부분을 보면 엘라스틱서치와 전통적인 RDBMS의 검색방식이 Elasticsearch 엘라스틱서치 elastic search 엘라스틱 서치 2024.05.10 블로그 검색 더보기 duddn.tistory.com 영우 엘라스틱서치란 뭘까? 주요 사용사례 웹사이트 검색 로깅 및 로그분석 인프라 지표 및 컨테이너 모니터링 엘라스틱서치로 할 수 있는일 실시간으로 1초이내에 인덱스가 생성되고 매우 빠른 전문검색을 할 수 있습니다. REST API로 쉽게 데이터 인덱싱과 검색이 가능합니다. 실시간으로 데이터를 분석하고 시각화 할 수 있습니다. 문서를 분산해 저장합니다. 데이터가 증가함에따라 수평확장할 수 있습니다. ELK 스택 어떤방식으로 동작하나요? Logstash는 데이터를 수집 및 변환하고 올바른 노드에게 전달합니다. 엘라스틱서치는 수집된 데이터를 인덱싱하고 분석하고 검색합니다. Kibana는 분석결과를 시각화 할 수 있습니다. Logstash 사용자가 데이터 소스나 유형에 관계없이 데이터를 쉽게 수집할 수 있도록 도와줍니다. 사전 구축된 필터로 사용자가 일일이 정의하지 않고도 쉽게 쿼리할 수 있게함 비정형 데이터를 쉽게 수집가능하게 도와줌 엘라스틱서치 데이터를 분석하고 저장합니다. 빠른 검색을 지원합니다. Kibana 로그, 애플 inverted index 엘라스틱서치는 데이터를 저장할때 의미있는 단어를 추출해 해당 단어들로 inverted index를 생성합니다. inverted index란 단어와 해당 단어를 사용하는 document를 매핑하는 index입니다. 특정 단어를 검색했을때 이를 사용하는 문서를 빠르게 찾을 수 있습니다. 읽는다, 읽었다, 읽다 처럼 같은 의미가 같은 말을 형태소 분석을 통해 ‘읽다’로 통일해 인덱싱합니다. 엘라스틱서치 용어정리 document 실제 데이터를 저장하는 단위입니다. JSON형태입니다. RDB의 레코드와 비슷합니다 shard 인덱싱할때 node 내부에 논리적으로 데이터 저장공간을 나누어 shard를 만듭니다. 그리고 나누어진 공간에 동시에 데이터를 처리할 수 있습니다. shard가 기본값인 5개라면 하나의 index에서 5개의 shard가 생깁니다. node가 두개라면 두개의 node에 나누어 1번 node에 3개의 shard, 2번 node에 2개의 shard 처럼 나누어서 생성됩니다. index 서로 관련되어있는 documen 출처 https://jaemunbro.medium.com/elastic-search-기초-스터디-ff01870094f0 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/elasticsearch-intro.html https://medium.com/@eshwar.koride7/everything-about-elasticsearch-a8f36757457e https://medium.com/velotio-perspectives/elasticsearch-101-fundamenta 11 엘라스틱서치는 데이터를 저장할때 의미있는 단어를 추출해 해당 단어들로 inverted index를 생성합니다. inverted index란 단어와 해당 단어를 사용하는 document를 매핑하는 index입니다. 특정 단어를 검색했을때 이를 사용하는 문서를 빠르게 찾을 수 있습니다. 읽는다, 읽었다, 읽다 처럼 같은 의미가 같은 말을 형태소 분석을 통해 ‘읽다’로 통일해 인덱싱합니다. 2024.04.12 nothing-study.tistory.com nothingisme [ElasticSearch 실무 가이드] (2) 엘라스틱서치 살펴보기 📍 기본 용어 인덱스 논리적인 데이터 저장 공간 → 하나의 물리적 노드에 여러 개 논리적 인덱스 생성 가능 검색 시 인덱스 이름으로 문서 데이터를 검색한다 기본적으로 5개 프라이머리 샤드와, 1개의 레플리카 샤드 세트 생성 인덱스 이름은 모두 소문자 샤드 인덱스 내부에 색인된 데이터는 물리적인 공간에 여러 개의 파티션으로 나뉘어 구성 → 이 파티션이 샤드 다수의 샤드로 문서를 분산 저장하고 있어 데이터 손실 위험을 최소화 타입 인덱스의 논리적 구조. 인덱스 속성에 따라 분류 하나의 인덱스당 하나의 타입만 사용 가능 → 예전에는... 📍 노드의 종류 최신 버전 공식 문서(May 15, 2024 8.13 기준) Node | Elasticsearch Guide [8.13] | Elastic Node | Elasticsearch Guide [8.13] | Elastic Master nodes must have a path.data directory whose contents persist across restarts, just like data nodes, because this is where the cluster metadata is stored. The cluster metad 📍 클러스터, 노드, 샤드 최신 공식 문서(May 15, 2024 8.13 기준) Index modules | Elasticsearch Guide [8.13] | Elastic Index modules | Elasticsearch Guide [8.13] | Elastic Expert users only. This setting enables some very expensive processing at shard startup and is only ever useful while diagnosing a problem in your cluster. If you 📍인덱스 관리 API 문서를 색인하기 위해서는 기본적으로 인덱스(Indices)라는 그릇을 생성해야 한다. 인덱스를 통해 입력되는 문서의 필드를 정의하고 각 필드에 알맞은 데이터 타입을 지정할 수 있다 → 효율적 색인 인덱스 생성 매핑 : 문서와 문서에 포함된 필드, 필드 타입을 세세하기 지정하는 것이 가능한 설정 방식 한번 생성된 매핑 정보는 변경할 수 없다 (삭제 후 다시 색인 필요) movie 인덱스를 생성하고 매핑 정보 추가하는 예시 PUT /movie { "settings": { "number_of_shards": 3, "number 📍 문서 관리 API - 실제 문서를 색인하고 조회, 수정, 삭제를 지원하는 API - 색인된 문서의 ID를 기준으로 한 건의 문서를 다뤄야 하는 경우 문서 관리 API (=Single document API) `Index API` : 한 건의 문서를 색인한다 `Get API` : 한 건의 문서를 조회한다. `Delete API` : 한 건의 문서를 삭제한다. `Update API` : 한 건의 문서를 업데이트한다. Multi-document API (다수의 문서 처리) `Multi Get API` : 다수의 문서를 조회한다 `Bulk API` : 대량 📍검색 API URI 방식의 검색 질의 = HTTP URI(Uniform Resource Identifier) 형태의 파라미터를 URI에 추가해 검색하는 방법 간단한 쿼리 검색이나 디버깅 용도 문서 ID(_id)를 키로 문서를 조회 : `GET /movie/_doc/1?pretty=true` q 파라미터로 해당 용어와 일치하는 문서만 조회 : `POST /movie/_search?q=장편` 특정 필드만 조회하고 싶은 경우 필드명을 포함해서 요청 : `POST /movie/_search?q=typeNm:장편` Request Body 방식의 검 📍 집계 API 메모리 기반의 독자적인 집게 API → 통계 데이터를 실시간으로 제공 데이터 집계 movie 인덱스의 문서를 장르별로 집계 _search API 사용해 집계 쿼리를 만들고 terms 키워드를 이용해 genreAlt라는 필드의 데이터 그룹화 POST /movie/_search?size=0 { "aggs" : { "genre" : { "terms" : { "field" : "genreAlt" } } } } 버킷이라는 구조 안에 그룹화된 데이터 포함되어있다 버킷 안에 12 인덱스 논리적인 데이터 저장 공간 → 하나의 물리적 노드에 여러 개 논리적 인덱스 생성 가능 검색 시 인덱스 이름으로 문서 데이터를 검색한다 기본적으로 5개 프라이머리 샤드와, 1개의 레플리카 샤드 세트 생성 인덱스 이름은 모두 소문자 샤드 인덱스 내부에 색인된 데이터는 물리적인 공간에 여러 개의 파티션으로 나뉘어 구성 → 이 파티션이 샤드 다수의 샤드로 문서를 분산 저장하고 있어 데이터 손실 위험을 최소화 타입 인덱스의 논리적 구조. 인덱스 속성에 따라 분류 하나의 인덱스당 하나의 타입만 사용 가능 → 예전에는... 2024.05.17 [ElasticSearch 실무 가이드] (9) 엘라스틱서치와 루씬 이야기 kim104.tistory.com 922000 엘라스틱 서치 34 엘라스틱 서치 검색 엔진 키워드만 저장해두고 DB에서 해당 키워드에 일치하는 데이터를 읽어오는 역할 엘라스틱서치의 특징 분산처리 환경의 지원 엘라스틱서치는 분산 환경을 지원하는 검색엔진이다. 데이터 용량에 제한 없이 필요에 따라 자유로이 스토리지, 자원, 서버 등을 확장할 수 있기 때문에 빅데이터의 처리... 2024.02.14 test12341112323.tistory.com test1234 엘라스틱 서치 왜 Elasticsearch는 검색이 빠를까? 기존 RDBMS와 데이터를 저장하는 방식이 다르다. 각 value(text)들이 포함된 document들을 나열한다. 위 그림은 document들이 indexing되어 (text, documents)란 key, value 형태로 mapping 되는 과정을 설명한다. RDB와의 다른 점들을 비교하면 위 표와 같고, 추가로 아래와 같이 대응된다. Shard — Partition Query DSL — SQL 그렇다면 Elasticsearch의 단점은? 진입 장벽이 있다. Document 간 조인을 수행할 수 없다. (두번 쿼리로 해결 가능) 트랜잭션 및 롤백이 제공되지 않는다. 실시간 처리가 불가능하다. (색인된 데이터가 1초 뒤에나 검색이 가능하다.) 진정한 의미의 업데이트를 지원하지 않는다. (물론 있지만, 삭제했다가 다시 만드는 형태) 일반적으로 사용하는 아키텍처 아래와 같이 특정 서버에서 생성되는 데이터를 RDBMS or Non-RDBMS에 저장을 하고, 검색 혹은 분석이 필요한 부분만을 데이터를 추출하여 Elasticsearch에 자동 저장시킨다. 이때 기존 DB에서 Elasticsearch로 자동 저장하는, 즉 ETL 기능을 하는 것이 바로 logstash이다. 위 그림에서 Mongo Connector에 해당하는 부분이 바로 logstash이다. 전체적인 Elastic Stack Elasticsearch - 데이터를 저장하고 쿼리를 하고 검색을 하고 분석을 하는 모든 처리 담당 Kibana - 시각화 및 분석을 위한 클라이언트 도구 Beats, Logstash - 데이터 수집 도구 Logstach - 다양한 데이터시스템들로부터 데이터를 수집하고 다시 전송할 수 있는 ETL 도구. 모든 데이터 소스가 있는 장비에 설치하여야 한다. Beats - 위 모든 장비에 설치해야 하는 점을 극복한 제품. 로그 데이터 전달. 중앙화하기 위한 프로그램 고가용성, 분산 시스템 Elasticsearch 클러스터링 과정 Elasticsearch를 실행하면 실행된 단일 프로세스를 노드라고 한다. 샤드(Shard) 단위로 분리해서 저장한다. 노드 내 데이터가 쌓이게 되면, 여러 개의 노드를 띄워서 하나의 클러스터로 묶을 수 있다. 즉, 가장 큰 시스템의 단위가 클러스터이다. 여러 개의 노드가 생기면서 relocation이 발생한다. 노드가 무결점과 가용성을 위해 샤드의 복제본을 만든다. 하나의 노드가 죽게 되었을 때, 복제본이 없는 샤드들은 또 다시 살아있는 노드로 복제된다. 검색 과정 Query P Full Text 검색이 가능하다 RDBMS의 데이터 저장 형태 inverted index라는 구조로 텍스트를 다 뜯어서 검색어 사전을 만든다. (Term이라고도 한다) 따라서 Text Analysis에서 특히 효과적이다. 한국어 형태소 분리도 가능하다고 한다. 실제로 저장되는 형태는 아래와 같다. 공식 Document 내 설명 (추가 보완적인) Index는 최적화된 문서 집합으로 생각할 수 있으며, 각 문서는 데이터를 포함하는 키-값 쌍인 필드 집합이다. 기본적으로 Elasticsearch는 모든 필드 내 모든 데이터를 indexing하고 각 indexing된 필드에는 최적화된 전용 데이터 구조가 있다. 예를 들어 텍스트 필드는 반전된 index로 저장되고 숫자 및 지역 필드는 BKD 트리에 저장된다. 또한 고유한 매핑을 따로 정의하여 수행할 수 있다. (자동 감지 불가능한 데이터 포맷 및 사용자 지정 날짜 형식 등) 진정한 강점은 엄청난 Apache Lucene 검색 엔 팀원이 알려준 추가 보완 사실 v7.0 이후로 index 당 type이 하나만 제공되므로 서로 같은 취급을 해도 된다. 클러스터는 독립적인 시스템으로 서로 다른 클러스터에 접근 교환이 안된다. 노드는 하나의 단위 프로세스로 고유 id를 가지고 있고, 그 역할에 따라 4가지 종류로 나뉜다. Master Node 클러스터를 관리하는 노드로 인덱스를 생성/삭제하는 등 클러스터와 관련된 전반적인 작업을 담당하는 노드 가장 성능이 좋고 네트워크 속도가 빠르며 지연이 없는 노드를 선정해서 사용 다수의 노드를 설정할 수 있지만 하나의 노드만 선출되어 동작 Data No 11 기존 RDBMS와 데이터를 저장하는 방식이 다르다. 각 value(text)들이 포함된 document들을 나열한다. 위 그림은 document들이 indexing되어 (text, documents)란 key, value 형태로 mapping 되는 과정을 설명한다. RDB와의 다른 점들을 비교하면 위 표와 같고, 추가로 아래와 같이 대응된다. Shard — Partition Query DSL — SQL 2024.04.08 blog.naver.com DURAN-FIT [FASHION] 벤시몽 엘라스틱 데님 37 사이즈 안녕하세요 뒤란입니다~~ 벤시몽에서 신발 두 개 샀어요~ 하나는 엘리 에그쉘 하나는 엘라스틱 데님~~~ 이번에는 엘라스틱 후기입니다~~ 요즘 제 애착 신발이죠 ㅎㅎ 벤시몽 신발 ㅎㅎ 정말 불편하다고 오해를 하지만! 저는 정말 편하게 신고 다니는 슬리퍼처럼 찍찍!! 신고 다니는 신발이에요~~ 벤시몽 엘리스틱... 2024.05.09 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 김영욱 커리어 분야 크리에이터 클라우드 렌더링 서비스를 강화하는 하이퍼 스케일러 8 결정하고 권한을 구성하기 위해 프로젝트의 규모와 기간을 제공하는 등 안내 프로세스를 통해 렌더 팜을 구축할 수 있다. 데드라인 클라우드는 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드(Amazon Elastic Compute Cloud) 인스턴스를 자동으로 프로비저닝하고 네트워크 및 컴퓨팅 인프라를 관리하여 수요에 따라 확장할 수 있는... 렌더링 클라우드 서비스 2024.05.03 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 지미와이 지미와이 - 카카오스토리 18 포인트를 주었습니다. 스커트밑단 시접은 인견테이핑 처리하여 명품퀄리티를 보여줍니다. 허리라인은 엘라스틱밴드를 터널처리하여 편안한 착용감을 주며, 미니멀한 무광골드 도금처리한 단추와 탈부착 가능한... 2024.05.23 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 엘라스틱서치(시작하세요!)(위키북스 오픈소스 & 웹 시리즈 68) 저자 김종민 출간 2015.2.16. 도서 27,000원 엘라스틱서치 바이블 저자 여동현 출간 2023.6.29. 도서 31,500원 e북 25,200원 엘라스틱 스택 개발부터 운영까지 저자 김준영, 정상운 출간 2021.8.19. 도서 31,500원 e북 25,200원 나만의 데이터 분석 플랫폼 엘라스틱서치 저자 주정남 출간 2021.3.26. 도서 27,000원 e북 21,600원 시작하세요! 엘라스틱 스택 8 저자 아스자드 아틱 출간 2023.2.15. 도서 28,800원 e북 23,040원 엘라스틱서치 SELK 구축과 웹 해킹 분석 저자 신수민, 이충만 출간 2019.10.17. 도서 31,500원 엘라스틱서치 실무 가이드 저자 권택환 외 출간 2019.4.18. 도서 34,200원 e북 24,300원 실전비급 엘라스틱 스택 6.4 저자 김동우 외 출간 2018.12.24. e북 11,700원 실전비급 아파치 루씬 7 엘라스틱서치 검색 엔진을 향한 첫걸음 저자 권택환 외 출간 2018.11.1. e북 18,900원 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
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