[Elasticsearch] Elasticsearch 입문하기
-elastic
▶ 들어가며
이번 프로젝트에서 조회 및 검색 기능 구현을 맡아 개발을 진행했다.
Elasticsearch 없이 검색어 자동완성과 검색/조회 기능을 직접 구현하면서, 전체 검색 흐름과 동작 방식에 대해 많이 고민해볼 수 있었다. 이 과정에서 Elasticsearch라는 도구를 접하게 되었는데, 살펴보니 검색, 정렬, 필터링, 자동완성 등
주요 기능들이 내가 구현해야 했던 기능들과 거의 정확히 일치했다.
단순히 “검색 엔진이다”라는 인상을 넘어서,
이를 도입하면 검색 기능 개선 측면에서도 충분히 이야기해볼 만한 포인트가 많겠다는 생각이 들었고,
자연스럽게 Elasticsearch를 제대로 공부해보고 싶어졌다.
이번 카테고리는
👉 Elasticsearch를 처음 접하는 입장에서 개념을 최대한 쉽게 정리하고,
👉 이후에는 실제로 어떻게 활용할 수 있는지까지 딥다이브하는 것을 목표로 한다.
▶ Elasticsearch가 할 수 있는 일들
Elasticsearch가 제공하는 대표적인 기능들을 정리해보면 다음과 같다.
조회 기능 향상
정렬 기능 향상
필터링 서비스에 최적화
검색어 자동완성
동의어 기반 검색
위치(Geo) 검색에 최적화
데이터 양이 많아도 빠른 검색 성능
로그 및 기록 관리에 유용
정리해보니,
👉 내가 구현해야 했던 기능들과 거의 정확히 겹친다.
많은 우리나라 대기업에서 (쿠팡이나 배민과 같은) 실제로 Elasticsearch를 사용하여 대규모 데이터들을 관리하고 있기때문에 이번 기회에 제대로 공부하면 좋을듯..
▶ Elasticsearch가 뭔데 그래서?
처음 감을 잡기 위해 아주 단순하게 한 줄로 정리하면,
Elasticsearch는 검색과 데이터 분석을 아주 잘하는 데이터베이스다.
물론 엄밀하게 말하면 전통적인 의미의 DB(RDBMS)와는 다르다!!
그래도 처음 접근할 때는 DB라고 생각하는 게 가장 편하다고 느꼈다. (기능이 아주 많은 도구??)
우리가 많이 사용하는 RDBMS인 MySQL과 비슷한 점도 많고, 차이점도 명확하다.
핵심만 정리하면
Elasticsearch는
검색(Search), 조회(Query)
데이터 분석(Analytics)
이 2가지에 특화되어 기능을 구현시켜주는 도구이다.
▶ Elasticsearch는 어떻게 다루나?
MySQL을 사용할 때를 떠올려보면,
DataGrip
MySQL Workbench
같은 GUI 툴을 사용해서 직접 데이터 삽입, 삭제, 조회를 보다 가독성있게 관리한다.
Elasticsearch도 마찬가지다.
-kibana
Elasticsearch는 Kibana라는 GUI 도구를 함께 사용한다.
Elasticsearch 데이터 조회
쿼리 테스트
로그 시각화
인덱스 관리
등을 훨씬 편하게 할 수 있다. 나는 Kibana 기준으로 명령어와 쿼리를 공부할 예정이다.
(MySQL에서 터미널을 사용하듯이 curl 같은 명령어를 사용해서 직접 요청을 보내는 것이 기본.)