Elastic Stack

Elasticsearch는 강력한 검색 기능을 통해 사람들이 차별화된 방식으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있도록 도와주는 검색에 특화된 엔진입니다. 처음 도입되는 Kubernetes 환경의 검색 엔진 서비스로서 성능을 테스트하고 더 나은 아키텍처가 있는지 많은 시행착오를 겪어야 했습니다. 그래서 Elasticsearch를 도입한 과정을 총정리함으로써 소개드릴 예정입니다. 이번 세션에서는 Elasticsearch, Spring Boot, Kotlin을 이용한 검색 엔진 구축 과정들을 알아보고자 합니다.

Elasticsearch는 현재 이용 가능한 가장 강력한 무료 오픈 소스 검색 엔진입니다. 방대하고 강력한 기능 목록을 살펴보면 그 이유를 알 수 있습니다. 풀텍스트 검색, 고급 분석, 위치 기반 정보 검색, 언어 기반이 아닌 REST API, 고가용성, 수평적 확장성, 클러스터 보안 등의 여러 가지 기능이 있습니다.

실습 Repository에서 코드를 확인할 수 있습니다. 1. Elasticsearch Elasticsearch는 Apache Lucene 기반의 Java 오픈소스 분산형 RESTful…

1. 매핑 인덱스 생성 2. 매핑 확인 이미 만들어진 매핑을 확인하려면 엘라스틱서치에서 제공하는 _mapping API를 사용할 수 있습니다. 3. 매핑 파라미터 옵션 설명 analyzer 해당 필드의 데이터를 형태소 분석하겠다는 의미의 파라미터다. text 데이터 타입의 필드는 analyzer 매핑 파라미터를 기본적으로 사용해야 한다. (default : Standard Analyzer) normalizer term query 분석기를 사용하기 위해 사용된다. asciifolding과 같은 필터를 사용하면 cafe, Cafe, Cafe' 등 같은 데이터로 인식되게 할 수 있다. boost 필드에 가중치(Weight)를 부여한다. 가중치에 따라 유사도 점수(_score)가 달라지기 때문에 boost 설정..