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Elasticsearch 검색 인덱싱 실전 결
검색 기능이 필요한 사이드 프로젝트에서 Elasticsearch를 직접 구성해본 경험이 있습니다. 숙박 검색처럼 다양한 조건 조합이 필요한 경우, RDB의 LIKE 쿼리로는 성능 한계가 빠르게 드러납니다. 역색인 구조를 이해한 뒤에야 왜 전문 검색에서 ES가 유리한지 납득이 됐는데, 쿼리 DSL 문법이 처음에는 낯설어 기본 match/filter 조합부터 익혔습니다. 지역·날짜·가격 범위를 조합한 불리언 쿼리를 만들었고, 인덱스 매핑 설계 단계에서 필드별 타입을 잘못 지정하면 나중에 재색인해야 한다는 것을 경험했습니다. 실제 서비스라면 데이터 변경 시 ES와 원본 DB의 동기화 전략도 설계해야 한다는 점이 가장 고민스러웠습니다. 검색은 데이터를 잘 저장하는 것만큼 쿼리를 잘 설계하는 것이 중요하다는 결을 얻었습니다.
이 결의 특징
Elasticsearch이라는 관찰이 명확하게 드러납니다.
이 결이 통하는 자리
숙박 검색처럼 다양한 조건 조합이 필요한 경우, RDB의 LIKE 쿼리로는 성능 한계가 빠르게 드러납니다는 구체적일 때 신뢰감이 생기는 대목입니다.