이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
Elasticsearch 실무 경험은 없습니다. 학부 캡스톤 8주 프로젝트에서 게시글 12만 건 검색 기능을 만들어본 정도입니다.
MySQL LIKE 검색이 평균 4초로 늦은 자리에서 Elasticsearch 단일 노드 도입으로 200ms 이내로 줄였습니다. 형태소 분석기와 한국어 nori 플러그인을 처음 만져본 자리였고, 검색 결과의 관련성을 점수로 보는 자리가 신선했습니다.
첫 인덱스 매핑을 동적 매핑으로만 둔 실패가 있었고, 날짜 필드가 문자열로 잡혀 정렬이 깨진 자리가 있었습니다. 그 일이 매핑은 처음부터 명시라는 자세를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 인덱스 설계 양식부터 익히고 싶습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다.
Elasticsearch가 닿는 자리를 세 곳으로 봤습니다.
첫째, 검색·자동완성. 형태소·점수·하이라이팅이 MySQL이 못 푸는 자리. 둘째, 로그 집계. 서비스 로그를 한 곳에 모으고 시간대별 추세를 보는 자리. 셋째, 간단 분석 대시보드. Kibana와 함께 화면 한 장으로 결정을 빨리 내는 자리.
캡스톤에서 검색만 쓰고 로그 자리는 안 본 실패가 있었고, 장애 추적이 어려웠던 자리가 있었습니다. 그 일이 도구 한 개의 자리는 한 자리가 아니라는 시각을 만들었습니다. 실무에서도 사수의 인덱스·로그 설계를 같이 익히고 싶습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다.
Elasticsearch의 본체는 매핑과 분석기라는 걸 캡스톤에서 봤습니다.
검색이 안 맞는 자리에서 처음에는 쿼리만 의심했습니다. 3일을 쿼리만 손본 자리가 있었고, 결과가 안 바뀌었습니다. 매핑을 다시 보니 본문 필드가 keyword로 잡혀 있던 자리였습니다. 분석기가 안 돌아서 검색 자체가 의미를 못 가진 자리였습니다.
그 뒤로 저는 검색 자리에서 첫 동작은 매핑 확인이라는 자세를 가졌습니다. 쿼리부터 의심한 실패가 그 자세를 만든 일이었습니다. 실무에서도 매핑 → 분석기 → 쿼리 순서로 보는 자리부터 익히고 싶습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 데이터 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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