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실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편)

Elasticsearch 기본 개념

Elasticsearch란? / Elasticsearch 주요 활용 사례
Elasticsearch 설치하기
Elasticsearch 작동 방식 / GUI 툴
GUI 툴로 Elasticsearch 훨씬 쉽게 조작하기 (feat. Kibana)
Elasticsearch의 기본 용어 정리 (인덱스, 도큐먼트, 매핑, 필드)
인덱스 생성하기 / 매핑 정의하기 / 도큐먼트 삽입하기
도큐먼트 저장, 조회, 수정, 삭제하기

Spring Boot, Elasitcsearch를 활용해 CRUD 구현하기

[실습] Spring Boot에 Elasitcsearch 연결하기 (feat. Spring Data Elasticsearch)
[실습] Elasticsearch를 활용해 CRUD API 만들기

기본 검색 기능 및 작동 원리

단어의 순서가 바뀌어도 검색이 가능하다 ?!
[실습] Elasitcsearch의 검색 기능 테스트해보기
역인덱스(Inverted Index)란?
[실습] 역인덱스(Inverted Index)를 활용한 데이터 조회
애널라이저(Analyzer)란?
Elasticsearch에 기본값으로 설정되어 있는 애널라이저(Analyzer)
[실습] 애널라이저(Analyzer)가 토큰을 어떻게 나누는 지 확인하는 방법
[실습] 대소문자 구분없이 검색하는 방법 (lowercase)
[실습] 검색할 때 필요없는 HTML 태그 제거하기 (html_strip)
[실습] 검색할 때 필요없는 불용어(a, an, the, or, but) 제거하기 (stop)
[실습] 단어의 형태(-ed, -ing, -s 등)에 상관없이 검색하는 방법 (stemmer)
[실습] 동의어로 검색하는 방법 (synonym)

한글에 최적화된 검색 기능

한글(korean)이 제대로 검색되지 않는 현상
[실습] Nori Analyzer를 활용해 한글(korean)이 제대로 검색되게 만들기
[실습] 한글(korean)과 영어(english)가 섞인 글을 검색 가능하게 만들기

데이터의 저장 타입을 결정하는 매핑(Mapping)

매핑(mapping)이란? / 데이터 타입(data type)
매핑(mapping)의 특이한 특징 (null 허용, Array 허용)
[실습] 저장할 데이터에 맞게 매핑 정의하기

자주 사용하는 검색 기능

검색 키워드가 포함된 데이터를 조회하고 싶을 때 (match)
특정 값과 정확하게 일치하는 데이터를 조회하고 싶을 때 (term, terms)
2가지 이상의 조건을 만족시키는 데이터를 조회하고 싶을 때 (bool : filter, must)
[예제] filter와 must 구분해서 사용하기
특정 조건을 만족하지 않는 데이터를 조회하고 싶을 때 (bool : must_not)
숫자/날짜의 값에 대해 범위 조건으로 데이터를 조회하고 싶을 때 (range)
특정 조건을 만족하는 데이터 위주로 상위 노출 시키고 싶을 때 (bool : should)
[실습] 검색 결과 중 평점이 높고 좋아요 수가 많은 글을 상위에 노출시키고 싶은 경우
오타가 있더라도 유사한 단어를 포함한 데이터를 조회하고 싶을 때 (fuzziness)
여러 필드(ex. 제목, 내용)에서 검색 키워드가 포함된 데이터를 조회하고 싶을 때 (multi_match)
검색한 키워드를 하이라이팅 처리하고 싶을 때 (highlight)
페이지네이션 (Pagination), 정렬(Sorting)
하나의 필드에 text와 keyword 타입을 동시에 사용하고 싶을 때 (Multi Field)
검색 키워드를 일부 입력했을 때 검색어를 추천해주는 기능 (자동 완성 기능)

[프로젝트] Elasticsearch로 쿠팡의 상품 검색 기능 구현하기

프로젝트 설명 / 요구 사항 (상품 검색 기능, 자동 완성 기능)
기존 프로젝트 구조 살펴보기
인프라 아키텍처 설계하기
[실습] 인덱스 생성 / 매핑 정의 / 여러 필드에 걸쳐 검색하기
[실습] 대소문자 구분 없이 검색 / 단어 순서 상관없이 검색 / HTML 태그 섞이지 않게 검색
[실습] 한글, 영어 검색 / 동의어 기반 검색 / 필터링
[실습] 특정 조건 상위 노출 / 오타 허용 검색 / 하이라이팅 처리 / 페이지네이션
[실습] 자동 완성 기능
최종 쿼리 / 적용 전략 및 순서
[실습] Spring Boot에서 인덱스에 맞게 Document 정의하기
[실습] MySQL에 데이터 삽입/삭제 시 Elasticsearch에도 같이 반영되게 만들기
[실습] Spring Boot에서 Elasticsearch 활용해 자동완성 API 만들기
[실습] Spring Boot에서 Elasticsearch 활용해 검색 API 만들기
[참고 자료] 프로젝트 완성본 (Github)
현업에서는 Elasticsearch를 직접 구축해서 쓰진 않나요?
AWS Opensearch vs Elastic Cloud
[참고 자료] 실습에서 발생하는 Elastic Cloud 비용
[실습] Elastic Cloud에서 Elasticsearch 생성하기 (+ 가입하기)
[실습] Spring Boot에 Elasitc Cloud의 Elasticsearch 연결하기
[보충 강의] 비용 나가지 않게 Elastic Cloud 리소스 정리하기
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검색 키워드를 일부 입력했을 때 검색어를 추천해주는 기능 (자동 완성 기능)

JSCODE 박재성
JSCODE 박재성
2026. 04. 04.
author
JSCODE 박재성
category
Elasticsearch
createdAt
Dec 6, 2025 01:20 PM
isPublic
isPublic
series
실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편)
slug
autocomplete-feature
type
post
updatedAt
Apr 4, 2026 10:00

✅ 검색 키워드를 일부 입력했을 때 검색어를 추천해주는 기능 (자동 완성 기능)

notion image
쿠팡 서비스에 들어가서 검색 창에 글자를 입력하면 글자에 해당하는 검색어를 추천해준다. 자동 완성 기능을 구현하는 방법에는 정말 다양한 방법이 존재한다. 그 중에서 가성비가 좋은 방법인 search_as_you_type이라는 걸 활용해서 구현하는 방법을 배워보자.
 
 

✅ search_as_you_type이란?

  • Elasticsearch에서 자동 완성 기능을 쉽게 구현할 수 있게 설계된 데이터 타입이다.
  • text 타입처럼 애널라이저(Analyzer)를 거쳐 토큰으로 분리된다.
  • 이 타입을 활용해 필드를 만들면 내부적으로 _2gram, _3gram이라는 멀티 필드(Multi Field)도 같이 만든다.
 
 

✅ _2gram, _3gram은 어떻게 구성되어 있을까?

search_as_you_type의 _2gram은 두 단어씩 묶어서 토큰을 만든다._3gram은 세 단어씩 묶어서 토큰을 만든다. 무슨 말인지 Analyze API를 활용해 직접 눈으로 확인해보자.
 
  1. 인덱스 생성
    1. DELETE /products PUT /products { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "search_as_you_type", "analyzer": "nori" } } } }
       
  1. Analyze API로 디버깅하기
    1. 영어 문장
      GET /products/_analyze { "field": "name", "text": "You have the big banana" } GET /products/_analyze { "field": "name._2gram", "text": "you have the big banana" } GET /products/_analyze { "field": "name._3gram", "text": "you have the big banana" }
한글 문장
GET /products/_analyze { "field": "name", "text": "프리미엄 감귤 선물세트" } GET /products/_analyze { "field": "name._2gram", "text": "프리미엄 감귤 선물세트" } GET /products/_analyze { "field": "name._3gram", "text": "프리미엄 감귤 선물세트" }
 
 

✅ 검색해보기

notion image
 
  1. 인덱스 생성
    1. DELETE /products PUT /products { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "search_as_you_type", "analyzer": "nori" } } } }
       
  1. 데이터 삽입
    1. POST /products/_doc { "name": "곱창 돌김생김" } POST /products/_doc { "name": "구운 돌김" } POST /products/_doc { "name": "완도 곱창 돌김 100매" } POST /products/_doc { "name": "삼성 노트북" } POST /products/_doc { "name": "Nike 신발" }
       
  1. 데이터 검색하기
    1. GET /products/_search { "query": { "multi_match": { "query": "돌김", "type": "bool_prefix", "fields": [ "name", "name._2gram", "name._3gram" ] } } }
      • multi_match : 여러 필드에 걸쳐서 데이터 검색
      • bool_prefix : 앞쪽 단어는 match, 마지막 단어는 prefix match
        • you have th라고 검색하면 앞쪽 단어인 you와 have는 역인덱스에 저장된 토큰과 일치하는 데이터를 찾고, 마지막 단어인 th는 역인덱스에 저장된 토큰 중에 th로 시작하는 데이터를 찾는다.
      • name._2gram, name._3gram 필드에서도 검색을 하는 이유는 연속적으로 단어가 일치할수록 score를 더 높게 측정해 상위 노출되도록 만들기 위함이다.
       
      // 1글자로 검색해도 검색 잘 됨 GET /products/_search { "query": { "multi_match": { "query": "돌", "type": "bool_prefix", "fields": [ "name", "name._2gram", "name._3gram" ] } } } // 순서 바뀌어도 검색 잘 됨 GET /products/_search { "query": { "multi_match": { "query": "돌김 구운", "type": "bool_prefix", "fields": [ "name", "name._2gram", "name._3gram" ] } } } // 순서까지 일치하면 score가 더 높게 측정됨 GET /products/_search { "query": { "multi_match": { "query": "구운 돌김", "type": "bool_prefix", "fields": [ "name", "name._2gram", "name._3gram" ] } } }
       
 

✅ 자동 완성 기능 구현 방식

notion image
글씨를 타이핑할 때마다 API 서버로 요청을 보내 자동 완성에 보여줄 데이터를 반환한다.
 
 
📎
이 글은 실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편) 강의의 수업 자료 중 일부입니다.