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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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AWS Opensearch vs Elastic Cloud

JSCODE 박재성
JSCODE 박재성
2026. 04. 04.
author
JSCODE 박재성
category
Elasticsearch
createdAt
Dec 6, 2025 01:21 PM
isPublic
isPublic
series
실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편)
slug
aws-opensearch-vs-elastic-cloud
type
post
updatedAt
Apr 4, 2026 10:00

✅ AWS OpenSearch vs Elastic Cloud

AWS OpenSearch와 Elastic Cloud의 차이를 알기 위해 OpenSearch의 역사에 대해 먼저 알아보자.
 
Elasticsearch를 개발한 회사에서 Elasticsearch를 처음에는 오픈 소스로 오픈했다. 하지만 2021년 1월 이후로 Elasticsearch에 새로운 라이선스를 부과하면서 자유로운 활용이 금지되었다. AWS는 이에 반발해, 오픈 소스로 활용할 수 있었던 버전인 Elasticsearch 7.10.2 버전을 포크(fork)하여 자체적인 검색엔진을 개발하기 시작했다. 그게 바로 OpenSearch이다.
 
이러한 유래 때문에 Elasticsearch와 OpenSearch가 가진 대부분의 기능은 비슷하다. 하지만 시간이 흐르면서 버전이 업데이트 됨에 따라 기능이나 사용법의 차이가 조금씩 생기게 됐다.
 
이런 배경에 의해 AWS Opensearch Service는 Opensearch라는 독자적인 검색 엔진을 사용하고, Elastic Cloud는 우리가 지금까지 배운 Elasticsearch의 검색 엔진을 사용한다. 즉, Opensearch와 Elasticsearch는 엄연히 다른 소프트웨어이다. 하지만 둘 다 현업 서비스에서 검색 엔진으로 활용하는 데는 아무 문제가 없는 완성도 있는 서비스이다.
 
그럼 이번 강의에서 AWS OpenSearch 대신에 Elastic Cloud를 활용하는 이유가 뭘까?
 
이번 실습에서 Elastic Cloud를 활용한 이유는 크게 2가지이다.
  • AWS OpenSearch에서는 nori 플러그인을 제공하지 않는다.
  • AWS OpenSearch는 Elastic Cloud에 비해 레퍼런스가 많이 없다.
 
이런 이유 때문에 이번 실습에서 Elastic Cloud를 활용하기로 결정했다.
 
참고) 당연히 Elastic Cloud 대신에 OpenSearch를 활용해서 검색 엔진을 구축해도 된다. 다만, OpenSearch와 Elasticsearch는 엄연히 다른 소프트웨어이기 때문에 지금까지 배운 명령어나 쿼리 중에 다른 부분이 있을 수 있다. 하지만 비슷한 부분이 많고 기본적인 작동 원리는 똑같기 때문에 금방 익힐 수 있을 것이다.
 
👨🏻‍🏫
그럼 다음 강의에서 Elastic Cloud를 활용해 Elasticsearch를 구축해보자.
📎
이 글은 실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편) 강의의 수업 자료 중 일부입니다.