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이용약관개인정보처리방침

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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[실습] Spring Boot에서 Elasticsearch 활용해 검색 API 만들기

JSCODE 박재성
JSCODE 박재성
2026. 04. 04.
author
JSCODE 박재성
category
Elasticsearch
createdAt
Dec 6, 2025 04:21 AM
isPublic
isPublic
series
실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편)
slug
build-autocomplete-api-build-search-api
type
post
updatedAt
Apr 4, 2026 10:00

✅ Spring Boot에 검색 API 만들기

  1. Controller에 API 추가하기
    1. ProductController
      @RestController @RequestMapping("products") public class ProductController { ... @GetMapping("/search") public ResponseEntity<List<ProductDocument>> searchProducts( @RequestParam String query, @RequestParam(required = false) String category, @RequestParam(defaultValue = "0") double minPrice, @RequestParam(defaultValue = "1000000000") double maxPrice, @RequestParam(defaultValue = "1") int page, @RequestParam(defaultValue = "5") int size ) { List<ProductDocument> products = productService.searchProducts(query, category, minPrice, maxPrice, page, size); return ResponseEntity.ok(products); } ... }
       
  1. Service에 메서드 추가하기
    1. ProductService
      @Service public class ProductService { ... public List<ProductDocument> searchProducts( String query, String category, double minPrice, double maxPrice, int page, int size ) { // multi_match 쿼리 Query multiMatchQuery = MultiMatchQuery.of(m -> m .query(query) .fields("name^3", "description^1", "category^2") .fuzziness("AUTO") )._toQuery(); // term filter 쿼리 : 카테고리가 정확히 일치하는 것만 필터링 List<Query> filters = new ArrayList<>(); if (category != null && !category.isEmpty()) { Query categoryFilter = TermQuery.of(t -> t .field("category.raw") .value(category) )._toQuery(); filters.add(categoryFilter); } // range filter: 가격 범위 필터 Query priceRangeFilter = NumberRangeQuery.of(r -> r .field("price") .gte(minPrice) .lte(maxPrice) )._toRangeQuery()._toQuery(); filters.add(priceRangeFilter); // should: rating > 4.0 Query ratingShould = NumberRangeQuery.of(r -> r .field("rating") .gt(4.0) )._toRangeQuery()._toQuery(); // bool query 조합 Query boolQuery = BoolQuery.of(b -> b .must(multiMatchQuery) .filter(filters) .should(ratingShould) )._toQuery(); // Highlight Query 생성 HighlightParameters highlightParameters = HighlightParameters.builder() .withPreTags("<b>") .withPostTags("</b>") .build(); Highlight highlight = new Highlight(highlightParameters, List.of(new HighlightField("name"))); HighlightQuery highlightQuery = new HighlightQuery(highlight, ProductDocument.class); // NativeQuery 생성 NativeQuery nativeQuery = NativeQuery.builder() .withQuery(boolQuery) .withHighlightQuery(highlightQuery) .withPageable(PageRequest.of(page - 1, size)) .build(); // 쿼리 실행 SearchHits<ProductDocument> searchHits = this.elasticsearchOperations.search(nativeQuery, ProductDocument.class); return searchHits.getSearchHits().stream() .map(hit -> { ProductDocument productDocument = hit.getContent(); String highlightedName = hit.getHighlightField("name").get(0); productDocument.setName(highlightedName); return productDocument; }) .toList(); } ... }
       
  1. 깔끔한 테스트를 위해 기존 데이터 삭제하기
    1. 기존 MySQL 테이블 삭제하기
      1. notion image
         
    2. Kibana에서 Elasticsearch 인덱스 삭제하기
      1. DELETE /propducts
       
  1. Postman으로 테스트를 위한 더미 데이터 집어넣기
    1. { "name": "삼성 노트북 13인치", "description": "최신형 삼성 노트북입니다.", "price": 1200000, "rating": 4.6, "category": "전자제품" } { "name": "삼성 노트북 최신형 15인치", "description": "2025년 최신 15인치 노트북입니다.", "price": 2200000, "rating": 4.8, "category": "전자제품" } { "name": "삼성 스마트폰 A17", "description": "최신형 스마트폰, 휴대전화", "price": 1500000, "rating": 4.5, "category": "휴대폰" }
      notion image
 
  1. 테스트해보기
    1. 요구사항의 모든 내용을 다 테스트해보진 않고 몇 가지만 간단하게 테스트해보자.
    2. 삼성으로 검색해보기
      1. http://localhost:8080/products/search?query=삼성
        • 키워드에 맞게 잘 검색이 된다.
         
    3. 카테고리 필터링 추가해보기
      1. http://localhost:8080/products/search?category=전자제품&query=삼성
        • 카테고리에 맞는 데이터만 조회가 된다.
         
    4. 가격 범위 필터링 추가해보기
      1. http://localhost:8080/products/search?category=전자제품&minPrice=0&maxPrice=1500000&query=삼성
        • 가격 범위에 해당하는 데이터만 조회가 된다.
         
    5. samsung으로 검색해보기
      1. http://localhost:8080/products/search?category=전자제품&minPrice=0&maxPrice=1500000&query=samsung
        • 동의어로도 잘 검색이 된다.
       
      참고) 만약 테스트 코드를 작성할 수 있는 역량을 갖고 있다면, 테스트 코드를 작성해서 더 간편하고 꼼꼼하게 테스트할 수 있을 것이다.
 
 
👨🏻‍🏫
지금까지 구현하고자 한 자동 완성 기능과 검색 기능을 다 구현했다. 다음 강의에서는 로컬 환경에서 띄운 Elasitcsearch를 활용하는 방법이 아닌, 클라우드에서 띄우는 Elasticsearch를 활용하는 방법을 배워볼 것이다.
📎
이 글은 실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편) 강의의 수업 자료 중 일부입니다.