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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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[실습] MySQL에 데이터 삽입/삭제 시 Elasticsearch에도 같이 반영되게 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
define-elasticsearch-document-in-spring-boot
type
post
updatedAt
Apr 4, 2026 10:00

✅ MySQL에 데이터 삽입/삭제 시 Elasticsearch에도 같이 반영되게 만들기

이전 강의에서 설계했던 인프라 아키텍처에 맞게 작동하도록 만들어보자.
notion image
 
  1. ProductDocumentRepository 의존성 추가
    1. ProductService
      @Service public class ProductService { private final ProductRepository productRepository; private final ProductDocumentRepository productDocumentRepository; public ProductService(ProductRepository productRepository, ProductDocumentRepository productDocumentRepository) { this.productRepository = productRepository; this.productDocumentRepository = productDocumentRepository; }
       
  1. 상품 등록 로직 수정하기
    1. ProductService
      public Product createProduct(CreateProductRequestDto createProductRequestDto) { Product product = new Product( createProductRequestDto.getName(), createProductRequestDto.getDescription(), createProductRequestDto.getPrice(), createProductRequestDto.getRating(), createProductRequestDto.getCategory() ); Product savedProduct = productRepository.save(product); ProductDocument productDocument = new ProductDocument( savedProduct.getId().toString(), savedProduct.getName(), savedProduct.getDescription(), savedProduct.getPrice(), savedProduct.getRating(), savedProduct.getCategory() ); productDocumentRepository.save(productDocument); return savedProduct; }
       
  1. 상품 삭제 로직 수정하기
    1. public void deleteProduct(Long id) { productRepository.deleteById(id); productDocumentRepository.deleteById(id.toString()); }
 
 

✅ 잘 작동하는 지 테스트해보기

  1. 기존 MySQL 테이블 삭제하기
    1. notion image
 
  1. Kibana에서 Elasticsearch 인덱스 삭제하기
    1. DELETE /products
       
  1. Spring Boot 서버 실행시키기
    1. Spring Data JPA와 Spring Data Elasticsearch에 의해 Spring Boot 프로젝트에서 정의한 객체에 맞게 MySQL에 테이블이 생성되고, Elasticsearch에 인덱스가 생성됐을 것이다.
       
  1. Postman으로 데이터 넣어보기
    1. localhost:8080/products
      { "name": "삼성 갤럭시 S25", "description": "<h2>최신 스마트폰</h2><p>AI 기능과 강력한 배터리를 갖춘 프리미엄 스마트폰입니다.</p>", "price": 1290000, "rating": 4.8, "category": "ELECTRONICS" }
      notion image
       
  1. 데이터 잘 들어갔는 지 확인하기
    1. MySQL (Datagrip)
      notion image
       
      Elasticsearch (Kibana)
      notion image
       
  1. Postman으로 데이터 삭제해보기
    1. notion image
 
  1. 데이터 잘 삭제됐는 지 확인하기
    1. MySQL (Datagrip)
      notion image
       
      Elasticsearch (Kibana)
      notion image
 
 
👨🏻‍🏫
Spring Boot에 Elasticsearch에 대한 코드를 추가해줌으로써 데이터 동기화 문제를 해결했다. 데이터를 삽입하면 MySQL, Elasticsearch 둘 다 동시에 삽입이 되고, 데이터를 삭제하면 MySQL, Elasticsaerch 둘 다 동시에 삭제가 된다. 그럼 다음 강의에서는 본격적으로 자동 완성 API와 검색 API를 만들어보자.
📎
이 글은 실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편) 강의의 수업 자료 중 일부입니다.