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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] 인덱스 생성 / 매핑 정의 / 여러 필드에 걸쳐 검색하기

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
exercise-create-index-and-multi-field-search
type
post
updatedAt
Apr 4, 2026 10:00

✅ 요구사항 반영하기

검색을 했을 때 상품명, 상품 설명, 카테고리명을 기반으로 관련된 상품을 검색해야 한다. (상품명 : 상품 설명 : 카테고리명의 score 가중치를 3 : 1 : 2로 설정하기)
Spring Data Elasticsearch에 익숙한 사람은 Spring Boot에서 코드를 작성해도 된다. 하지만 그렇지 않다면 Kibana에서 요구 사항을 만족시키는 쿼리를 작성한 뒤에 Spring Boot 코드로 옮기는 게 훨씬 편하다. 따라서 Kibana에서 요구 사항을 만족시키는 쿼리를 작성해보자.
 
  1. Clone 받은 프로젝트가 정상적으로 실행되는 지 확인하기
    1. Spring Boot 프로젝트를 시작하기 전에 로컬 환경에 MySQL이 실행되어 있어야 하고, MySQL에 coupang이라는 데이터베이스가 만들어져 있어야 한다. 그리고 로컬 환경에 설치된 MySQL의 username과 password에 맞게 application.yml 파일을 수정해야 한다.
      application.yml
      spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/coupang username: root password: password123 driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jpa: hibernate: ddl-auto: update show-sql: true
       
      그런 뒤에 Spring Boot 서버를 실행시켜보자. 아무런 에러 없이 잘 실행된다면 정상적으로 Spring Boot와 MySQL이 연결되서 작동하는 것이다.
      notion image
       
       
  1. 인덱스 생성하기, 매핑 정의하기
    1. Spring Boot에서 정의해놓은 Product 엔티티가 다음과 같은 필드를 가지고 있다. 그에 맞게 Elasticsearch에서 인덱스를 생성하고 매핑을 정의하자.
       
      Product 엔티티
      @Entity @Table(name = "products") public class Product { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String name; @Column(columnDefinition = "TEXT") private String description; // 에디터가 HTML로 상품 설명을 저장 private int price; private double rating; private String category; ... }
       
      products 인덱스 생성 / 매핑 정의
      DELETE /products PUT /products { "mappings": { "properties": { "id": { "type": "long" }, "name": { "type": "text" // 유연한 검색 필요 }, "description": { "type": "text" // 유연한 검색 필요 }, "price": { "type": "integer" // 10억 이하의 정수 }, "rating": { "type": "double" // 실수(소수점을 가진 숫자 포함) }, "category": { "type": "text" // 유연한 검색 필요 } } } } GET /products
      상품명, 상품 설명, 카테고리명을 기반으로 관련된 상품을 검색하기 위해 name, description, category를 text 타입으로 매핑했다.
       
  1. 테스트용 데이터 넣기
    1. POST /products/_doc { "id": 1, "name": "lg tv", "description": "", "price": 10000, "rating": 5.0, "category": "" } POST /products/_doc { "id": 2, "name": "", "description": "lg tv", "price": 10000, "rating": 5.0, "category": "" } POST /products/_doc { "id": 3, "name": "", "description": "", "price": 10000, "rating": 5.0, "category": "lg tv" }
       
  1. 검색하기
    1. GET /products/_search { "query": { "multi_match": { "query": "lg", "fields": [ "name^3", "description^1", "category^2" ] } } }
      • 상품명(name), 상품 설명(description), 카테고리(category)에 포함된 키워드로 검색하더라도 검색이 잘 되는 걸 확인할 수 있다.
      • 응답값을 보면 가중치에 따라 score가 책정되는 걸 확인할 수 있다. 그리고 score를 기준으로 데이터가 정렬돼서 조회된다.
       
👨🏻‍🏫
첫 번째 요구사항을 만족시켰다. 다음 강의에서 다른 요구사항도 차근차근 만족시켜보자.
📎
이 글은 실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편) 강의의 수업 자료 중 일부입니다.