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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] 검색할 때 필요없는 HTML 태그 제거하기 (html_strip)

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

✅ 검색 시 필요없는 HTML 태그 제거하기

대부분의 게시글 서비스는 굵게, 기울임, 링크 등을 포함해서 작성할 수 있게 되어 있다. 그러려면 HTML 태그를 포함해서 그대로 DB에 저장해야 하는 경우가 많다. 이렇게 HTML 태그가 포함된 형태의 글은 어떻게 검색을 해야할 지 알아보도록 하자.
 
  1. Custom Analyzer를 활용해 인덱스 생성하기
    1. // 기존 인덱스 삭제 DELETE /boards // 인덱스 생성 + 매핑 정의 + Custom Analyzer 적용 PUT /boards { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "boards_content_analyzer": { "char_filter": [], "tokenizer": "standard", "filter": ["lowercase"] } } } }, "mappings": { "properties": { "content": { "type": "text", "analyzer": "boards_content_analyzer" } } } } // 잘 생성됐는 지 확인 GET /boards
      이번 Analyzer에는 standard tokenizer(공백 또는 ,, ., !, ?와 같은 문장 부호를 기준으로 문자열을 자름)와 lowercase token filter(소문자로 변환)만 설정했다.
 
  1. 데이터 삽입하기
    1. // id를 자동 생성해서 도큐먼트 저장하기 POST /boards/_doc { "content": "<h1>Running cats, jumping quickly — over the lazy dogs!</h1>" }
       
  1. 검색해보기
    1. GET /boards/_search { "query": { "match": { "content": "running" } } }
      위 쿼리로 검색해보면 정상적으로 잘 조회가 된다.
       
      GET /boards/_search { "query": { "match": { "content": "h1" } } }
      실제 게시글의 내용과는 상관없는 h1이라는 키워드에도 게시글이 조회됐다. 즉, HTML 태그에 대해서도 검색이 되다보니 검색 품질이 떨어지게 된다. 또 다른 단점을 알아보기 위해 Analyze API를 사용해서 분석해보자.
 
  1. Analyze API 사용하기
    1. GET /boards/_analyze { "field": "content", "text": "<h1>Running cats, jumping quickly — over the lazy dogs!</h1>" }
       
      응답값
      { "tokens": [ { "token": "h1", "start_offset": 1, "end_offset": 3, "type": "<ALPHANUM>", "position": 0 }, ... ] }
      토큰으로 저장될 필요 없는 HTML 태그까지도 역인덱스에 저장하다보니 디스크 공간을 낭비하게 된다. 그리고 역인덱스에 불필요한 토큰까지 저장되므로 검색 속도도 떨어지게 된다. 이러한 이유 때문에 토큰으로 저장할 때 HTML 태그는 제거한 뒤에 저장을 한다.
       
  1. Custom Analyzer를 활용해 인덱스 다시 생성하기
    1. 이번에는 HTML 태그를 제거한 뒤에 토큰을 만들어 저장하기 위해 html_strip character filter를 추가해서 인덱스를 생성해보자.
      // 기존 인덱스 삭제 DELETE /boards // 인덱스 생성 + 매핑 정의 + Custom Analyzer 적용 PUT /boards { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "boards_content_analyzer": { "char_filter": ["html_strip"], "tokenizer": "standard", "filter": ["lowercase"] } } } }, "mappings": { "properties": { "content": { "type": "text", "analyzer": "boards_content_analyzer" } } } } // 잘 생성됐는 지 확인 GET /boards
       
  1. 데이터 삽입하기
    1. POST /boards/_doc { "content": "<h1>Running cats, jumping quickly — over the lazy dogs!</h1>" }
       
  1. 검색해보기
    1. GET /boards/_search { "query": { "match": { "content": "running" } } } GET /boards/_search { "query": { "match": { "content": "h1" } } }
      running이라는 키워드로는 검색이 잘 되지만, h1이라는 키워드로는 검색이 잘 안되는 걸 확인할 수 있다. 검색 결과가 이렇게 나온 이유를 디버깅하기 위해 Analyze API를 사용해보자.
 
  1. Analyze API 사용하기
    1. GET /boards/_analyze { "field": "content", "text": "<h1>Running cats, jumping quickly — over the lazy dogs!</h1>" }
       
      응답값
      { "tokens": [ { "token": "running", "start_offset": 4, "end_offset": 11, "type": "<ALPHANUM>", "position": 0 }, ... ] }
      응답값을 보면 h1 이 토큰으로 저장되어 있지 않다. 이 때문에 h1이라고 검색하더라도 조회가 안 된 것이다.
       
       

✅ 정리

HTML 태그가 포함된 데이터를 검색에 사용할 때는 character filter로 html_strip 적용을 고려해보자.
 
👨🏻‍🏫
다음 강의에서는 Analyzer의 또 다른 기능에 대해 배워보도록 하자.
📎
이 글은 실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편) 강의의 수업 자료 중 일부입니다.