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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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애널라이저(Analyzer)란?

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
what-is-analyzer
type
post
updatedAt
Apr 4, 2026 10:00

✅ 애널라이저(Analyzer)란?

이전 강의에서 products의 name 필드값을 토큰(token)으로 분리해 역인덱스(Inverted Index)로 저장하는 과정을 살펴봤다. 이 과정에서 문자열(text)을 토큰으로 변환시켜주는 장치를 보고 애널라이저(Analyzer)라고 부른다.
POST /products/_create/1 { "name": "Apple 2025 맥북 에어 13 M4 10코어" } POST /products/_create/2 { "name": "Apple 2024 에어팟 4세대" } POST /products/_create/3 { "name": "Apple 2024 아이패드 mini A17 Pro" }
토큰(token)
도큐먼트 id
Apple
[1, 2, 3]
2025
[1]
맥북
[1]
에어
[1]
13
[1]
M4
[1]
10코어
[1]
2024
[2, 3]
에어팟
[2]
4세대
[2]
아이패드
[3]
mini
[3]
A17
[3]
Pro
[3]
 
그림으로 나타내면 다음과 같다.
notion image
 
이전에 간단하게 배울 때는 문자열을 단어 단위로 잘라서 토큰으로 만든다고만 배웠다. 사실은 문자열을 간단하게 단어 단위로만 자르는 게 아니라 애널라이저(Anylyzer)가 여러 가지의 작업을 거쳐서 토큰을 만들어낸다.
애널라이저(Analyzer)는 내부적으로 캐릭터 필터(character filter), 토크나이저(tokenizer), 토큰 필터(token filter)라는 걸 활용해 문자열을 토큰으로 변환시킨다. 이 3가지의 개념에 대해 조금 더 자세히 알아보자.
 
 

✅ 캐릭터 필터(character filter)

캐릭터 필터(character filter)는 문자열을 토큰으로 자르기 전에 문자열을 다듬는 역할을 한다.
다양한 종류의 필터가 존재하며, 여러 개의 필터를 적용시킬 수 있다.
 
[예시]
  • html_strip 필터 적용 (HTML 태그를 제거)
    • <h1>아이폰 15 사용 후기</h1> → 아이폰 15 사용 후기
  • (mapping 필터, pattern replace 필터)
 
 

✅ 토크나이저(tokenizer)

토크나이저(tokenizer)는 문자열을 토큰으로 자르는 역할을 한다.
 
[예시]
  • standard 토크나이저 (공백 또는 ,, ., !, ?와 같은 문장 부호를 기준으로 자름)
    • The Brown-Foxes jumped over the roof.
      → [The, Brown, Foxes, jumped, over, the, roof]
  • (classic 토크나이저, keyword 토크나이저, pattern 토크나이저 등등)
 
 

✅ 토큰 필터(token filter)

토큰 필터(token filter)는 잘린 토큰을 최종적으로 다듬는 역할을 한다.
다양한 종류의 필터가 존재하며, 여러 개의 필터를 적용시킬 수 있다.
 
[예시]
  1. lowercase 필터 적용 (소문자로 변환)
    1. [The, Brown, Foxes, jumped, over, the, roof]
      → [the, brown, foxes, jumped, over, the, roof]
       
  1. stop 필터 적용 (a, the, is와 같은 특별한 의미를 가지지 않는 단어 제거)
    1. [the, brown, foxes, jumped, over, the, roof]
      → [brown, foxes, jumped, roof]
 
  1. stemmer 필터 적용 (단어의 원래 형태로 변환)
    1. [brown, foxes, jumped, roof]
      → [brown, fox, jump, roof]
 
  • (asciifolding 필터, synonym 필터, edge_ngram 필터, kstem 필터 등등)
 
 
👨🏻‍🏫
그럼 다음 강의에서는 Elasticsearch에 기본값으로 설정되어 있는 애널라이저의 character filter, tokenizer, token filter가 어떻게 설정되어 있는 지 알아보자.
 
📎
이 글은 실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편) 강의의 수업 자료 중 일부입니다.