Elasticsearch란? / Elasticsearch 주요 활용 사례

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JSCODE 박재성

Elasticsearch의 의미를 인터넷에 검색해보면 아래와 같이 나온다.

Elasticsearch는 오픈 소스 분산, RESTful 검색 및 분석 엔진, 확장 가능한 데이터 저장소 및 벡터 데이터베이스이다. - Elasticsearch 공식 홈페이지 -

너무 어렵게 적혀져있다. First Word 법칙에 따라 쉽게 바꿔서 이해해보자.

Elasticsearch는 검색, 데이터 분석에 최적화된 데이터베이스이다.

이렇게 기억하고 있어도 충분하다.

최근 현업에서 Elasticsearch는 크게 2가지 용도로 사용된다.

Elasticsearch는 대규모 데이터(ex. 로그 등)를 수집 및 분석하는 데 최적화되어 있다. 주로 Elasticsearch(데이터 저장), Logstash(데이터 수집 및 가공), Kibana(데이터 시각화)를 같이 활용해 데이터를 수집 및 분석한다.

Elasticsearch는 데이터가 많더라도 뛰어난 검색 속도를 가지고 있고, 오타나 동의어를 고려해서 유연하게 검색할 수 있는 기능을 가지고 있다. 쿠팡이나 배달의민족의 검색 기능도 전부 Elasticsearch를 활용해 구현되어있다.

(네이버나 구글은 자체적인 검색 엔진을 구축해서 사용한다.)

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Elasticsearch를 처음 배우는 입장에서 2가지 활용 사례를 한 번에 익히려고 하면 방대한 학습량에 압도당할 것이다. 따라서 이 2가지 활용 사례 중에서 ‘검색 최적화’ 사례에 초점을 맞춰서 배워볼 것이다.

이렇게 1가지 사례에 초점을 맞춰서 학습하다보면, 자연스럽게 Elasticsearch의 기본 기능을 빠르게 익힐 수 있게 된다. 그런 뒤에 Elasticsarch의 디테일한 기능이나 작동 원리에 대해서 조금씩 학습하면서 살을 붙여나가면 된다.