✅ 인프라 아키텍처 설계하기 MySQL과 Elasticsearch의 장단점은 명확하다. MySQL은 트랜잭션을 기반으로 데이터의 정합성을 보존해주는 게 큰 장점이다. 반면에 Elasticsearch는 빠른 검색에 최적화 되어 있다. 현업에서는 이 2가
✅ 요구사항 반영하기 대소문자 구분없이 검색할 수 있게 만들기 단어의 순서에 상관없이 검색 잘 되게 만들기 HTML 태그로 검색되지 않게 만들기 요구사항을 잘 반영했는 지 테스트해보기
✅ Spring Boot에서 Elasticsearch 활용해 자동완성 API 만들기 Controller에 API 추가하기 Service에 의존성 추가하기 Service에 메서드 만들고 로직 추가하기 Postman으로 테스트를 위한 더미 데이터 넣기 P
프로젝트 레포지토리의 final 브랜치에 프로젝트 완성본을 올려뒀다. 강의의 실습을 똑같이 따라했는데도 잘 작동하지 않았다면, 아래 코드와 비교해서 잘못 작성한 부분이 있는 지 체크해보자.
✅ AWS OpenSearch vs Elastic Cloud AWS OpenSearch와 Elastic Cloud의 차이를 알기 위해 OpenSearch의 역사에 대해 먼저 알아보자. Elasticsearch를 개발한 회사에서 Elasticsearch
✅ Spring Boot에서 인덱스에 맞게 Document 정의하기 Spring Data JPA에서 DB의 테이블에 맞게 Entity를 작성하는 것처럼, Spring Data Elasticsearch에서 인덱스에 맞게 Document를 작성해야 한다.
✅ 대소문자 구분없이 검색하는 방법 Custom Analyzer를 활용해 인덱스 생성하기 데이터 삽입하기 검색해보기 Analyze API 사용하기 Custom Analyzer를 활용해 인덱스 다시 생성하기 데이터 삽입하기 검색해보기 Analyze AP
✅ Elasticsearch란? Elasticsearch의 의미를 인터넷에 검색해보면 아래와 같이 나온다. Elasticsearch는 오픈 소스 분산, RESTful 검색 및 분석 엔진, 확장 가능한 데이터 저장소 및 벡터 데이터베이스이다. - Ela
✅ 기본값으로 설정되어 있는 애널라이저(Analyzer) Elasticsearch에서 제공하는 애널라이저로는 standard, simple, whitespace 등 다양한 종류가 있다. 그 중 기본값으로 설정되어 있는 애널라이저는 standard an
✅ 특정 값과 정확하게 일치하는 데이터를 조회하고 싶을 때 (term) term 쿼리는 특정 값과 정확히 일치하는 모든 도큐먼트를 조회한다. term 쿼리는 text를 제외한 모든 타입에서 사용한다. (text 타입에서도 사용은 가능하나 의도대로 작동
