스프링부트와 Elasticsearch를 활용한 검색 기능 개발 가이드
스프링부트와 Elasticsearch 소개
스프링부트는 스프링 프레임워크를 기반으로 한 자바 웹 어플리케이션 개발 프레임워크입니다. 스프링부트를 사용하면 프로젝트 구성이 간소화되고 개발 생산성이 향상됩니다.
Elasticsearch는 오픈소스 검색엔진입니다. 대용량 데이터 처리와 분산처리에 특화되어 있으며, 빠른 검색 속도를 보장합니다.
스프링부트와 Elasticsearch를 결합하여 검색 기능 개발을 한다면, 더 빠르고 정확한 검색 기능을 제공할 수 있습니다. 이번 글에서는 스프링부트와 Elasticsearch를 활용하여 검색 기능을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
Elasticsearch 검색 기능 개발 절차
Elasticsearch 검색 기능을 개발하는 절차는 다음과 같습니다.
- Elasticsearch 색인 생성
- 데이터 색인
- 검색 쿼리 작성
- 검색 결과 처리
먼저 Elasticsearch 색인 생성부터 알아보겠습니다.
1. Elasticsearch 색인 생성
Elasticsearch에서 데이터를 검색하기 위해서는 먼저 데이터를 색인해야 합니다. 색인은 Elasticsearch에서 데이터를 저장하는 단위입니다.
색인을 생성하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.
PUT /{색인 이름}
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
}
}위 코드는 색인을 생성하는 코드입니다. 색인 이름은 사용자가 지정할 수 있으며, settings 부분에는 색인 설정을 지정합니다. number_of_shards는 데이터를 색인할 때 몇 개의 파티션으로 나눌 것인지를 지정합니다. number_of_replicas는 색인의 복제본 개수를 지정합니다.
2. 데이터 색인
색인을 생성했다면, 데이터를 색인해야 합니다. 데이터를 색인하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.
POST /{색인 이름}/_doc
{
"title": "스프링부트와 Elasticsearch를 활용한 검색 기능 개발 가이드",
"content": "이번 글에서는 스프링부트와 Elasticsearch를 결합하여 검색 기능을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.",
"author": "John Doe"
}위 코드는 색인에 데이터를 추가하는 코드입니다. _doc은 Elasticsearch에서 제공하는 기본 문서 타입입니다. title, content, author는 색인에 추가할 데이터 필드입니다.
3. 검색 쿼리 작성
데이터를 색인했다면, 검색 쿼리를 작성해야 합니다. 검색 쿼리는 Elasticsearch에서 제공하는 쿼리 DSL을 사용하여 작성할 수 있습니다.
GET /{색인 이름}/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "스프링부트"
}
}
}위 코드는 검색 쿼리를 작성하는 코드입니다. match 쿼리는 지정한 필드에서 특정 텍스트를 검색하는 쿼리입니다. title 필드에서 "스프링부트"라는 텍스트를 검색하는 쿼리입니다.
4. 검색 결과 처리
검색 쿼리를 실행하면 결과가 반환됩니다. 검색 결과를 처리하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHits hits = response.getHits();
SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
for (SearchHit hit : searchHits) {
Map sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
String title = (String) sourceAsMap.get("title");
String content = (String) sourceAsMap.get("content");
String author = (String) sourceAsMap.get("author");
System.out.println("Title: " + title);
System.out.println("Content: " + content);
System.out.println("Author: " + author);
}위 코드는 검색 결과를 처리하는 코드입니다. SearchResponse 객체에서 검색 결과를 가져오고, SearchHits 객체에서 검색 결과를 배열로 변환합니다. SearchHit 객체에서 필드 값을 가져와서 출력합니다.
스프링부트와 Elasticsearch 연동 방법
Elasticsearch와 스프링부트를 연동하려면, 다음과 같은 라이브러리를 추가해야 합니다.
org.elasticsearch
elasticsearch
7.13.2
먼저 Elasticsearch 클라이언트를 생성합니다.
@Bean
public RestHighLevelClient client() {
RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder);
return client;
}위 코드는 Elasticsearch 클라이언트를 생성하는 코드입니다. HttpHost 객체를 사용하여 Elasticsearch 호스트와 포트를 설정합니다.
다음으로, Elasticsearch 데이터를 색인하는 코드를 추가합니다.
IndexRequest request = new IndexRequest("my_index");
request.id("1");
request.source(json, XContentType.JSON);
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);위 코드는 Elasticsearch에 데이터를 색인하기 위한 코드입니다. IndexRequest 객체를 생성하여 색인할 데이터를 지정합니다. IndexResponse 객체에서 색인 결과를 확인할 수 있습니다.
마지막으로, Elasticsearch 검색 쿼리를 실행하는 코드를 추가합니다.
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", "스프링부트"));
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);위 코드는 Elasticsearch 검색 쿼리를 실행하는 코드입니다. SearchRequest 객체를 생성하여 쿼리할 색인을 지정합니다. SearchSourceBuilder 객체를 사용하여 검색 쿼리를 지정합니다. matchQuery 메서드는 검색할 필드와 검색어를 지정하여 검색 쿼리를 생성합니다. SearchResponse 객체에서 검색 결과를 확인합니다.
Elasticsearch 검색 기능 최적화 방법
Elasticsearch 검색 기능을 최적화하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
1. 인덱스 샤드 개수 증가
인덱스 샤드 개수를 증가시키면 검색 속도를 향상시킬 수 있습니다. 인덱스 샤드 개수를 늘리면 색인과 검색 작업이 분산되어 병렬처리가 가능해지기 때문입니다.
2. 필드 필터링
필드 필터링은 검색 결과에서 필요한 필드만 추출하여 반환할 수 있습니다. 필드 필터링을 사용하면 검색 결과를 더 빠르게 반환할 수 있습니다.
3. 인덱스 메모리 증가
인덱스 메모리를 증가시키면 검색 속도를 향상시킬 수 있습니다. 인덱스 메모리를 늘리면 자주 액세스되는 데이터를 캐시할 수 있기 때문입니다.
4. 인덱스 리프레시 주기 조정
인덱스 리프레시 주기를 조정하여 검색 속도를 향상시킬 수 있습니다. 인덱스 리프레시 주기는 Elasticsearch에서 인덱스를 조회하고 업데이트하는 주기입니다. 인덱스 리프레시 주기를 적절하게 조정하면 검색 속도를 더욱 개선할 수 있습니다.
결론
이번 글에서는 스프링부트와 Elasticsearch를 활용하여 검색 기능을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. Elasticsearch 검색 기능 개발 절차와 스프링부트와 Elasticsearch 연동 방법을 알아보았으며, Elasticsearch 검색 기능 최적화 방법에 대해서도 살펴보았습니다. 스프링부트와 Elasticsearch를 활용하여 검색 기능을 개발한다면, 빠르고 정확한 검색 기능을 제공할 수 있습니다.