[Elasticsearch]엘라스틱서치의 기본개념 및 장점/단점

엘라스틱서치 기본개념 및 장단점 알아보기

엘라스틱서치(Elasticsearch)는 실시간 검색 및 분석에 특화된 오픈 소스 분산 검색 엔진입니다. Elasticsearch는 데이터를 인덱싱하고 검색, 분석, 시각화하는 데에 사용됩니다. Elasticsearch는 자바 기반의 오픈 소스인 루씬(Lucene) 검색 엔진을 기반으로 하고 있으며, 분산 처리 및 복제, RESTful API 지원 등 다양한 기능을 제공합니다.

다양한 기능

Elasticsearch는 JSON 형식의 문서(Document) 단위로 데이터를 저장하며, 이러한 문서는 인덱스(Index)라는 논리적인 데이터베이스에 저장됩니다. 각 문서는 유일한 ID로 식별됩니다. Elasticsearch는 색인(Indexing)과 검색(Searching) 기능을 제공하며, 색인은 데이터의 추가, 수정, 삭제 등을 처리하고 검색은 저장된 데이터에서 원하는 정보를 검색하는 것을 의미합니다. Elasticsearch는 다른 오픈 소스인 Kibana, Logstash 등과 함께 사용하여 로그 데이터, 검색 데이터 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

장점

• 1. 검색 성능이 빠르다: Elasticsearch는 Lucene 검색 엔진을 기반으로 하기 때문에 뛰어난 검색 성능을 제공합니다. 검색 대상이 되는 데이터를 빠르게 처리하고, 결과를 실시간으로 반환할 수 있습니다.
• 2. 확장성이 뛰어나다: Elasticsearch는 분산 처리 구조를 가지고 있기 때문에, 데이터 양이 증가할 때도 데이터베이스 서버의 확장이 용이합니다. 또한, 데이터의 복제 및 장애 대응 기능이 있기 때문에, 서버 다운이나 네트워크 장애 등의 문제가 발생해도 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.
• 3. RESTful API를 제공한다: Elasticsearch는 RESTful API를 제공하여 HTTP 프로토콜을 통해 데이터를 검색하고 추가, 수정, 삭제 등을 할 수 있습니다. 이러한 특징 덕분에 Elasticsearch를 다양한 플랫폼에서 사용하기 용이합니다.
• 4. 다양한 플러그인을 지원한다: Elasticsearch는 다양한 플러그인을 제공하며, 이러한 플러그인을 이용하여 기존의 기능을 확장하거나 새로운 기능을 추가할 수 있습니다.
• 5. 다양한 검색 기능을 제공한다: Elasticsearch는 불린 검색, 언어 분석, 지리적 위치 검색, 쿼리 문자열, 맞춤법 검사 등 다양한 검색 기능을 제공합니다. 이를 이용하여 대량의 데이터에서 원하는 정보를 빠르게 검색하고, 필요한 정보를 쉽게 추출할 수 있습니다.

단점

• 1. 인덱싱에 대한 고민이 필요하다: Elasticsearch는 자동으로 인덱싱을 처리하지만, 인덱싱 구조 설계에 대한 고민이 필요합니다. 데이터의 양이 많거나 검색이 복잡할 경우, 인덱스 구조를 잘 설계해야 합니다.
• 2. 운영이 복잡하다: Elasticsearch는 설치와 구성, 운영에 대한 지식이 필요합니다. 또한, 데이터의 양이 많아질 경우, 운영이 복잡해질 수 있습니다.
• 3. 복잡한 쿼리 작성이 필요하다: Elasticsearch는 검색 쿼리를 작성할 때, SQL과는 다른 쿼리 문법을 사용합니다. 쿼리 작성에 대한 이해도가 필요하며, 복잡한 쿼리 작성에 대한 기술적 지식이 필요합니다.
• 4. 메모리 사용량이 높다: Elasticsearch는 데이터를 처리하기 위해 많은 메모리를 사용합니다. 따라서, 메모리 용량을 충분히 확보해야 합니다.
• 5. 문서의 크기가 큰 경우 처리 속도가 느려질 수 있다: Elasticsearch는 JSON 형식으로 저장되기 때문에, 문서의 크기가 큰 경우 처리 속도가 느려질 수 있습니다. 이러한 경우, 문서를 분할하여 처리할 필요가 있습니다.

Elasticsearch는 뛰어난 검색 성능과 확장성을 제공하며, RESTful API를 지원하여 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 하지만, 운영이 복잡하고, 인덱싱 구조 설계에 대한 고민이 필요하며, 복잡한 쿼리 작성이 필요합니다.