엘라스틱서치 설치 및 기본내용

1. 엘라스틱서치 다운로드 (필자는 8.17.4 설치)

- 키바나도 동일한 버전으로 설치를 해야하나 필자는 키바나를 사용하지 않을 예정이라 설치X

Download Elasticsearch

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2. 엘라스틱서치 설정

# C:\elasticsearch\elasticsearch-8.17.4\config\elasticsearch.yml

cluster.name: my-es-cluster
node.name: node-1
path.data: C:/elasticsearch/data
path.logs: C:/elasticsearch/logs
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9200

# 인증 끄기 (테스트용)
xpack.security.enabled: false

1) JVM Heap 설정

(예: C:\elasticsearch\elasticsearch-8.17.4\config\jvm.options)
# 기존 (자동 감지)
# -Xms...
# -Xmx...

# 아래처럼 고정값으로 수정 (예: 8GB 사용)
-Xms8g
-Xmx8g


Elasticsearch는 Java 기반이라 실행 시 JVM Heap을 사용하는데,
기본 설정으로는 머신의 RAM 절반까지 자동 할당한다.
→ 그래서 32GB RAM이 있다면 → 16GB heap
→ 그 외에 Lucene, OS 캐시, 기타 native memory 때문에 실제 사용량이 32GB 이상으로 튀는 현상 발생 가능

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3. 엘라스틱서치 실행

# PowerShell 또는 cmd에서
cd C:\elasticsearch\elasticsearch-8.x\bin
elasticsearch.bat

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4. 설치 테스트

http://localhost:9200

{
  "name" : "node-1",
  "cluster_name" : "my-es-cluster",
  "cluster_uuid" : "...",
  "version" : {
    "number" : "8.x.x",
    ...
  }
}

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5. Elasticsearch 테스트 인덱스 만들기

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch("http://localhost:9200")

index_name = "products"

# 한글 형태소 분석기 nori 사용
index_body = {
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "korean_analyzer": {
                    "type": "custom",
                    "tokenizer": "nori_tokenizer",
                    "filter": ["lowercase"]
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "keyword": {"type": "text", "analyzer": "korean_analyzer"},
            "product_name": {"type": "text", "analyzer": "korean_analyzer"},
            "normal_price": {"type": "integer"},
            "discount_price": {"type": "integer"},
            "shop_name": {"type": "keyword"},
            "img_url": {"type": "keyword"},
            "product_url": {"type": "keyword"},
            "expire_date": {"type": "date"}
        }
    }
}

# 기존 인덱스 삭제 후 생성
if es.indices.exists(index=index_name):
    es.indices.delete(index=index_name)

es.indices.create(index=index_name, body=index_body)
print("✅ 'products' 인덱스 생성 완료")

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6. 상품 1개 색인 테스트 (엘라스틱서치에 데이터 넣기)

import datetime

doc = {
    "keyword": "나이키",
    "product_name": "나이키 에어맥스 270 블랙",
    "normal_price": 129000,
    "discount_price": 99000,
    "shop_name": "쇼핑몰1",
    "img_url": "https://example.com/img1.jpg",
    "product_url": "https://example.com/item1",
    "expire_date": datetime.datetime(2025, 4, 30)
}

res = es.index(index="products", document=doc)
print("📦 색인 결과:", res['result'])

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7. 기존 데이터 삭제하는 방법

1. 전체삭제 (인덱스 전체 삭제)

es.indices.delete(index="products")

2. 조건 삭제 (예: 만료일 지난 상품)

query = {
    "query": {
        "range": {
            "expire_date": {
                "lt": "now"
            }
        }
    }
}
es.delete_by_query(index="products", body=query)

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* nori 설치

cd C:\elasticsearch\elasticsearch-8.17.3\bin
elasticsearch-plugin install analysis-nori

- 엘라스틱서치 재실행

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Elasticsearch vs SQL 쿼리 비교

"query": "나이키"	WHERE 조건값	찾고자 하는 키워드 or 조건
"fields": ["title", "description", "keywords"]	WHERE title LIKE '%나이키%' OR description LIKE ...	어떤 컬럼을 검색할지 지정
"multi_match"	OR 조건 다중 칼럼 검색	여러 필드에서 같은 키워드로 검색
"match"	WHERE title LIKE '%나이키%'	단일 필드 검색
"fuzziness"	LIKE나 유사도 검색	오타나 유사 단어도 매칭
"size": 10	LIMIT 10	결과 개수 제한
"from": 0	OFFSET 0	페이지네이션 시작 위치

예시)

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "multi_match": {
            "query": "나이키",
            "fields": ["title", "description", "keywords"],
            "fuzziness": "AUTO"
          }
        },
        {
          "range": {
            "created_at": {
              "gte": "now-1d/d"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}


SELECT *
FROM products
WHERE (title LIKE '%나이키%'
    OR description LIKE '%나이키%'
    OR keywords LIKE '%나이키%')
  AND created_at >= 오늘 자정 기준 하루 전
LIMIT 10 OFFSET 0;