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Search Engines

Elasticsearch 같은 검색 엔진은 대량의 데이터를 빠르고, 확장 가능하며, 유연하게 검색·분석하기 위해 설계된 특화된 도구이다.

Elasticsearch는 오픈 소스 분산 검색 및 분석 엔진으로, Apache Lucene 위에 구축되었으며, 전문(full-text) 검색 기능, 실시간 인덱싱, 고급 쿼리 기능을 제공한다.

검색 엔진(예: Elasticsearch)의 주요 특징은 다음과 같다.

  1. 전문 검색(Full-Text Search): 관련성 점수(relevance scoring)와 텍스트 분석을 포함한 복잡한 검색 쿼리를 지원한다.
  2. 분산 아키텍처(Distributed Architecture): 여러 노드나 서버에 걸친 수평적 분산을 통해 확장성을 제공한다.
  3. 실시간 인덱싱(Real-Time Indexing): 데이터를 거의 즉시 인덱싱하고 검색할 수 있다.
  4. 강력한 Query DSL: 복잡한 쿼리를 작성하고 실행할 수 있는 도메인 특화 언어를 제공한다.
  5. 분석 기능(Analytics): 집계 및 데이터 분석 기능을 제공하며, 로그 및 이벤트 데이터 분석에 자주 사용된다.
Elasticsearch 펼치기

Elasticsearch의 핵심은 문서 지향(document-oriented) 검색 엔진이다. 이는 문서 기반 데이터베이스로서, 저장된 레코드에 대해 삽입(INSERT), 삭제(DELETE), 조회(RETRIEVE)는 물론 분석(Analytics)까지 수행할 수 있다. 하지만 Elasticsearch는 과거에 사용해본 일반적인 범용 데이터베이스와는 다르다. 본질적으로는 검색 엔진이며, 저장된 데이터를 검색 조건에 맞게 초고속으로 조회할 수 있는 다양한 기능을 제공한다.

📝정리: Elasticsearch는 문서 기반 검색 엔진이자 데이터베이스로, 단순 저장소가 아닌 초고속 검색과 분석 기능을 제공한다.

Solr 펼치기

Solr는 오픈 소스이자 고도로 확장 가능한 검색 플랫폼으로, Apache Lucene 위에 구축되었으며, 전문 검색(full-text search), 패싯 검색(faceted search), 실시간 인덱싱을 위해 설계되었다. Solr는 대량의 데이터를 고성능·고관련성(relevance)으로 인덱싱하고 쿼리할 수 있는 강력한 기능을 제공한다. 또한 복잡한 쿼리, 분산 검색, 고급 텍스트 분석(토크나이징, 스테밍 등)을 지원한다.

추가 기능으로는 패싯 검색, 하이라이팅, 위치 기반 검색(geographic search)이 있으며, 전자상거래, 콘텐츠 관리 등 다양한 애플리케이션에서 검색 엔진 및 데이터 검색 시스템 구축에 널리 사용된다.

📝정리: Solr는 Lucene 기반 오픈 소스 검색 플랫폼으로, 전문·패싯 검색과 실시간 인덱싱, 고급 텍스트 분석을 지원하여 대규모 검색 시스템에 활용된다.

  • 패싯 검색(Faceted Search): 패싯 검색은 검색 결과를 카테고리(속성)별로 그룹화하여 사용자가 원하는 조건을 점점 좁혀가며 탐색할 수 있게 해주는 검색 방식이다.