엘라스틱서치 인덱스, 제대로 이해하고 설계하기
엘라스틱서치는 대용량 데이터의 실시간 검색과 분석에 최적화된 오픈소스 엔진입니다.
그 중심에는 바로 인덱스(index)가 있습니다.
이번 포스팅에서는 실무에서 꼭 알아야 할 엘라스틱서치 인덱스의 구조와 설계 핵심을 정리합니다.
인덱스란 무엇인가?
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인덱스는 데이터를 저장·검색하는 논리적 단위로, 관계형 DB의 ‘테이블’과 비슷합니다.
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인덱스 안에는 수많은 도큐먼트(document)가 있고, 도큐먼트는 여러 필드(field)로 구성됩니다.
인덱스의 내부 구조
엘라스틱서치 인덱스는 다음과 같은 계층 구조로 이루어져 있습니다.
계층 | 설명 |
클러스터 | 여러 노드로 구성된 가장 큰 단위 |
노드 | 엘라스틱서치 인스턴스(서버) |
인덱스 | 데이터를 저장하는 논리적 집합 |
샤드(Shard) | 인덱스를 분산 저장·처리하는 최소 단위(프라이머리/레플리카 존재) |
세그먼트 | 샤드 내 실제 데이터가 저장되는 물리 파일 |
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샤드는 데이터를 분산 저장해 병렬 처리와 성능 향상을 돕습니다.
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세그먼트는 불변 구조로 빠른 검색을 지원하지만, 업데이트 시 새로운 세그먼트가 생성되어 리소스가 소모됩니다.
인덱스 설계 시 고려사항
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샤드 수와 배치: 노드 수에 맞춰 샤드를 배분하면 효율적입니다.
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프라이머리/레플리카 샤드: 데이터 안정성과 성능을 위해 적절히 구성해야 합니다.
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세그먼트 특성: 불변 구조로 동시성 문제를 줄이고 캐시 효율을 높입니다.
실무에서 꼭 챙겨야 할 포인트
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인덱스 설계는 단순 저장이 아닌, 성능·안정성·유지보수까지 고려하는 핵심 작업입니다.
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데이터 규모와 사용 패턴에 맞는 샤드·세그먼트 설계가 중요합니다.
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인덱스 라이프사이클 관리(ILM) 등 기능도 적극 활용하세요.
엘라스틱서치 인덱스 설계 기본을 탄탄히 다지면,
대용량 데이터 환경에서도 안정적이고 빠른 검색 서비스를 구현할 수 있습니다.
에스코어의 실전 노하우로 검색 품질, 성능, 운영 효율까지 한 번에 잡으세요.