Spring + Elasticsearch 전문 검색 인덱스 적용 - 구현 (2)

5. Spring + Elasticsearch 구현

이제 앞서 살펴본 Elasticsearch 문법들을 그대로 Spring에서 구현하는 것이 이 포스팅의 목표이다ㅓ

먼저 Spring에서 Elasticsearch 데이터를 관리&처리하기 위해 Spring Data Elasticsearch를 사용하였다

자세한 내용은 Spring Data Elasticsearch docs를 참고할 수 있다.

 

build.gradle

dependencies {
    // elasticsearch
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-elasticsearch'
}

 

사실 Elasticsearch 포트 번호를 변경하거나, 인증을 적용한 게 아니라면 config를 만들어줄 필요가 없지만 허전하니 넣어두겠다

@EnableElasticsearchRepositories
@Configuration
public class ElasticsearchConfig extends ElasticsearchConfiguration {

    @Value("${spring.data.elasticsearch.url}")
    private String url;

    @Override
    public ClientConfiguration clientConfiguration() {
        return ClientConfiguration.builder()
                .connectedTo(url)
                // 인증 추가 가능
                .build();
    }

    // '_class' 필드 제거
    @Override
    protected boolean writeTypeHints() {
        return false;
    }
}

// application.yml
spring:
  data:
    elasticsearch:
      repositories:
        enabled: true
      url: localhost:9200

 

4.3에서 생성했던 Analyzer, Tokenizer를 적용한 Post 인덱스를 Spring에서 생성해보자.

Elasticsearch Object Mapping과 MisCellaneous Elasticserach Operation Support를 참고했다

 

PostDocument

@Getter
@Document(indexName = "post", writeTypeHint = WriteTypeHint.FALSE) // '_class' 필드 제거
@Setting(settingPath = "elastic/post-document-setting.json") // post 인덱스에 대한 분석기, 토크나이저 설정
@Mapping(mappingPath = "elastic/post-document-mapping.json") // post가 저장&검색될 때 사용될 타입과 분석기 지정
public class PostDocument {

    @Id
    private String id;

    private String title;

    private String content;

    public PostDocument(String title, String content) {
        this.title = title;
        this.content = content;
    }
}

 

resources/post-document-setting.json

{
  "analysis": {
    "tokenizer": {
      "nori_mixed": {
        "type": "nori_tokenizer",
        "decompound_mode": "mixed"
      }
    },
    "analyzer": {
      "nori_korean": {
        "type": "custom",
        "tokenizer": "nori_mixed"
      }
    }
  }
}

 

resources/post-document-mapping.json

{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "nori_korean"
    },
    "content": {
      "type": "text",
      "analyzer": "nori_korean"
    }
  }
}

 

아까 만들어뒀던 Post 인덱스를 제거하고 프로젝트를 실행해보자

1. Elasticsearch - DELETE /post

2. 프로젝트 실행

3. Elasticsearch - GET /post/_settings, GET /post/_mapping

 

이제 match 쿼리로 데이터를 조회하기 위해 Elasticsearch Repository를 활용하였다

Elasticsearch Repository도 CRUD와 Paging을 상속받고 있어 JPA Repository와 매우 유사하게 사용할 수 있다

 

하지만 Elasticsearch Repository에서 제공하는 조회 기능 findX는 bool match 쿼리를 활용한다

 

따라서 match 쿼리로 데이터를 조회하려면 @Query를 통해 직접 구현해야 한다

이전 글에서 확인했듯이 match를 사용한 조회 쿼리는 query-match, query-match-query 구문을 활용할 수 있다

 

추가로 페이징을 적용하기 위해 반환타입에 Page, 파라미터에 Pageable만 추가해면 쿼리가 나갈 때 알맞는 데이터를 포함시킨다

{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "example"
      }
    }
  },
  "from": 10, // SQL의 offset
  "size": 5   // 페이지 크기
}

 

PostDocumentRepository

@Repository
public interface PostDocumentRepository extends ElasticsearchRepository<PostDocument, String> {

//    @Query("{\"match\": {\"content\": {\"query\": \"?0\"}}}")
    @Query("{\"match\": {\"content\": \"?0\"}}")
    List<PostDocument> findByContentContaining(String keyword);

//    @Query("{\"match\": {\"content\": {\"query\": \"?0\"}}}")
    @Query("{\"match\": {\"content\": \"?0\"}}")
    Page<PostDocument> findByContentContaining(String keyword, Pageable pageable);
}

 

PostDocument의 필드는 분석기를 매핑해놨기 때문에 저장은 ElasticRepository의 save() 메소드를 그대로 활용하였다

 

PostDocumentController

단순 CRUD라 service 계층은 생략하였다

@PostMapping("/posts")
public ResponseEntity postDocument(@RequestParam String title,
                                   @RequestParam String content) {
    PostDocument postDocument = new PostDocument(title, content);
    postDocumentRepository.save(postDocument);
    return ResponseEntity.ok(postDocument.getId());
}

@GetMapping("/posts/_search")
public ResponseEntity search(@RequestParam String keyword,
                             @PageableDefault Pageable pageable) {
    Page<PostDocument> postDocuments = postDocumentRepository.findByContentContaining(keyword, pageable);
    return ResponseEntity.ok(postDocuments);
}

 

PostDocument 저장 및 검색 테스트

 

6. Elasticsearch의 전문 검색 인덱스 vs H2의 LIKE % 성능 비교

이어서