Elasticsearch vs Solr - 어떤 검색엔진을 선택할까?
Elasticsearch vs Solr - 어떤 검색엔진을 선택할까?
검색엔진을 도입하려는 많은 개발자들이 Solr와 Elasticsearch 사이에서 고민합니다.
둘 다 오픈소스 기반의 강력한 검색엔진이지만, 내부 구조와 생태계, 사용 편의성 측면에서 꽤 차이가 있죠.
이 글에서는 두 검색엔진을 비교하고, 각각의 장단점을 정리해보겠습니다.
1. 개요
| 항목 | Solr | Elasticsearch |
|---|---|---|
| 개발사 | Apache Software Foundation | Elastic.co |
| 배포 연도 | 2006년 | 2010년 |
| 기반 기술 | Apache Lucene | Apache Lucene |
| API 방식 | HTTP/XML, JSON | RESTful JSON |
| 주요 사용처 | 전통적인 검색 시스템, 공공기관 등 | 로그 분석, 실시간 검색, 분석 플랫폼 |
✅ 공통점: Lucene 기반
✅ 차이점: Solr는 전통 검색, Elasticsearch는 실시간 분석과 검색에 강점
2. 설치 및 구성
✅ Solr
- 단일 JAR 실행으로 로컬 실행 간편
- core 중심의 구성 (코어 = 인덱스 단위)
schema.xml,solrconfig.xml설정 필요
✅ Elasticsearch
- 설치 간편 (tar/zip, Docker 등 다양)
- REST API 기반으로 설정/관리
- YAML 설정 방식
💡 Elasticsearch가 클러스터 구성 및 운영이 더 직관적입니다.
3. 검색 기능 비교
| 기능 | Solr | Elasticsearch |
|---|---|---|
| Full-Text 검색 | ✅ 강력함 | ✅ 강력함 |
| 분산 처리 | 수동 설정 필요 | 자동 내장 (Shard, Replica) |
| 자동 완성 / 스펠 체크 | 기본 내장 | Plugin 또는 매핑 필요 |
| 분석 기능 (Aggregation) | 약함 | 매우 강함 |
📊 Elasticsearch는 Kibana와 연동되는 시각적 분석에 강합니다.
4. 사용 편의성
| 항목 | Solr | Elasticsearch |
|---|---|---|
| 설정 난이도 | XML 기반, 복잡함 | REST + YAML, 쉬움 |
| 문서화 | 풍부하지만 기술적 | 직관적이고 예제 풍부 |
| 커뮤니티 | 오래되었고 안정적 | 활발하고 트렌디함 |
5. 장단점 요약
✅ Solr 장점
- 안정적이고 성숙한 구조
- 복잡한 쿼리 튜닝 가능 (DisMax 등)
- XML 설정으로 정밀 제어 가능
- 대규모 배치 인덱싱에 적합
❌ Solr 단점
- 실시간 분석 기능 부족
- 설정 복잡 (XML)
- 클러스터링 수동 설정 필요
✅ Elasticsearch 장점
- 실시간 검색 + 집계 통합
- Kibana 시각화 도구 연동 (ELK Stack)
- 설정 및 API 직관적
- 마이크로서비스와 잘 어울림
❌ Elasticsearch 단점
- 잦은 버전 변경 및 라이선스 이슈
- 설정 자동화가 많아 내부 파악 어려움
6. 언제 어떤 걸 선택할까?
| 상황 | 추천 |
|---|---|
| 검색 위주의 전통적인 시스템 구축 | Solr |
| 실시간 로그 분석, 사용자 행동 분석 | Elasticsearch |
| 단일 서버에서 간단한 검색 기능 | Solr |
| 확장성 + 운영 편의성 중요 | Elasticsearch |
✅ 마무리
Solr와 Elasticsearch는 서로 다른 장점을 가진 검색엔진입니다.
"내 프로젝트에 어떤 검색이 필요한가?"를 먼저 정의하고 선택하세요.
- 빠른 개발과 시각화 중심 👉 Elasticsearch
- 정밀한 텍스트 검색과 튜닝 👉 Solr
두 도구 모두 훌륭한 오픈소스이니, 작은 프로젝트부터 경험해보길 추천드립니다!
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