쇼핑몰 만들기 프로젝트 - 엘라스틱 서치(elasticsearch)와 형태소 분석기 Nori를 사용해보자

yeom yaloo·2023년 4월 4일

쇼핑몰 만들기 엘라스틱 서치

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Elasticsearch

나는 왜 엘라스틱 서치를 사용하려 했나?

기본적으로 querydsl을 사용하는 등의 방식으로 검색 기능을 구현하여 진행하려 했으나 이는 완전하게 똑같은 검색어만 검색이 된다는 문제점이 있다.
또 sql문에 like 문이 있지만 이는 table full scan 방식을 사용하고 이는 굉장히 비효율적이라고 한다.

위의 두가지 문제점만 보아도 엘라스틱 서치를 사용해야 할 이유가 타당해보였고 이에 엘라스틱서치를 사용한 검색 기능 구현을 진행하기로 했다

docker-compose

docker compose?

Docker Compose는 여러 컨테이너를 가지는 애플리케이션을 통합적으로 Docker 이미지를 만들고, 만들어진 각각의 컨테이너를 시작 및 중지하는 등의 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 도와주는 도구입니다.
Docker compose란, 여러 개의 컨테이너로부터 이루어진 서비스를 구축, 실행하는 순서를 자동으로 하여, 관리를 간단히하는 기능이다.
Docker compose에서는 compose 파일을 준비하여 커맨드를 1회 실행하는 것으로, 그 파일로부터 설정을 읽어들여 모든 컨테이너 서비스를 실행시키는 것이 가능하다.

위의 설명을 읽어도 감이 안 온다면 아래 실습을 따라해보자 감이 올것이다.

터미널을 켜준 뒤
1. cd ~
2. mkdir elastic : (디렉토리=폴더를 elastic이라는 이름으로 만들어줌)
3. vi els.yml : 해당 els라는 이름을 가진 yml 파일을 만들어서 아래 내용을 작성해준다. (이 작업의 경우 vscode로도 가능)

디렉토리 위치: 본인이름@본인이름-MacBookPro elastic
version: '3.7'
services:
  es:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:{version=원하는 버전을 작성}
    container_name: es(이부분 변경 가능)
    environment:
      - node.name=single-node
      - cluster.name=backtony
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    networks:
      - es-bridge

  kibana:
    container_name: kibana
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:{version}
    environment:
      SERVER_NAME: kibana
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://{container_name=우리가 지정해준 이름}:9200
    ports:
      - 5601:5601
    # Elasticsearch Start Dependency
    depends_on:
      - {이름 지정}
    networks:
      - es-bridge

networks:
  es-bridge:
    driver: bridge

[예시]

version: '3.7'
services:
  es: 
  	image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.9
    container_name: es
    environment:
      - node.name=single-node
      - cluster.name=backtony
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    networks:
      - es-bridge

  kibana:
    container_name: kibana
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.17.9
    environment:
      SERVER_NAME: kibana
      # Elasticsearch 기본 호스트는 http://elasticsearch:9200 이다. 
      # 현재 docker-compose 파일에 Elasticsearch 서비스 명은 es로 설정되어있다.
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://es:9200
    ports:
      - 5601:5601
    # Elasticsearch Start Dependency
    depends_on:
      - es
    networks:
      - es-bridge

networks:
  es-bridge:
    driver: bridge

docker compose -f els.yml up -d: 해당 설정파일로 도커 컴포즈 실행

형태소 분석기 nori 설치를 docker compose 작업에 추가해서 진행해보자

한국어 형태소 분석기 기능이 필요하다고 판단해서 찾아보던 중 nori라는 기능이 있고 이를 docker compose 작업에 끼워넣어서 실행될 때 설치될 수 있게 진행하였습니다.

docker compose -f els.yml up -d: 기존 docker 실행 중단(삭제)
Dockerfile 작성

Dockerfile 
디렉토리위치 - 본인이름@본인이름-MacBookPro elastic

ARG VERSION
FROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:${VERSION}
RUN elasticsearch-plugin install analysis-nori

els.yml 수정

version: '3.7'
services:
  es:
    build:    
      context: .
      args:
        VERSION: 7.17.9    
    container_name: es
    environment:
      - node.name=single-node
      - cluster.name=backtony
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    networks:
      - es-bridge

  kibana:
    container_name: kibana
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.17.9
    environment:
      SERVER_NAME: kibana
      # Elasticsearch 기본 호스트는 http://elasticsearch:9200 이다. 
      # 현재 docker-compose 파일에 Elasticsearch 서비스 명은 es로 설정되어있다.
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://es:9200
    ports:
      - 5601:5601
    # Elasticsearch Start Dependency
    depends_on:
      - es
    networks:
      - es-bridge

networks:
  es-bridge:
    driver: bridge