Meilisearch를 이용한 검색엔진

 

대표적인 검색엔진으로는 Elasticsearch(이하 ES)가 있습니다. ES는 로그 수집, 모니터링, 검색 서비스 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있으며, 그만큼 완성도 높은 오픈소스라고 할 수 있습니다.

 

그러나 초기 서비스 단계에서 과도한 리소스를 투입하는 것은 비용 측면에서 비효율적일 수 있습니다. ES는 기본적으로 많은 시스템 자원을 요구하며, 일반적으로 안정적인 운영을 위해서는 최소 t3.medium 이상의 인스턴스를 사용하는 것이 권장됩니다. 

 

MAU가 높거나 트래픽이 많은 서비스라면 ES를 사용하는 것이 안정성과 확장성 측면에서 효과적인 선택이 될 수 있습니다. 그러나 비교적 트래픽이 적거나 단일 서버 기반의 경량 서비스를 운영하는 경우에는, ES보다는 Meilisearch와 같은 경량 검색엔진이 더 효율적인 대안이 될 수 있습니다.

물론 Redis를 기반으로 한 RediSearch 같은 대안도 존재하지만, 이 글에서는 Meilisearch(이하 MS)를 중심으로 말씀드리고자 합니다.

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1. MS 공식문서를 이용하여 이미지를 설치하여 컨테이너를 실행합니다.
- docker hub(링크)

- 저는 1.14 버전을 docker-compose로 설치하였습니다. (CLI 설치방법 - 링크)

version: '3.1'

services:
  ms:
    image: getmeili/meilisearch:v1.14
    ports:
      - 7700:7700
    environment:
      - MEILISEARCH_MASTER_KEY=MASTER_KEY
    command:
      ['meilisearch', '--master-key=MASTERKEY']

 

2. MASTER_KEY는 MS를 사용하기 위해선 필수로 사용되는 키입니다. 키는 공식 문서에서 발급받는 방식을 알려주고 있습니다.

- 마스터 키를 발급 받는 방법(링크)

- 4가지 방법 중에 1가지 방법으로 master key를 발급받으시고 docker-compose MASTER_KEY 파트에 작성해 주시면 됩니다.

- MASTER_KEY는 실제로 MS에서도 사용할 예정입니다.

 

3. 컨테이너가 정상적으로 실행되는 것을 확인하였다면, localhost:7700 으로 접속합니다. 물론 포트를 바꾸셨다면 바꾸신 포트로 입력하시면 됩니다.

- 우측 상단에 Api Key를 눌르면 키를 입력하라는 팝업 창이 나타날 것입니다.

- 컨테이너를 생성할 때 발급받은 Master Key를 이곳에 넣어주면 사용하실 수 있습니다.

 

4. MS는 JSON, NDJSON, CSV 형태로 데이터를 저장하여 사용할 수 있도록 제공하고 있습니다.

- 저는 필요한 데이터를 JSON 형태로 insert 할 예정입니다.

// test.json
[
  {
    "id": 1,
    "product": "치즈"
  },
  {
    "id": 2,
    "product": "우유"
  },
  {
    "id": 3,
    "product": "라면"
  },
  {
    "id": 4,
    "product": "설탕"
  },
  {
    "id": 5,
    "product": "김"
  }
]

 

5. 준비된 json 파일을 기준으로 환경에 맞게 insert 하면 됩니다.

- 저는 Postman으로 진행하였습니다. ( 공식문서가 정말 잘 돼있어서 다른 언어로 진행하신다면 보고 따라 하기 편하실 거 같아요.) - 링크

curl --location 'http://localhost:7700/indexes/test/documents?primaryKey=id' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer MASTET_KEY' \
--data-binary 'test.json'

- 정상적으로 등록이 됐다면, 좌측 상단에 indexes로 지정한 test로 index가 보입니다.

- 실제로 indexes 이후에는 indexUid를 지정하는 것이고, docouments 이후는 pk값을 지정한다고 봐주시면 됩니다.

 

6. 저장된 데이터를 조회하여 확인해 봅니다.

 

7. 데이터 업데이트

- 변경된 json을 동일한 POST 요청으로 데이터 업데이트를 진행할 수 있습니다.

[
  {
    "id": 6,
    "product": "안약"
  },
  {
    "id": 7,
    "product": "오이"
  },
  {
    "id": 8,
    "product": "우동"
  }
]

 

8. 데이터에 커스텀 순서 부여

- 커스텀 순서 부여는 MS indexes 마다 Settings를 지정할 수 있는데 여기서 ranking-rules를 이용하여 지정할 수 있습니다.

- test의 순서는 id를 기준으로 됩니다.

- test의 순서는 product의 오름차순으로 변경해보았습니다.

변경 전

- 변경 방법

   - Settings를 변경하며, json으로 등록한 데이터를 어떻게 처리할 것인지 지정하면 됩니다.

   - 저는 product를 오름차순(asc)으로 정리하였습니다.(기존 ranking-rules는 변경하지 않았습니다.)

변경 후

 

 

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공식문서를 보면 모르는 부분도 알게 되고 이해하기 쉬울 것이라고 생각합니다. 저도 도입을 하면서 공부를 하고 있는 단계라서 부족한 부분이 있을 수 있다고 생각합니다. 하지만 초기 서비스에서는 러닝커브가 높지 않을 것이라고 생각하고 있으며, 활용도도 정말 좋을 것이라고 생각하고 있습니다. 추후에는 어떤 식으로 더 설정할 수 있는지 학습하여 글을 작성할 수 있도록 하겠습니다.

 

특정 문제나 궁금한 점을 검색하며 찾아보고 작성한 글입니다. 혹시라도 부정확한 정보를 전달드릴 수 있습니다. 틀린 부분이 있으면 댓글을 남겨주세요.

 

Ref.

https://www.meilisearch.com/docs/home

Documentation - Meilisearch Documentation

https://velog.io/@nonz/Meilisearch-QUICK-%ED%95%98%EA%B2%8C-%EC%84%A4%EC%B9%98%ED%95%B4%EB%B3%B4%EA%B8%B0

Meilisearch QUICK 하게 설치해보기

https://velog.io/@gun_123/Meilisearch-%EB%B9%A0%EB%A5%B4%EA%B3%A0-%EA%B0%95%EB%A0%A5%ED%95%9C-%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4-%EA%B2%80%EC%83%89-%EC%97%94%EC%A7%84