전문 검색 기술은 데이터의 바다 속에서 정확히 원하는 정보를 찾아내는 중요한 기술입니다. 특히, 대량의 텍스트 데이터를 다루는 기업들은 이 기술을 통해 사용자에게 더 나은 검색 경험을 제공하고 있습니다. 그런데 이 중요한 선택 앞에서 많은 기업들이 어떤 검색 엔진을 선택할지 고민에 빠지곤 합니다. 그 중 가장 널리 알려진 옵션 중 하나가 바로 Elasticsearch입니다. 하지만, 이 강력한 도구가 모든 상황에서 최고의 선택은 아닙니다.
Elasticsearch의 장점과 단점
Elasticsearch는 놀라운 성능과 강력한 기능 세트를 제공하는 도구로, 특히 대규모 데이터 세트를 다룰 때 매우 유용합니다. 검색 속도가 빠르고, 다양한 검색 기능을 통해 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 단순한 검색 엔진을 넘어 데이터 분석, 보안, 그리고 관찰 가능성 플랫폼으로도 사용할 수 있어 여러 용도로 활용 가능합니다.
그러나, 이러한 장점에도 불구하고 Elasticsearch는 몇 가지 중요한 단점을 가지고 있습니다. 우선, 신뢰할 수 있는 데이터 스토어로 사용하기에는 불안정하며, 이로 인해 데이터 불일치나 손실이 발생할 수 있습니다. 또한, ETL 파이프라인을 필요로 하는데, 이는 추가적인 운영 부담을 야기합니다. 마지막으로, 클러스터 운영 및 관리가 어려워 비용이 급증할 수 있습니다. 이러한 이유로 많은 기업들이 Elasticsearch 클러스터 관리에 어려움을 겪고 있습니다.
Postgres FTS: 간편함과 실시간 검색의 장점
이와 반대로, Postgres FTS(Full Text Search)는 단순한 검색 요구를 가진 기업들에게 더 적합할 수 있습니다. Postgres FTS는 추가적인 인프라가 필요 없으며, 기존의 Postgres 데이터베이스 내에서 바로 사용할 수 있습니다. 이로 인해 운영과 관리 측면에서 훨씬 간편하며, 실시간 검색이 가능해 전자상거래 사이트나 핀테크 기업처럼 검색 지연 시간에 민감한 애플리케이션에 매우 유리합니다.
하지만, Postgres FTS는 Elasticsearch에 비해 제한된 기능 세트를 제공하며, 대규모 데이터 세트에 대해 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 또한, 고급 검색 기능을 필요로 하는 경우 Postgres FTS는 그 한계가 분명해집니다.
대안적인 검색 엔진들: Algolia, Meilisearch, 그리고 ParadeDB
최근 들어, Algolia, Meilisearch, 그리고 ParadeDB와 같은 현대식 검색 엔진들이 등장하면서, 개발자들에게 새로운 선택지를 제공하고 있습니다. 이들 엔진은 사용자 대상 검색 경험을 구축하는 데 중점을 두고 있으며, 다양한 기능을 통해 각기 다른 특성을 보입니다.
특히 ParadeDB는 Postgres를 위해 특별히 구축된 검색 엔진으로, Postgres FTS와 비슷한 방식으로 운영되면서도 Elasticsearch의 고급 기능을 제공하는 흥미로운 대안입니다. 이 엔진은 Rust 기반 Lucene 대안인 Tantivy를 내장하고 있어, 추가적인 인프라 없이도 고급 전문 검색을 가능하게 합니다.
결론: 무엇을 선택할 것인가?
기업이 어떤 검색 엔진을 선택할지는 그들의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. Elasticsearch는 복잡하고 대규모의 데이터 검색에 강력한 도구지만, 관리의 복잡성과 비용 문제를 고려해야 합니다. 반면, Postgres FTS는 간단한 검색 요구에 적합하며, 쉽게 운영할 수 있습니다. 그리고 최신의 검색 엔진 대안들, 특히 ParadeDB는 기존의 한계를 넘어서려는 시도를 보여주고 있습니다.
참고 자료: paradedb, “Full Text Search over Postgres: Elasticsearch vs. Alternatives”