실습 예제 on Advanced Beginner

환경 설정

d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji) — Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 +0000

TL;DR

Docker Compose로 Elasticsearch 8.11 + Kibana 환경을 빠르게 구성합니다

Spring Boot 3.2 + Spring Data Elasticsearch로 연동 설정을 완료합니다

Nori 분석기를 설치하여 한글 검색을 준비합니다

전체 소요 시간: 약 15분

버전 정보

Elasticsearch / Kibana: 8.11.0

Spring Boot: 3.2.0

Spring Data Elasticsearch: 5.2.x (Spring Boot 3.2에 포함)

Java: 17+

Docker로 Elasticsearch + Kibana를 구성하고, Spring Boot 프로젝트를 설정합니다.

Docker 환경 구성#

docker-compose.yml#

docker/elasticsearch/docker-compose.yml 파일:

version: '3.8'

services:
 elasticsearch:
 image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.0
 container_name: elasticsearch
 environment:
 - discovery.type=single-node
 - xpack.security.enabled=false
 - xpack.security.enrollment.enabled=false
 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
 ports:
 - "9200:9200"
 - "9300:9300"
 volumes:
 - elasticsearch-data:/usr/share/elasticsearch/data
 healthcheck:
 test: ["CMD-SHELL", "curl -s http://localhost:9200/_cluster/health | grep -q '\"status\":\"green\"\\|\"status\":\"yellow\"'"]
 interval: 10s
 timeout: 10s
 retries: 10
 networks:
 - elastic

 kibana:
 image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.11.0
 container_name: kibana
 environment:
 - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200
 ports:
 - "5601:5601"
 depends_on:
 elasticsearch:
 condition: service_healthy
 networks:
 - elastic

volumes:
 elasticsearch-data:
 driver: local

networks:
 elastic:
 driver: bridge

설정 설명#

설정	값	설명
`discovery.type`	single-node	단일 노드 모드 (개발용)
`xpack.security.enabled`	false	보안 비활성화 (개발용)
`ES_JAVA_OPTS`	-Xms512m -Xmx512m	JVM 힙 메모리 (최소=최대)
`9200`	HTTP API 포트	REST API 통신용
`9300`	Transport 포트	노드 간 통신용

프로덕션 환경에서는 반드시 보안을 활성화하고, 적절한 메모리를 할당하세요.

기본 예제

d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji) — Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 +0000

TL;DR

Spring Data Elasticsearch로 Document CRUD 및 기본 검색을 구현합니다

Repository 패턴으로 간단한 쿼리, ElasticsearchOperations로 복합 쿼리를 처리합니다

필드 타입은 용도에 맞게 선택: Text(검색용), Keyword(필터용), Integer(범위 검색)

전체 소요 시간: 약 20분

Spring Data Elasticsearch를 사용하여 Document CRUD와 기본 검색을 구현합니다.

프로젝트 구조#

src/main/java/com/example/
├── ElasticsearchApplication.java
├── config/
│ └── ElasticsearchConfig.java
├── domain/
│ └── Product.java
├── repository/
│ └── ProductRepository.java
├── service/
│ └── ProductService.java
└── controller/
 └── ProductController.java

도메인 클래스#

Product.java#

package com.example.domain;

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Setting;

@Document(indexName = "products")
@Setting(settingPath = "elasticsearch/settings.json") // 선택사항
public class Product {

 @Id
 private String id;

 @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "standard")
 private String name;

 @Field(type = FieldType.Keyword)
 private String category;

 @Field(type = FieldType.Integer)
 private Integer price;

 @Field(type = FieldType.Text)
 private String description;

 @Field(type = FieldType.Boolean)
 private Boolean inStock;

 // 기본 생성자
 public Product() {}

 // 전체 필드 생성자
 public Product(String id, String name, String category,
 Integer price, String description, Boolean inStock) {
 this.id = id;
 this.name = name;
 this.category = category;
 this.price = price;
 this.description = description;
 this.inStock = inStock;
 }

 // Getter/Setter
 public String getId() { return id; }
 public void setId(String id) { this.id = id; }

 public String getName() { return name; }
 public void setName(String name) { this.name = name; }

 public String getCategory() { return category; }
 public void setCategory(String category) { this.category = category; }

 public Integer getPrice() { return price; }
 public void setPrice(Integer price) { this.price = price; }

 public String getDescription() { return description; }
 public void setDescription(String description) { this.description = description; }

 public Boolean getInStock() { return inStock; }
 public void setInStock(Boolean inStock) { this.inStock = inStock; }
}

어노테이션 설명#

어노테이션	설명
`@Document`	Elasticsearch 인덱스 매핑
`@Id`	문서 고유 ID 필드
`@Field`	필드 타입 및 분석기 설정
`@Setting`	인덱스 설정 파일 경로

왜 이렇게 설계했나?#

필드 타입 선택 이유:

상품 검색 시스템

d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji) — Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 +0000

완전한 예제 프로젝트
이 문서의 코드를 바로 실행해보고 싶다면, 완전한 Spring Boot 프로젝트를 사용하세요:

📁 examples/elasticsearch/product-search/

docker-compose로 Elasticsearch(Nori 포함) 즉시 실행 가능

샘플 데이터 자동 초기화

TL;DR

Nori 분석기로 한글 형태소 분석을 적용하여 “삼성전자” → “삼성”, “전자” 검색을 구현합니다

Edge N-gram으로 자동완성 기능을 구현합니다

Bool Query + Aggregation으로 필터링과 패싯(facet)을 제공합니다

하이라이팅으로 검색어를 강조 표시합니다

전체 소요 시간: 약 30분

한글 형태소 분석, 자동완성, 필터링을 포함한 실제 서비스 수준의 상품 검색 시스템을 구현합니다.

로그 분석 시스템

d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji) — Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 +0000

완전한 예제 프로젝트
이 문서의 코드를 바로 실행해보고 싶다면, 완전한 Spring Boot 프로젝트를 사용하세요:

📁 examples/elasticsearch/log-analysis/

docker-compose로 Elasticsearch + Kibana 즉시 실행 가능

샘플 로그 생성 API 포함

TL;DR

Logback Appender로 애플리케이션 로그를 Elasticsearch에 직접 전송합니다

MDC로 요청 ID, 사용자 ID를 로그에 자동 포함하여 추적성을 확보합니다

**집계(Aggregation)**로 에러율, 응답시간 백분위수 등을 분석합니다

ILM으로 로그 수명주기(Hot→Warm→Cold→Delete)를 자동 관리합니다

전체 소요 시간: 약 40분

Elasticsearch를 사용하여 애플리케이션 로그를 수집, 저장, 분석하는 시스템을 구현합니다.

버전 정보

Elasticsearch: 8.11.x

Spring Boot: 3.2.x

Logback: Spring Boot 기본 포함

구현 목표#

flowchart LR
 A[Spring Boot App] -->|Logback| B[Elasticsearch]
 B --> C[Kibana Dashboard]
 B --> D[알림/모니터링]

로그 수집: 애플리케이션 로그를 Elasticsearch에 직접 저장
실시간 검색: 에러 로그, 특정 사용자 요청 추적
대시보드: 에러율, 응답시간 분포 시각화
알림: 에러 급증 시 알림

1. 인덱스 설계#

로그 인덱스 매핑#

PUT /_index_template/logs
{
 "index_patterns": ["logs-*"],
 "template": {
 "settings": {
 "number_of_shards": 2,
 "number_of_replicas": 1,
 "refresh_interval": "5s"
 },
 "mappings": {
 "properties": {
 "@timestamp": {
 "type": "date"
 },
 "level": {
 "type": "keyword"
 },
 "logger": {
 "type": "keyword"
 },
 "thread": {
 "type": "keyword"
 },
 "message": {
 "type": "text",
 "fields": {
 "keyword": {
 "type": "keyword",
 "ignore_above": 256
 }
 }
 },
 "exception": {
 "type": "text"
 },
 "stack_trace": {
 "type": "text",
 "index": false
 },
 "application": {
 "type": "keyword"
 },
 "environment": {
 "type": "keyword"
 },
 "host": {
 "type": "keyword"
 },
 "request_id": {
 "type": "keyword"
 },
 "user_id": {
 "type": "keyword"
 },
 "duration_ms": {
 "type": "long"
 },
 "http_method": {
 "type": "keyword"
 },
 "http_path": {
 "type": "keyword"
 },
 "http_status": {
 "type": "integer"
 }
 }
 }
 }
}

일별 인덱스 패턴#

logs-2024.01.15
logs-2024.01.16
logs-2024.01.17

장점: 오래된 로그 삭제가 쉬움 (인덱스 단위 삭제)