How-To Guide on Advanced Beginner

느린 쿼리 최적화

d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji) — Fri, 16 Jan 2026 00:00:00 +0000

검색 응답 시간이 느릴 때 원인을 진단하고 개선하는 방법을 안내합니다.

소요 시간: 약 15-30분

이 가이드의 범위
다루는 내용: 쿼리 수준의 성능 최적화, Profile API 분석, 캐시 활용

다루지 않는 내용: 클러스터 수준 튜닝(노드 추가, 하드웨어 업그레이드)은 성능 튜닝을 참조하세요.

TL;DR

Profile API로 쿼리 실행 계획 분석

불필요한 필드 제거: _source 필터링, stored fields 활용

쿼리 유형 최적화: match 대신 term, 와일드카드 앞자리 피하기

캐시 활용: filter context 사용, request cache 활성화

시작하기 전에#

다음 조건을 확인하세요:

메모리 문제 해결

d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji) — Fri, 16 Jan 2026 00:00:00 +0000

OutOfMemoryError나 GC 문제가 발생할 때 원인을 진단하고 해결하는 방법을 안내합니다.

소요 시간: 약 20-40분 (GC 로그 분석 시 추가 10분)

이 가이드의 범위
다루는 내용: 힙 메모리 설정, Circuit Breaker, Field Data 최적화, GC 튜닝

다루지 않는 내용: 노드 추가, 하드웨어 업그레이드는 클러스터 관리를 참조하세요.

TL;DR

힙 메모리: 전체 메모리의 50% 이하, 최대 31GB

Circuit Breaker: 메모리 과사용 방지 설정 확인

필드 데이터: text 필드 집계 피하기, doc_values 활용

GC 튜닝: G1GC 사용, 로그 분석으로 문제 파악

시작하기 전에#

다음 조건을 확인하세요:

매핑 마이그레이션

d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji) — Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000

다운타임 없이 인덱스 매핑(필드 타입, 분석기 등)을 변경하는 방법을 안내합니다.

소요 시간: 약 20-40분 (데이터 크기에 따라 추가 소요)

이 가이드의 범위
다루는 내용: Reindex API를 활용한 무중단 매핑 변경, Alias 전환 전략, 검증 방법

다루지 않는 내용: 대규모 인덱스 재구축은 인덱스 재구축을, 클러스터 수준 변경은 클러스터 확장을 참조하세요.

TL;DR

Alias 기반 운영: 애플리케이션은 Alias를 통해 인덱스에 접근

새 인덱스 생성: 변경된 매핑으로 새 인덱스를 만들고 Reindex

Alias 전환: 검증 완료 후 Alias를 새 인덱스로 전환

롤백 가능: 이전 인덱스를 삭제하지 않으면 즉시 롤백 가능

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다음 조건을 확인하세요:

인덱스 재구축

d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji) — Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000

대용량 인덱스를 효율적으로 재구축하는 방법을 안내합니다.

소요 시간: 약 30-60분 (데이터 크기에 따라 수 시간 소요 가능)

이 가이드의 범위
다루는 내용: _reindex API, Snapshot/Restore, Logstash 비교, 대용량 처리 전략, 성능 최적화

다루지 않는 내용: 단순 매핑 변경은 매핑 마이그레이션을, 클러스터 확장은 클러스터 확장을 참조하세요.

TL;DR

_reindex API: 가장 간단, 같은 클러스터 내 재구축에 적합

Snapshot/Restore: 클러스터 간 이동, 대용량 데이터에 적합

Logstash: 변환이 복잡하거나 외부 소스와 연동할 때 적합

성능 최적화: refresh_interval: -1, replica 0, sliced scroll 활용

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다음 조건을 확인하세요:

클러스터 확장

d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji) — Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000

Elasticsearch 클러스터를 안전하게 확장하는 방법을 안내합니다.

소요 시간: 약 30-60분 (노드 추가 및 샤드 재배치 시간 별도)

이 가이드의 범위
다루는 내용: 데이터 노드 추가, 역할별 노드 분리, Hot-Warm-Cold 아키텍처, 확장 후 검증

다루지 않는 내용: 쿼리 수준 성능 최적화는 느린 쿼리 최적화를, 메모리 문제는 메모리 문제 해결을 참조하세요.

TL;DR

수평 확장: 데이터 노드를 추가하고 샤드를 재배치

역할 분리: master, data, coordinating, ingest 노드를 분리하여 안정성 확보

Hot-Warm-Cold: 데이터 사용 빈도에 따라 노드 계층을 구분하여 비용 최적화

확장 후 검증: 클러스터 상태, 샤드 분포, 성능 지표를 반드시 확인

시작하기 전에#

다음 조건을 확인하세요: