핵심 요약
핏펫은 ElasticSearch 기반 검색 도입으로 상품 검색 응답 시간을 대폭 단축하고, 품절 여부에 따른 노출 순위 조정을 통해 검색 품질을 개선했습니다.
구현 방법
- 기술 스택: AWS OpenSearch(ElasticSearch 7.10), Python 3.8.6, Django(+ GraphQL)
- 인덱스 설계: 샤드/레플리카 수 설정, 분석기/필터/토크나이저 정의를 초기 세팅으로 구성
- 데이터 모델링: product_name, is_real_sold_out 등의 필드 정의 및 매핑 구성
- 검색 쿼리: bool/should/match 방식의 점수 부스트로 품절 여부를 반영해 결과 정렬
- 운영 확인: Kibana Dev Tools를 통한 쿼리 검증 및 성능 확인
주요 결과
- 도입 전 검색 응답 약 700~1000ms에서 도입 후 약 50ms 내외로 감소
- 품절 상품을 하단에 배치하도록 점수 부스트를 적용해 노출 품질 향상
- 대규모 데이터에서도 안정적인 검색 성능 유지 및 서비스 요구사항 반영
