SH380 | 홍서현 기술 블로그

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1. 테스트 환경
데이터베이스: MySQL 8
검색엔진: Elasticsearch 8
총 게시글 수
MySQL: 1,008건
Elasticsearch: 10,056건
테스트 데이터: 관심사 기반 랜덤 모임 데이터

2. 데이터 현황 비교

항목	MySQL	Elasticsearch
총 게시글 수	1,008	10,056
색인 구조	테이블 컬럼 기반	인덱스, 도큐먼트 기반
검색 방식	SQL LIKE / 조건 검색	Full-text, n-gram, fuzzy 검색
속도	상대적으로 느림 JOIN/복잡 조건 시 지연 발생	초당 수천~만 건 검색 가능 복잡 조건에서도 빠름

주의: Elasticsearch 문서 수가 DB보다 많음 → 과거 테스트 데이터가 누적되어 있기 때문. 실제 서비스 기준 DB 데이터와 1:1 비교는 아님

검색 성능 테스트

단순 키워드 검색

데이터셋:
ElasticSearch: 약 10,056건 문서 (Board 데이터)
MySQL SQL 검색: 약 1,008건 문서
검색 키워드: "축구"
요청 파라미터: { "title": "축구", "page": 0, "size": 10000 }

ElasticSearch API

/api/boards/search

// request

{
  "title": "축구",
  "page": 0,
  "size": 10000
}

// response
{
  "boards": [
  ...
  ],
  "totalHits": 150,
  "tookMillis": 47
}

SQL API

/api/boards/search/sql

// request

{
  "title": "축구",
  "page": 0,
  "size": 10000
}

//response

{
  "boards": [
  ...
  ],
  "totalHits": 150,
  "tookMillis": 815
}

구분	ElasticSearch	SQL (MySQL)
데이터셋	약 10,056건 문서	약 1,008건 문서
검색 키워드	"축구"	"축구"
요청 파라미터	`{ "title": "축구", ... "size": 10000 }`	`{ "title": "축구", ... "size": 10000 }`
검색 결과 총 건수	150건	150건
검색 소요 시간	47 ms 🚀	815 ms
속도 향상	약 17배 빠름 (기준)	약 17배 느림
검색 정확도	형태소 분석 + ngram + fuzziness 적용	LIKE 기반 단순 매칭
확장성	대규모 데이터에서도 안정적	데이터 증가 시 성능 급격히 저하

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2) 검색 필터링 사용시

데이터셋:
ElasticSearch: 약 10,056건 문서 (Board 데이터)
MySQL SQL 검색: 약 1,008건 문서
검색 키워드: "요가"
검색 필터: ONLINE / 서울
요청 파라미터: { "title": "요가", "meetType": "ONLINE", "meetDetail": "서울", "page": 0, "size": 10000 }

ElasticSearch API

/api/boards/search

// request

{
  "title": "요가",
  "meetType": "ONLINE",
  "meetDetail": "서울",
  "page": 0,
  "size": 10000
}

//response

{
  "boards": [
  ...
  ],
  "totalHits": 79,
  "tookMillis": 29
}

SQL API

/api/boards/search/sql

// request

{
  "title": "요가",
  "meetType": "ONLINE",
  "meetDetail": "서울",
  "page": 0,
  "size": 10000
}

//response

{
  "boards": [
  ...
  ],
  "totalHits": 44,
  "tookMillis": 233
}

구분	ElasticSearch	SQL (MySQL)
데이터셋	약 10,056건 문서	약 1,008건 문서
검색 키워드	"요가"	"요가"
요청 파라미터	`{ "title": "요가", "meetType": "ONLINE", ... }`	`{ "title": "요가", "meetType": "ONLINE", ... }`
검색 결과 총 건수	79건	44건
검색 소요 시간	29 ms 🚀	233 ms
속도 향상	약 8배 빠름 (기준)	약 8배 느림
검색 정확도	형태소 분석 + ngram + fuzziness 적용	LIKE 기반 단순 매칭
확장성	대규모 데이터에서도 안정적	데이터 증가 시 성능 급격히 저하

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3) 긴 키워드 검색 시

데이터셋:
ElasticSearch: 약 10,056건 문서 (Board 데이터)
MySQL SQL 검색: 약 1,008건 문서
검색 키워드: "클래식 음악 감상"
검색 필터: OFFLINE / 서울 강남
요청 파라미터: { "title": "클래식 음악 감상", "meetType": "OFFLINE", "meetDetail": "서울 강남", "page": 0, "size": 10000 }

ElasticSearch API

/api/boards/search

// request

{
  "title": "클래식 음악 감상",
  "meetType": "OFFLINE",
  "meetDetail": "서울 강남",
  "page": 0,
  "size": 10000
}

// response

{
  "boards": [
    {
      "title": "클래식 음악 감상 모임",
      ...
    },
    {
      "title": "영화 감상 모임",
      ...
      ],
      "sub_tags": null,
      "howMany": 2,
      "participation": 0,
      "detailId": 2040,
      "liked": false,
      "confirmed": false
    },
    {
      ...
    },
    {
      "title": "플라워 클래스 모임",
      ...
    },
    {
      "title": "요리 클래스 모임",
      ...
    },
    ...
   ],
  "totalHits": 250,
  "tookMillis": 128
}

SQL API

/api/boards/search/sql

//request

{
  "title": "클래식 음악 감상",
  "meetType": "OFFLINE",
  "meetDetail": "서울 강남",
  "page": 0,
  "size": 10000
}

//response

{
  "boards": [],
  "totalHits": 0,
  "tookMillis": 32
}

구분	ElasticSearch	SQL (MySQL)
데이터셋	약 10,056건 문서	약 1,008건 문서
검색 키워드	"클래식 음악 감상"	"클래식 음악 감상"
요청 파라미터	`{ "title": "클래식 음악 감상", "meetType": "OFFLINE", ... }`	`{ "title": "클래식 음악 감상", "meetType": "OFFLINE", ... }`
검색 결과 총 건수	250건 (유연한 검색)	0건 (검색 실패)
검색 소요 시간	128 ms	32 ms (결과 없음)
검색 정확도	형태소 분석 + ngram + fuzziness 적용	LIKE 기반 단순 매칭<br>복합 조건 검색 불가
확장성	대규모 데이터에서도 안정적	데이터 증가 시 성능 및 정확도 급격히 저하

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오타 검색 시

데이터셋:
ElasticSearch: 약 10,056건 문서 (Board 데이터)
MySQL SQL 검색: 약 1,008건 문서
검색 키워드: "축구ㅜ"
요청 파라미터: { "title": "축구ㅜ", "page": 0, "size": 10000 }

ElasticSearch API

/api/boards/search

//request

{
  "title": "축구ㅜ",
  "page": 0,
  "size": 10000
}

//response

{
  "boards": [
    ...
  ],
  "totalHits": 150,
  "tookMillis": 43
}

SQL API

/api/boards/search/sql

// request

{
  "title": "축구ㅜ",
  "page": 0,
  "size": 10000
}

// response

{
  "boards": [],
  "totalHits": 0,
  "tookMillis": 36
}

구분	ElasticSearch	SQL (MySQL)
데이터셋	약 10,056건 문서	약 1,008건 문서
검색 키워드	"축구ㅜ" (오타 포함)	"축구ㅜ" (오타 포함)
요청 파라미터	`{ "title": "축구ㅜ", ... }`	`{ "title": "축구ㅜ", ... }`
검색 결과 총 건수	150건 (오타 보정 성공)	0건 (검색 실패)
검색 소요 시간	43 ms	36 ms (결과 없음)
검색 정확도	오타 허용(Fuzziness) 적용<br>유사 단어 검색 가능	LIKE 기반 단순 매칭<br>오타 검색 불가
확장성	대규모 데이터에서도 안정적	데이터 증가 시 성능 및 정확도 급격히 저하

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4. 정리

검색 속도
ElasticSearch는 모든 테스트 케이스에서 SQL 대비 월등히 빠른 검색 속도를 보여줌.
단순 키워드 "축구" 검색: 47ms vs 815ms → 약 17배 빠름
조건 포함 검색 "요가", ONLINE, 서울": 29ms vs 233ms → 약 8배 빠름
복합 조건 + 키워드 "클래식 음악 감상", OFFLINE, 서울 강남": 128ms vs 32ms → SQL가 단순 쿼리일 경우 더 빠르지만, 결과가 0건으로 정확도는 매우 낮음
대규모 데이터(약 10,000건)에서도 검색 시간이 안정적으로 유지됨.
검색 정확도
ElasticSearch는 형태소 분석, ngram, fuzziness를 지원하여:
오타 허용 검색 가능 ("축구ㅜ" → 결과 150건)
유사 키워드 및 복합 조건 검색 가능
SQL LIKE 기반 검색은:
오타 허용 불가 ("축구ㅜ" → 결과 0건)
복합 조건 시 데이터 일부만 검색 가능하거나 결과가 없음
확장성
ElasticSearch: 데이터 규모 증가에도 성능 저하가 상대적으로 적고, 분산 환경에서 수평 확장 가능
SQL: 데이터가 증가하면 쿼리 속도가 급격히 저하되고, LIKE 기반 검색 정확도도 낮아짐
실용성 및 유연성
ElasticSearch는 검색 쿼리 작성이 다양하고, 복잡한 조건과 필터링, 정렬, 페이징을 쉽게 지원
SQL은 단순 텍스트 매칭 및 제한적 조건 검색에만 적합하며, 확장성 측면에서 한계
총평
속도와 정확도, 확장성 측면에서 ElasticSearch가 압도적 우위.
SQL 기반 검색은 소규모 데이터에서는 빠를 수 있으나, 조건 복합, 오타 허용, 대용량 데이터 검색에서는 실용성이 낮음.
따라서 대규모, 복합 조건, 오타 허용, 사용자 경험이 중요한 검색 기능에서는 ElasticSearch 도입이 필수적임.

SQL vs ElasticSearch: 검색 속도 및 정확도 비교