Elasticsearch Search After 성능 체크

본 글은 다나와 기술 블로그에서 Elasticsearch의 Search After 기능을 활용하여 약 10억 건의 상품 데이터를 마이그레이션하는 방안에 대한 성능을 검증한 내용을 다룹니다. Elasticsearch는 샤드 분산 저장으로 인해 대량 데이터 조회 시 성능 및 메모리 문제가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해 Scroll API와 Search After API를 제공합니다.

Scroll API는 메모리 부하가 발생할 수 있는 반면, Search After는 stateless 방식으로 메모리 부하가 적어 공식 문서에서도 권장하는 방식입니다. 글에서는 Search After의 사용 예시와 함께, 정렬이 필요 없을 경우 `_doc`으로 정렬 시 성능이 가장 빠르다는 점을 강조합니다.

10 버전부터 도입된 PIT(Point In Time) 기능에 대한 간략한 설명도 포함되어 있습니다. 한 간략한 설명도 포함되어 있습니다.