Elasticsearch 검색에서 확률 사용하기

이 글은 Elasticsearch에서 각 문서에 확률을 적용하여 검색하는 두 가지 방법을 소개합니다. 버즈빌에서는 광고 서빙 속도 향상을 위해 Elasticsearch에 광고를 캐싱하고 있으며, 광고 요청 시 각 광고의 할당 확률을 동적으로 조절해야 하는 필요성이 발생했습니다.

기존의 `term`이나 `range` 쿼리로는 이러한 동적 확률 적용이 어렵기 때문에 Elasticsearch의 다른 기능을 활용해야 합니다. 글에서는 먼저 `range` 쿼리를 이용한 잘못된 접근 방식을 설명하고, 이어서 Elasticsearch의 `function_score` 기능을 활용하여 `alloc_rate` 필드에 기반한 확률적 검색을 구현하는 방법을 제시합니다.

각 방법의 성능 비교와 장단점을 분석하여 Elasticsearch에서 확률 기반 검색을 효과적으로 구현하는 데 도움을 줍니다.