Keyword-Document Ranking 효율화

이 글은 아이디어스 검색 시스템에서 검색어 종속 피처의 랭킹(Keyword-Document Ranking)을 효율화하여 검색 지연 시간(latency)을 개선한 경험을 공유합니다. 기존에는 Keyword field type을 사용하여 검색어와 피처 값을 색인했으나, 검색어 및 피처 수가 증가함에 따라 랭킹 연산 시 순차 탐색으로 인한 성능 저하 문제가 발생했습니다.

특히 "선물"과 같이 검색 결과가 많은 검색어에서 지연 시간이 800ms까지 증가하는 심각한 사용자 경험 저하를 초래했습니다. 문제 해결을 위해 Elasticsearch의 다양한 필드 타입과 랭킹 연산 방식을 분석하고, 새로운 색인 방식과 랭킹 로직을 도입하여 지연 시간을 획기적으로 개선하는 과정을 상세히 설명합니다.

이를 통해 검색 성능 최적화의 중요성과 실질적인 해결 방안을 제시합니다.