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Meilisearch 문서 색인기의 단점과 해결책

언젠가 읽기
2025. 1. 20. AM 8:01:05

멜리서치(Meilisearch)의 문서 인덱서 최적화 도전기

멜리서치는 GitHub에서 두 번째로 많은 스타를 받은 검색 엔진으로, 사용하기 쉬운 HTTP API와 Rust로 개발된 하이브리드 검색 시스템을 특징으로 합니다. 현재 수억 개의 문서를 처리할 수 있는 인덱서 최적화를 목표로 하고 있습니다.

문서 인덱싱 엔진이란?

검색 엔진의 핵심은 '역 인덱스(Inverted Index)'입니다. 이는 특정 단어와 해당 단어를 포함하는 문서 ID를 연결하는 키-값 저장소입니다. 예를 들어, "초콜릿"이라는 단어는 1, 2, 20, 42번 문서에 나타날 수 있습니다.

현재 상황

  • 현재 인덱싱 엔진은 고성능 CPU 머신에서 2억 5천만 개의 문서를 약 20시간 만에 인덱싱할 수 있습니다.
  • 고객들은 더 많은 문서(3억 천만 개 이상)를 더 빠르게 인덱싱하고 업데이트하기를 원합니다.

주요 개선 포인트

  1. 초기에는 문서 업데이트와 삭제가 비효율적했습니다.
  2. 버전 1.6부터 인덱싱 파이프라인이 크게 개선되었습니다.
  3. 현재는 문서의 현재 버전과 새 버전을 비교해 필요한 변경사항만 처리합니다.

미래 방향

멜리서치 팀은 대규모 데이터셋의 인덱싱 성능을 지속적으로 개선하고 있으며, 고객의 요구사항에 맞춰 검색 엔진의 효율성을 높이는 데 집중하고 있습니다.

키워드

검색 엔진, 역 인덱스, 인덱싱 최적화, Rust, 하이브리드 검색

참고 자료

  • 검색 엔진 아키텍처 이해하기
  • Rust 프로그래밍 입문
  • 대규모 데이터 인덱싱 기법
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