RDBMS(예: MySQL)와 Elasticsearch를 함께 사용할 때 일반적으로 두 데이터베이스가 서로 연동되어 작동합니다. Elasticsearch는 전문 검색 및 분석 엔진으로, MySQL과 같은 전통적인 RDBMS의 검색 성능과 확장성에 대한 한계를 보완하는 데 사용됩니다. 이러한 시나리오에서는 MySQL을 주 데이터 저장소로 유지하고, Elasticsearch를 검색 및 분석에 사용하는 보조 저장소로 활용합니다. MySQL과 Elasticsearch를 연동하는 방법은 다음과 같습니다: 1. 데이터 동기화: MySQL의 데이터를 Elasticsearch로 전송하고 동기화해야 합니다. 이를 위해 Logstash의 JDBC input 플러그인, 비동기 메시징 큐(Kafka, RabbitMQ 등) 또는 Elasticsearch에 데이터를 쓰는 적절한 코드를 작성하여 사용할 수 있습니다. 데이터가 업데이트될 때마다 Elasticsearch에도 동일한 변경이 반영되어야 합니다. 2. 검색 및 분석: Elasticsearch를 사용하여 검색 쿼리를 실행하고 결과를 반환받습니다. Elasticsearch는 빠른 검색 성능과 다양한 검색 기능을 제공하므로, 사용자의 검색 요청에 대한 응답 시간이 크게 줄어들 것입니다. 3. 데이터 저장 및 관리: MySQL을 주 데이터 저장소로 사용하여, 데이터 생성, 수정 및 삭제와 같은 CRUD 작업을 계속 수행합니다. Elasticsearch는 검색 및 분석에만 사용하며, 데이터 관리는 MySQL에서 처리합니다. 위와 같은 방식으로 MySQL과 Elasticsearch를 함께 사용하면, 각각의 장점을 활용할 수 있습니다. MySQL은 안정적인 데이터 저장 및 관리를 제공하고, Elasticsearch는 빠른 검색 및 분석 성능을 제공합니다. 이렇게 하면 데이터베이스 아키텍처가 확장성과 성능 면에서 향상됩니다.

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2023년 3월 30일 오전 9:22

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