채용공고 검색 프로젝트 (OpenSearch 실습)

프로젝트 개요

• 채용공고 검색 주제의 프로젝트
• OpenSearch 실습

기술스택

• Spring Boot
• Spring Data JPA
• PostgreSQL
• Flyway
• OpenSearch
• k6

환경설정

• 로컬 PostgreSQL 및 OpenSearch 도커 컴포즈 설치

docker-compose up -d

• 접속 정보

  • PostgreSQL: jdbc:postgresql://localhost:5432/jobboard
  • OpenSearch: http://localhost:9200
  • OpenSearch Dashboards: http://localhost:5601

• 애플리케이션 실행하면 Flyway가 DB에 샘플 데이터 적재

  • resources/db/migration/V1__init.sql : 스키마 생성
  • resources/db/migration/V2__alter_sequence.sql : PostgreSQL 시퀀스 설정 수정
  • resources/db/migration/R__seed.sql : 샘플 데이터 적재

• k6 성능테스트 실행 환경 설정

  • k6 설치 사이트에서 설치 후 명령어 수행
  • RDB 목록 조회 기능: k6 run .\k6\perf\rdb.js
  • OpenSearch 검색 기능: k6 run .\k6\perf\opensearch.js

OpenSearch 실습 포인트

실습 목표

• RDB 기반의 채용공고 시스템에 OpenSearch 검색 전용 엔진으로 분리 적용
• Outbox 패턴을 활용한 비동기 인덱싱 구조
• RDB 조회 검색 vs OpenSearch 검색 역할·성능·품질 차이 비교

RDB 조회의 한계

• 인덱스 활용 제한적
• 관련도 정렬 어려움
• 데이터가 늘어날수록 성능 급격히 저하

OpenSearch 인덱스 설계

인덱스 초기화 (IndexInitializer)

JobPostingIndexInitializer.kt

• 애플리케이션 시작 시 OpenSearch 인덱스가 없으면 자동 생성
• 로컬/실습 환경에 맞춘 settings & mappings 적용
• 필터링용 필드는 keyword로 설계

job_postings
 ├─ text   : title, description, companyName, location
 ├─ keyword: status, employmentType, companyIndustry, skillNames
 ├─ number : companyId, experienceMin, experienceMax
 └─ date   : updatedAt

인덱싱 전략: Outbox 패턴

Outbox 활용 배경

• DB 트랜잭션과 OpenSearch 인덱싱을 동기 처리로 묶으면,
  • OpenSearch 장애 시 → API 장애 전파
  • DB 커밋 성공, But 검색 반영 실패 → 정합성 문제

Outbox 패턴 흐름

1. 채용공고 생성/수정/삭제
2. DB 트랜잭션 커밋
3. outbox_event 테이블에 이벤트 적재
4. Outbox Poller가 이벤트를 읽어 OpenSearch 처리
   • Outbox 이벤트 스케줄러 (OutboxScheduler.kt)

outbox_event
- aggregate_type = JOB_POSTING
- event_type     = UPSERT | DELETE
- payload        = { "jobPostingId": 123 }
- status         = PENDING / PROCESSING / DONE / FAILED

초기 데이터 처리: 리인덱싱 (Backfill)

• Outbox 추가 이전에 이미 존재하던 DB 데이터에 대해 OpenSearch 인덱싱
• 로컬/실습 환경에서 ApplicationRunner 기반 BackfillRunner 추가
  • JobPostingIndexBackfillRunner.kt
• 실무 환경이라면 별도 배치/관리 커맨드로 분리

OpenSearch 검색 구현

OpenSearchJobPostingSearchAdapter.kt

1. Bool Query 구조

bool
 ├─ must   : 키워드 검색 (score 계산)
 └─ filter : 정확 매칭 필터 (score 영향 없음)

2. multi_match + 필드 가중치

title^3
companyName^2
description

• 제목 (title) 가장 중요
• 회사명 2순위
• 본문 보조

3. operator = AND

• 입력한 단어를 포함한 문서 우선 검색

4. 키워드 (q) 없을 때

• match_all + filter
• 검색이 아닌 필터된 목록 용도

RDB 목록 조회 vs OpenSearch 검색 비교

항목	RDB	OpenSearch
정확 매칭	강함	강함
키워드 검색	제한적	매우 강함
관련도 정렬	어려움	제공
확장성	제한	높음
검색 속도	빠름	보통

RDB 조회 vs OpenSearch 검색 성능 비교

• 1000명의 사용자가 20초동안 요청하는 시나리오
  • RDB 조회 기능 성능테스트 k6 스크립트: rdb.js
  • OpenSearch 검색 기능 성능테스트 k6 스크립트: opensearch.js

RDB	OpenSearch

• p95 기준 약 1.76배 RDB 조회 기능이 더 빠름 (477ms vs 847ms)

RDB 조회 vs OpenSearch 검색 품질 비교

• 요청 파라미터: ?q=Java&status=OPEN&page=0&size=20

RDB

{
    "items": [
        {
            "id": 20,
            "title": "[아정당] 플랫폼 백엔드 개발자 (3년 이상~5년 이하)",
            "location": "Seoul",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 20,
                "name": "아정네트웍스"
            },
            "skills": [
                "Kotlin",
                "Java",
                "Spring Boot",
                "AWS"
            ]
        },
        {
            "id": 22,
            "title": "백엔드 엔지니어",
            "location": "Seoul",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 22,
                "name": "세컨신드롬"
            },
            "skills": [
                "Kotlin",
                "Java",
                "Spring Boot",
                "MySQL",
                "PostgreSQL",
                "AWS"
            ]
        },
        {
            "id": 23,
            "title": "서버 개발 담당자",
            "location": "Seoul",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 23,
                "name": "하입앤컴퍼니"
            },
            "skills": [
                "Java",
                "Spring Boot",
                "AWS"
            ]
        },
        {
            "id": 25,
            "title": "[아이디어스] 백엔드 개발자 (Java/PHP)",
            "location": "Seoul",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 25,
                "name": "백패커"
            },
            "skills": [
                "Java",
                "Spring Boot",
                "AWS"
            ]
        },
        {
            "id": 26,
            "title": "커머스 백엔드 개발 (5년 이상)",
            "location": "Seoul",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 26,
                "name": "피비지"
            },
            "skills": [
                "Java",
                "Spring Boot",
                "Node.js",
                "Python",
                "FastAPI",
                "Django",
                "MySQL",
                "PostgreSQL",
                "AWS"
            ]
        }
      // 생략 ...
    ]
}

OpenSearch

{
    "items": [
        {
            "id": 25,
            "title": "[아이디어스] 백엔드 개발자 (Java/PHP)",
            "location": "Seoul",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 25,
                "name": "백패커"
            },
            "skills": [
                "Java",
                "Spring Boot",
                "AWS"
            ]
        },
        {
            "id": 37,
            "title": "[Tech] Java Backend Developer - 정산시스템 운영/개발",
            "location": "Seoul",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 37,
                "name": "위대한상상"
            },
            "skills": [
                "Java",
                "Spring Boot",
                "MySQL",
                "MongoDB",
                "Kafka",
                "AWS"
            ]
        },
        {
            "id": 23,
            "title": "서버 개발 담당자",
            "location": "Seoul",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 23,
                "name": "하입앤컴퍼니"
            },
            "skills": [
                "Java",
                "Spring Boot",
                "AWS"
            ]
        },
        {
            "id": 29,
            "title": "웹 서비스 개발자",
            "location": "Gwacheon",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 29,
                "name": "원스토어"
            },
            "skills": [
                "Kotlin",
                "Java",
                "Javascript",
                "React"
            ]
        },
        {
            "id": 26,
            "title": "커머스 백엔드 개발 (5년 이상)",
            "location": "Seoul",
            "status": "채용 중",
            "createdAt": "2026-01-21T03:54:57.145811Z",
            "company": {
                "id": 26,
                "name": "피비지"
            },
            "skills": [
                "Java",
                "Spring Boot",
                "Node.js",
                "Python",
                "FastAPI",
                "Django",
                "MySQL",
                "PostgreSQL",
                "AWS"
            ]
        }
      // 생략 ...
    ]
}

• OpenSearch의 경우 키워드 검색 시 필드 가중치에 따라 관련도 검색
• RDB 목록 조회의 경우 키워드가 포함되어 있는 문서 전체 조회
• 데이터 규모가 커지거나 키워드 복잡도가 증가하면 할수록 OpenSearch 검색 품질 높아짐