FastAPI와 Elasticsearch는 두 가지 강력한 도구로, 빠르고 확장 가능한 웹 애플리케이션을 구축하는 데에 매우 유용합니다. 이번 블로그에서는 FastAPI와 Elasticsearch를 연결하고 검색 기능을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Elasticsearch

Elasticsearch는 실시간으로 데이터를 저장, 검색 및 분석할 수 있는 오픈 소스 분산 검색 엔진입니다. Elasticsearch의 강력한 분산 아키텍처와 풍부한 검색 기능은 대용량 데이터 세트를 처리하는 데 효과적입니다.

FastAPI

FastAPI는 Python 기반의 빠르고 (초당 수천 건의 요청을 처리할 수 있는) 안정적인 웹 프레임워크입니다. ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)를 사용하여 비동기적으로 작동하며, 타입 힌트(type hinting)를 지원하여 개발자들에게 더 안전한 개발 경험을 제공합니다.

FastAPI와 Elasticsearch의 연동

아래 코드는 FastAPI와 Elasticsearch를 연동하여 검색 기능을 구현하는 간단한 예제입니다. 이 예제에서는 사용자가 입력한 검색어로 Elasticsearch에 쿼리를 보내고, 해당 결과를 FastAPI를 통해 반환합니다.

from fastapi import FastAPI
from elasticsearch import Elasticsearch

app = FastAPI()
es = Elasticsearch()

@app.get("/search/{query}")
async def search(query: str):
    result = es.search(index="my_index", body={"query": {"match": {"content": query}}})
    return result['hits']['hits']

위 코드에서는 FastAPI의 @app.get 데코레이터를 사용하여 /search/{query} 엔드포인트를 생성합니다. 사용자가 입력한 검색어는 query 매개변수로 받고, Elasticsearch의 search() 메서드를 사용하여 해당 검색어로 쿼리를 수행합니다. Elasticsearch에서 반환된 결과는 JSON 형식으로 FastAPI를 통해 반환됩니다.

검색 결과 표시하기

검색 결과는 JSON 형식으로 반환되며, 클라이언트 애플리케이션에서 이를 원하는 형태로 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 결과를 HTML 템플릿에 렌더링하거나 JSON 데이터를 파싱하여 리액트 컴포넌트에 바인딩할 수 있습니다.

마무리

이렇게 FastAPI와 Elasticsearch를 연동하여 검색 기능을 구현하는 것은 간단하면서도 매우 효과적인 방법입니다. FastAPI의 빠른 처리 속도와 Elasticsearch의 강력한 검색 기능을 함께 사용하여 확장 가능한 웹 애플리케이션을 만들어보세요. 그리고 검색 결과를 원하는 형태로 표시하기 위해 알맞은 클라이언트 애플리케이션을 개발하세요. #FastAPI #Elasticsearch