PostgreSQL FTS 도입으로 외부 검색 엔진 없이 1,000만 건 데이터 처리

Context

B2B SaaS 플랫폼의 검색 기능 구현을 위해 Algolia, Elasticsearch 등 외부 전용 검색 엔진 도입을 검토함. 외부 서비스 이용 시 발생하는 데이터 동기화 복잡성, 실패 큐 관리 부담 및 월 구독 비용이라는 아키텍처적 오버헤드 발생.

Technical Solution

• Full Table Scan을 유발하는 SQL LIKE 연산을 대체하기 위해 PostgreSQL Full-Text Search(FTS) 채택
• 텍스트를 정규화된 루트 단어 리스트로 변환하는 tsvector 타입의 Generated Column 설계
• 데이터 삽입 및 수정 시 자동 업데이트를 보장하는 STORED 속성 적용으로 동기화 로직 제거
• 검색 속도 최적화를 위해 tsvector 컬럼에 GIN Index를 생성하여 밀리초 단위의 응답 시간 확보
• title(A)과 content(B)에 서로 다른 가중치를 부여하여 검색 결과의 Relevance Rank 최적화
• websearch_to_tsquery 함수를 통한 구글 스타일의 자연어 검색 쿼리 인터페이스 구현