재미있는 개발 이야기. 재미있는 개발 이야기.

대규모 정보 검색 시스템에서의 정적 색인에 대한 심층 탐구 이 글은 주요 기술 기업, 특히 FAANG(페이스북, 애플, 아마존, 넷플릭스, 구글)에서 사용되는 정보 검색 시스템의 핵심 구성 요소인 정적 색인의 복잡성에 대해 깊이 있게 탐구합니다. 정적 색인을 뒷받침하는 방법론, 데이터 구조, 알고리즘을 자세히 살펴보고, 대규모 환경에서의 구현과 성능을 향상시키는 최적화 전략에 대해 논의합니다. 또한 실제 사례와 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.1. 소개1.1. 정보 과잉 시대의 검색 문제현대 사회는 방대한 양의 디지털 정보로 가득 차 있습니다. 인터넷의 발달로 인해 매일 수십억 개의 문서, 웹 페이지, 멀티미디어 콘텐츠가 생성되고 있습니다. 이러한 방대한 데이터에서 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾는 ..

색인(index)이란? 검색에서 색인(index)은 검색 엔진이 웹 페이지, 문서 또는 기타 데이터 소스의 내용을 빠르고 효율적으로 검색할 수 있도록 돕는 데이터 구조를 말합니다. 색인의 주된 목적은 데이터 검색 속도를 향상시키는 것입니다. 여기서 색인이라는 용어는 종종 실제 데이터와는 별개로 생성되고 관리되는 메타데이터의 컬렉션을 의미합니다. 색인에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.색인의 생성 과정수집: 검색 엔진은 웹 크롤러를 사용하여 인터넷을 탐색하고 웹 페이지, 문서 등의 데이터를 수집합니다.처리: 수집된 데이터는 처리 과정을 거쳐, 필요하지 않은 내용(스타일, 스크립트 코드 등)을 제거하고, 텍스트와 중요 데이터만을 추출합니다.토크나이징: 추출된 텍스트는 개별 단어나 구(phrase)로 분리되어 ..