구글은 어떻게 그렇게 빠른 검색을 지원할까?

 

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🎯 글을 쓰게 된 이유

 

 

구글에 검색하면 0.1~0.2초 만에 결과가 나온다.

전 세계 수많은 웹페이지 중에서 내가 원하는 정보를 어떻게 이렇게 빠르게 찾아내는 걸까?

 

도서관에서 수만 권의 책 중에서 특정 단어가 들어간 책을 찾는다고 상상해보자.

아무리 빨라도 상당한 시간이 걸릴 것이다. 그런데 구글은 이것을 0.1초만에 해낸다.

 

개발발을 공부하면서 이 궁금증이 더욱 커졌다.

"분명 단순하게 하나씩 찾는 건 아닐텐데...ES를 당연히 사용하겠지?? 그럼 어떻게 사용하고 있을까??"

그래서 구글 검색의 비밀을 파헤쳐보기로 했다.

 

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💭 실시간 검색이라면 얼마나 걸릴까?

 

먼저 실시간 검색이라고 가정해보자. 사용자가 검색어를 입력할 때마다 모든 웹페이지를 하나씩 다운로드해서 확인한다면?

각 페이지를 다운로드하고 분석하는데 시간이 걸리므로,

전체 웹을 다 확인하려면 엄청난 시간이 필요할 것이다.

 

이런 방식으로는 실용적인 검색 엔진을 만들 수 없다.

 

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🗂️ 첫 번째 비밀: 미리 정리해두기

 

구글의 첫 번째 핵심은 인덱싱이다. 실시간으로 찾는 게 아니라, 미리 다 정리해둔다는 것이다.

 

 

📖 책의 찾아보기와 같은 원리

 

 

인덱스란 책 뒷편에 있는 찾아보기 페이지와 같은 개념이다.

• 책에서 특정 단어를 찾으려면?
• 찾아보기 페이지에서 해당 페이지 번호를 확인
• 바로 그 페이지로 이동

구글도 마찬가지다. 크롤러라는 프로그램이 끊임없이 웹을 돌아다니며:

• 웹페이지들을 미리 다운로드하고 분석
• 각 단어가 어떤 웹페이지에 나오는지 거대한 인덱스를 생성

이렇게 미리 정리해두면 검색할 때는 인덱스만 찾아보면 된다.

 

 

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🔄 두 번째 비밀: 뒤집어서 생각하기

 

일반적인 방식의 문제점

보통은 "문서 → 포함된 단어들" 형태로 저장한다. 하지만 이 구조로는 특정 단어를 찾으려면 모든 문서를 하나씩 확인해야 한다.

역인덱스의 혁신

역인덱스는 반대로 "단어 → 포함된 문서들" 형태로 저장한다.

 

 

"맛집" → 문서A, 문서C, 문서G...
"추천" → 문서A, 문서F, 문서H...

 

이렇게 하면 특정 단어를 검색할 때 바로 해당 문서 목록을 가져올 수 있다. 이는 에서 널리 사용되는 표준 기법으로, 검색 속도를 크게 향상시킨다.

 

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⚡ 세 번째 비밀: 똑똑한 자료구조

 

해시 테이블의 마법

검색 속도를 높이기 위해 해시 테이블 같은 효율적인 자료구조를 사용한다.

해시 테이블은 키-값 쌍을 저장하는 자료구조로, 평균적으로 매우 빠른 검색이 가능하다. 이는 기본적인 자료구조 중 하나다.

 

미리 정렬해두기

각 검색어에 대한 문서들을 관련도 순으로 미리 정렬해둔다. 그래서 상위 몇 개 결과만 필요할 때는 전체를 다시 처리할 필요 없이 앞부분만 가져오면 된다.

 

 

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🌍 네 번째 비밀: 함께 일하는 컴퓨터들

 

분산 시스템의 힘

구글의 검색 시스템은 전 세계 여러 데이터센터에 분산되어 있다.

샤딩 기법을 사용해서:

• 거대한 인덱스를 여러 서버에 나누어 저장
• 사용자가 검색할 때 여러 서버에 동시에 요청
• 각 서버가 병렬로 처리한 결과를 합쳐서 최종 결과 생성

 

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🎯 다섯 번째 비밀: 중요한 것부터

 

페이지랭크 알고리즘

구글의 페이지랭크 알고리즘으로 검색 결과의 품질을 높인다.

기본 아이디어: "많은 사이트에서 링크하는 페이지일수록 중요하다"

• 특히 이미 중요한 페이지에서 링크하는 페이지는 더욱 중요

 

 

학술 논문과 같은 원리

이는 학술 논문의 인용과 비슷한 개념이다:

• 많이 인용된 논문일수록 중요
• 특히 이미 중요한 논문에서 인용된 논문은 더욱 중요

구글은 텍스트 관련도 + 페이지랭크 점수를 결합해서 최종 순위를 결정한다.

 

 

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💾 여섯 번째 비밀: 미리 준비해두기

 

캐싱의 마법

자주 검색되는 키워드들은 결과를 미리 캐시에 저장해둔다.

캐싱은 컴퓨터 시스템에서 성능 향상을 위해 널리 사용되는 기법이다:

• 자주 사용되는 데이터를 빠른 저장소에 미리 저장
• 다음번에 같은 요청이 있을 때 빠르게 응답

 

인기 검색어의 특별 대우

인기 검색어들은 미리 결과를 계산해서 메모리에 저장해둔다. 그러면 누군가 이런 검색어를 입력했을 때 새로 계산할 필요 없이 저장된 결과를 바로 보여줄 수 있다.

 

 

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⚙️ 실제로는 어떻게 동작할까?

 

 

사용자가 검색할 때 실제로 일어나는 과정:

1단계: 캐시 확인

먼저 이 검색어의 결과가 캐시에 있는지 확인

2단계: 검색어 분석

검색어를 개별 키워드로 분리하고 분석

3단계: 인덱스 검색

각 키워드에 대해 역인덱스에서 관련 문서들을 탐색

4단계: 점수 계산

찾은 문서들에 대해 검색어와의 관련도를 계산

5단계: 페이지랭크 적용

텍스트 관련도와 페이지랭크 점수를 결합

6단계: 결과 정렬

최종 점수 순으로 결과를 정렬

7단계: 상위 결과 선택

가장 관련도가 높은 상위 결과들을 선택

 

 

이 모든 과정이 매우 짧은 시간 안에 완료된다.

 

 

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📊 구글이 공개한 사실들

 

검색 서비스 규모

• 전 세계적으로 매일 수십억 건의 검색 처리
• 평균 응답 시간 목표: 0.5초 이하
• 전 세계 25개 이상 지역에 데이터센터 운영

 

기술적 특징

• 웹 크롤러가 지속적으로 웹페이지 수집 및 분석
• 분산 시스템 아키텍처 사용
• 머신러닝과 AI 기술 활용

 

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🎯 결론: 마법이 아닌 과학

 

구글이 빠른 검색 결과를 보여줄 수 있는 진짜 이유:

🔑 6가지 핵심 기술

1. 인덱싱 → 미리 모든 웹페이지를 분석하여 정리
2. 역인덱스 → 검색어에서 문서로 바로 찾아가는 효율적 구조
3. 효율적 자료구조 → 해시 테이블 등을 활용한 빠른 검색
4. 분산 시스템 → 여러 컴퓨터가 병렬로 처리
5. 페이지랭크 → 중요한 페이지를 우선으로 정렬
6. 캐싱 → 자주 검색되는 내용은 미리 준비

 

💡 핵심 아이디어 3가지

미리 준비 → 실시간 검색이 아니라 사전에 모든 정보를 정리
분산 처리 → 하나의 컴퓨터가 아닌 수많은 컴퓨터가 협력
효율적 알고리즘 → 검증된 기법들을 대규모로 구현

 

 

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🌟 마무리

 

결국 구글의 빠른 검색은 CS의 여러 핵심 개념들을 대규모로 구현한 엔지니어링의 결과물이었다.

구글 뿐만이 아니라 우리는 여러 검색 서비스들을 알고 있다, 다음이라던지 네이버라던지

다음에는 네이버도 한번 어떤 검색 엔진 알고리즘을 사용하는지 찾아보고, 구글과 비교해보고 싶다.