SQLite FTS5 전문 검색 가이드

SQLite에 내장된 FTS5(Full-Text Search 5)를 사용하여 대화 내용을 빠르게 검색하는 방법을 설명합니다.

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FTS5란?

FTS5는 SQLite에 내장된 전문 검색 엔진입니다. 일반적인 LIKE '%키워드%' 검색보다 훨씬 빠르고 강력한 텍스트 검색을 제공합니다.

일반 검색 vs FTS5

비교 항목LIKE 검색FTS5 검색

속도	O(n) - 전체 스캔	O(log n) - 인덱스 사용
검색 방식	단순 패턴 매칭	토큰화된 인덱스
랭킹	없음	BM25 알고리즘
고급 기능	없음	AND/OR/NOT, 근접 검색, 구문 검색
한글 지원	부분 문자열 매칭	공백 기준 토큰 매칭

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동작 원리

1. 토큰화 (Tokenization)

FTS5는 텍스트를 토큰(단어) 단위로 분리하여 인덱싱합니다.

원본: "API 인증은 JWT로 하자"
토큰: ["API", "인증은", "JWT로", "하자"]

2. 역인덱스 (Inverted Index)

각 토큰이 어떤 문서(행)에 있는지 역으로 매핑합니다.

"API"   → [문서1, 문서5, 문서12]
"JWT"   → [문서1, 문서3]
"인증"  → [문서1, 문서7, 문서9]

3. BM25 랭킹

검색 결과를 관련도 순으로 정렬합니다. BM25는 TF-IDF의 개선된 버전으로:

• TF (Term Frequency): 해당 문서에서 검색어가 얼마나 자주 나오는가
• IDF (Inverse Document Frequency): 전체 문서에서 얼마나 희귀한 단어인가

-- BM25 점수로 정렬 (낮을수록 관련도 높음)
SELECT *, bm25(messages_fts) as rank
FROM messages_fts
WHERE messages_fts MATCH 'API'
ORDER BY rank;

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구현 방법

1. FTS5 가상 테이블 생성

-- Content 테이블 연동 방식 (권장)
CREATE VIRTUAL TABLE messages_fts USING fts5(
  content,                    -- 검색할 컬럼
  content='messages',         -- 원본 테이블
  content_rowid='rowid'       -- 원본 테이블의 rowid
);

content= 옵션: 원본 테이블과 연동하여 데이터 중복을 방지합니다.

2. 동기화 트리거

원본 테이블이 변경될 때 FTS 인덱스를 자동으로 업데이트합니다.

-- INSERT 트리거
CREATE TRIGGER messages_fts_ai AFTER INSERT ON messages BEGIN
  INSERT INTO messages_fts(rowid, content)
  VALUES (new.rowid, new.content);
END;

-- DELETE 트리거
CREATE TRIGGER messages_fts_ad AFTER DELETE ON messages BEGIN
  INSERT INTO messages_fts(messages_fts, rowid, content)
  VALUES('delete', old.rowid, old.content);
END;

-- UPDATE 트리거
CREATE TRIGGER messages_fts_au AFTER UPDATE ON messages BEGIN
  INSERT INTO messages_fts(messages_fts, rowid, content)
  VALUES('delete', old.rowid, old.content);
  INSERT INTO messages_fts(rowid, content)
  VALUES (new.rowid, new.content);
END;

3. 기존 데이터 인덱싱

이미 존재하는 데이터를 FTS 테이블에 추가합니다.

INSERT INTO messages_fts(rowid, content)
SELECT rowid, content FROM messages;

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검색 문법

기본 검색

-- 단일 키워드
SELECT * FROM messages_fts WHERE messages_fts MATCH 'API';

-- 여러 키워드 (AND)
SELECT * FROM messages_fts WHERE messages_fts MATCH 'API JWT';

-- OR 검색
SELECT * FROM messages_fts WHERE messages_fts MATCH 'API OR OAuth';

-- NOT 검색
SELECT * FROM messages_fts WHERE messages_fts MATCH 'API NOT OAuth';

구문 검색 (Phrase Search)

정확한 구문을 검색합니다.

-- "API 인증" 구문 검색
SELECT * FROM messages_fts WHERE messages_fts MATCH '"API 인증"';

접두사 검색 (Prefix Search)

-- "API"로 시작하는 단어
SELECT * FROM messages_fts WHERE messages_fts MATCH 'API*';

근접 검색 (NEAR)

두 단어가 가까이 있는 문서를 찾습니다.

-- API와 JWT가 10단어 이내에 있는 문서
SELECT * FROM messages_fts WHERE messages_fts MATCH 'NEAR(API JWT, 10)';

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실제 구현 코드

TypeScript (better-sqlite3)

// FTS5 검색 prepared statement
const searchMessagesFts = db.prepare(`
  SELECT
    m.id,
    m.session_id,
    m.role,
    m.content,
    m.timestamp,
    bm25(messages_fts) as rank
  FROM messages_fts
  JOIN messages m ON messages_fts.rowid = m.rowid
  WHERE messages_fts MATCH ?
  ORDER BY rank
  LIMIT ?
`);

// 검색 함수
function searchMessages(query: string, limit: number = 10) {
  // 특수문자 이스케이프
  const escapedQuery = query.replace(/"/g, '""');
  const ftsQuery = `"${escapedQuery}"`;

  return searchMessagesFts.all(ftsQuery, limit);
}

// 사용 예시
const results = searchMessages('API 설계', 5);

세션 필터링 추가

const searchWithSession = db.prepare(`
  SELECT
    m.id,
    m.session_id,
    m.role,
    m.content,
    m.timestamp,
    bm25(messages_fts) as rank
  FROM messages_fts
  JOIN messages m ON messages_fts.rowid = m.rowid
  WHERE messages_fts MATCH ?
    AND m.session_id LIKE ?
  ORDER BY rank
  LIMIT ?
`);

// 특정 채널에서만 검색
const results = searchWithSession.all(
  '"API 설계"',
  '%slack:C123456%',
  10
);

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성능 비교

테스트 환경

• 메시지 100,000개
• 평균 메시지 길이: 200자

결과

검색 방식검색 시간비고

LIKE '%API%'	~500ms	전체 테이블 스캔
FTS5 MATCH	~5ms	인덱스 사용

100배 빠른 검색 속도를 얻을 수 있습니다.

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한글 검색 주의사항

기본 토크나이저의 한계

FTS5의 기본 토크나이저(unicode61)는 공백 기준으로 토큰을 분리합니다.

"API 인증은 JWT로 하자"
→ ["API", "인증은", "JWT로", "하자"]

따라서:

• "인증" 검색 → ❌ 매칭 안됨 ("인증은"만 있음)
• "인증은" 검색 → ✅ 매칭됨

해결 방법

1. 구문 검색 사용 (권장)

-- 부분 문자열도 검색 가능
SELECT * FROM messages_fts WHERE messages_fts MATCH '"인증"';

2. trigram 토크나이저 사용

-- 3글자씩 분리하여 인덱싱
CREATE VIRTUAL TABLE messages_fts USING fts5(
  content,
  tokenize='trigram'
);

단점: 인덱스 크기가 커지고 검색 정확도가 떨어질 수 있음

3. 형태소 분석기 연동

한글 전용 토크나이저를 커스텀으로 만들 수 있지만, SQLite 확장 개발이 필요합니다.

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우리 시스템에서의 활용

아키텍처

[Slack 사용자]
    │
    ▼ "지난번에 API 얘기한 거 뭐였지?"
[Claude]
    │
    ▼ conversation_search 도구 호출
[MCP Server]
    │
    ▼ REST API 호출
[Gateway Server]
    │
    ▼ chatDb.searchMessages()
[SQLite FTS5]
    │
    ▼ 검색 결과 반환
[Claude]
    │
    ▼ 컨텍스트로 활용하여 답변
[Slack 사용자]

MCP 도구

// conversation_search 도구
server.tool(
  'conversation_search',
  '과거 대화 내용을 검색합니다.',
  {
    query: z.string().describe('검색할 키워드'),
    session_id: z.string().optional(),
    limit: z.number().default(5),
  },
  async ({ query, session_id, limit }) => {
    const results = await apiCall('GET',
      `/api/messages/search?q=${query}&limit=${limit}`
    );
    return formatResults(results);
  }
);

REST API

GET /api/messages/search?q=API&session_id=slack:C123&limit=10

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장단점 정리

장점

1. 빠른 검색 속도: 대량의 데이터에서도 밀리초 단위 검색
2. 랭킹 지원: BM25로 관련도 순 정렬
3. 추가 비용 없음: SQLite 내장 기능
4. 간단한 구현: 별도 서버 불필요
5. 트랜잭션 지원: 원본 테이블과 동기화

단점

1. 한글 토큰화 한계: 공백 기준 분리
2. 의미론적 검색 불가: 동의어, 유사어 검색 어려움
3. 실시간 업데이트 오버헤드: 트리거로 인한 쓰기 성능 저하

대안과 비교

기능FTS5Elasticsearch벡터 검색

설치	내장	별도 서버	임베딩 API 필요
비용	무료	서버 비용	API 비용
한글	제한적	형태소 분석	의미 기반
의미 검색	❌	❌	✅
복잡도	낮음	높음	중간

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결론

FTS5는 간단하면서도 효과적인 전문 검색 솔루션입니다.

• 별도 인프라 없이 SQLite만으로 빠른 검색 구현
• 대화 기록, 문서, 로그 등 텍스트 검색에 적합
• 한글 검색은 구문 검색("키워드")으로 보완 가능

더 고급 검색(동의어, 의미 기반)이 필요하면 벡터 검색(임베딩)을 추가로 고려할 수 있습니다.

 

참고 소스 파일:

• src/db/database.ts - FTS5 스키마 및 검색 구현
• src/mcp/server.ts - conversation_search MCP 도구
• src/websocket/server.ts - REST API 엔드포인트