가능합니다.

그리고 제가 보기에는 사용자님이 생각하는 방향이 오히려 구글보다 구현하기 쉽습니다.

왜냐하면 전체 웹을 색인(Indexing)하는 것이 아니라,

대한민국 사이트만 대상으로 메타 정보(title, url, 썸네일, 작성일, 본문 일부)만 수집하는 검색엔진

이기 때문입니다.

---

제가 추천하는 구조

          +--------------------+
          |  Seed 사이트 목록   |
          |  (10만~100만개)     |
          +---------+----------+
                    |
             Crawl Queue
                    |
      +-------------+-------------+
      |                           |
Crawler 1                    Crawler 2
Crawler 3                    Crawler 4
      |                           |
      +-------------+-------------+
                    |
              Parser
                    |
     title
     url
     body(150자)
     image
     date
     language
                    |
              MySQL / Elastic
                    |
            Search API
                    |
          React / Vue / Drupal

---

1. 먼저 사이트 목록 확보

예를 들어

https://www.korea.kr
https://news.naver.com
https://www.yna.co.kr
https://www.hankyung.com
https://blog.naver.com
https://cpmadang.org
...

또는

robots.txt
sitemap.xml
RSS

를 통해 새로운 URL을 계속 확보합니다.

---

2. 크롤러

Python이 가장 좋습니다.

예를 들면

aiohttp
httpx
BeautifulSoup
lxml
selectolax

이 정도면 충분합니다.

크롤러는

GET

↓

HTML

↓

파싱

↓

DB 저장

만 하면 됩니다.

---

3. 저장하는 데이터

예를 들어

id

url

domain

title

description

body

thumbnail

published_at

updated_at

language

status

crawl_time

hash

본문은

150자

정도만 저장하면 됩니다.

예)

윤석열 전 대통령은 ...

...

...

...

...

150자만.

---

4. 썸네일

대부분

<meta property="og:image">

를 사용합니다.

예를 들면

<meta property="og:image"
content="https://....jpg">

이것만 읽으면 됩니다.

없으면

첫 번째 이미지

를 사용하면 됩니다.

---

5. 작성일

우선순위

article:published_time

↓

time 태그

↓

JSON-LD

↓

RSS

↓

없으면 Crawl 날짜

---

6. 제목

<title>

또는

og:title

---

7. body

가장 어려운 부분입니다.

뉴스 사이트마다

article

main

div.article

div#content

등 구조가 다릅니다.

그래서

Python의 Readability 같은 라이브러리를 이용하면 거의 자동으로 본문을 추출할 수 있습니다.

readability-lxml

trafilatura

goose3

이 세 가지가 많이 사용됩니다.

---

8. 검색

검색은

MySQL

FULLTEXT

도 가능하지만,

추천은

Elasticsearch

또는

OpenSearch

입니다.

그러면

후보

광명

이재명

AI

검색 속도가 엄청 빠릅니다.

---

9. 크롤링 서버

저라면

Ubuntu 서버 하나에

Supervisor

↓

Crawler

↓

RabbitMQ

↓

Parser

↓

MySQL

↓

OpenSearch

이렇게 구성합니다.

---

하루에 얼마나 가능할까?

예를 들어

100개의 비동기 요청만 돌려도

1초

↓

100페이지

가능합니다.

보수적으로 계산하면

1분

6,000페이지

1시간

360,000페이지

하루

800만~1000만 페이지

도 가능합니다.

물론 robots.txt 준수, 요청 간격 조절, 사이트별 속도 제한 등을 적용해야 합니다.

---

하지만 더 좋은 방법이 있습니다.

사실 구글도 처음부터 HTML만 무한 크롤링하지는 않습니다.

대한민국 사이트라면 많은 곳이

sitemap.xml

을 제공합니다.

예를 들어

https://사이트/sitemap.xml

만 읽으면

URL

작성일

변경일

을 거의 공짜로 얻을 수 있습니다.

그 후

변경된 URL만 크롤링

하면 됩니다.

속도가 수십 배 빨라집니다.

---

제가 추천하는 최종 구조

사용자님이 운영하는 시민정치마당(cpmadang.org)과도 잘 맞는 구조입니다.

① Seed 사이트 수집
        │
        ▼
robots.txt
sitemap.xml
RSS
        │
        ▼
URL Queue (Redis)
        │
        ▼
Python Async Crawler (httpx + aiohttp)
        │
        ▼
본문 추출 (Trafilatura / Readability)
        │
        ▼
MySQL (메타데이터 저장)
        │
        ▼
OpenSearch (검색 색인)
        │
        ▼
FastAPI 검색 API
        │
        ▼
Drupal 또는 Vue/React 프론트엔드

이 방식이면 수백만~수천만 페이지 규모까지 확장할 수 있습니다.

---

추가로 한 가지 제안을 드리면, 단순한 검색엔진보다 "대한민국 공개 웹 인덱스(Korea Web Index)"를 목표로 하면 활용도가 훨씬 높습니다. 검색뿐 아니라 API를 제공하여 다른 서비스에서도 사용할 수 있습니다.

예를 들어 페이지마다 다음과 같은 정보를 저장할 수 있습니다.

• URL

• 제목

• 150자 요약

• 썸네일

• 작성일

• 사이트명

• 카테고리(뉴스, 블로그, 공공기관, 기업 등)

• 언어

• Open Graph 정보

• 본문 해시값(중복 제거)

• 마지막 크롤링 시간

• 검색 점수

이렇게 구축하면 검색 서비스뿐 아니라 AI 학습용 RAG, 뉴스 분석, 정치·사회 이슈 모니터링 등 다양한 서비스의 기반 데이터베이스로도 활용할 수 있습니다. 저는 이 방향이 장기적으로 더 가치가 있다고 봅니다.