PostgreSQL의 생성된 컬럼 vs 트리거: 어느 것을 사용할까?

파생 필드로 해결하려는 문제는 무엇인가요?

파생 필드는 다른 데이터에서 계산할 수 있기 때문에 저장하거나 노출하는 값입니다. 모든 쿼리와 화면에서 같은 계산을 반복하는 대신 규칙을 한 번 정의하고 재사용합니다.

일반적인 예시는 쉽게 떠올릴 수 있습니다:

• order_total은 품목 합계에서 할인금액을 빼고 세금을 더한 값
• 날짜와 결제 기록에 따라 "paid" 또는 "overdue" 같은 상태
• 소문자화된 이메일, 트리밍된 전화번호, 검색에 적합한 이름처럼 정규화된 값

팀이 파생 필드를 사용하는 이유는 읽기가 더 단순하고 일관되기 때문입니다. 리포트는 order_total을 바로 선택할 수 있고, 지원팀은 복잡한 로직을 복사하지 않고 상태로 필터링할 수 있습니다. 하나의 공유 규칙은 서비스, 대시보드, 백그라운드 잡 간의 작은 차이도 줄여줍니다.

하지만 위험도 분명합니다. 가장 큰 위험은 입력은 바뀌는데 파생 값은 갱신되지 않아 오래된 값(stale)이 되는 것입니다. 또 다른 위험은 숨겨진 로직으로, 규칙이 트리거나 함수, 오래된 마이그레이션에 숨어 있어 아무도 기억하지 못하는 경우입니다. 세 번째는 중복으로, 거의 같은 규칙이 여러 곳에 생겨 시간이 지나며 서로 달라지는 경우입니다.

그래서 PostgreSQL에서 생성된 컬럼과 트리거 사이의 선택이 중요합니다. 단순히 값을 어떻게 계산할지뿐 아니라 규칙이 어디에 위치하는지, 쓰기 시 비용이 어떻게 되는지, 잘못된 숫자를 원인까지 추적하기가 얼마나 쉬운지를 결정합니다.

이 글의 나머지는 세 가지 실용적 관점에서 살펴봅니다: 유지보수성(사람들이 이해하고 변경할 수 있는가), 쿼리 속도(읽기, 쓰기, 인덱스), 디버깅(값이 왜 잘못됐는지 찾는 방법).

생성된 컬럼과 트리거: 간단한 정의

사람들이 PostgreSQL에서 생성된 컬럼과 트리거를 비교할 때, 실제로 선택하는 것은 파생 값이 어디에 있어야 하는지입니다: 테이블 정의 안인지, 데이터 변경 시 실행되는 절차적 로직인지.

생성된 컬럼

생성된 컬럼은 같은 행의 다른 컬럼에서 계산되는 실제 테이블 컬럼입니다. PostgreSQL에서는 생성된 컬럼이 저장(stored)되며, 참조된 컬럼이 변경될 때 자동으로 최신 상태로 유지됩니다.

생성된 컬럼은 쿼리나 인덱싱에서 일반 컬럼처럼 동작하지만 직접 쓰기는 하지 않습니다. 저장하지 않는 계산된 값이 필요하면 PostgreSQL은 보통 뷰나 쿼리 표현식을 사용합니다.

트리거

트리거는 INSERT, UPDATE, DELETE 같은 이벤트에 실행되는 로직입니다. 트리거는 변경 전(BEFORE)이나 변경 후(AFTER)에 실행될 수 있고, 행당 한 번씩 또는 문장(statement)당 한 번 실행되도록 설정할 수 있습니다.

트리거는 코드로서 단순한 산술 이상을 수행할 수 있습니다. 다른 컬럼을 업데이트하거나, 다른 테이블에 기록하고, 맞춤 규칙을 강제하며, 여러 행에 걸친 변경에 반응할 수 있습니다.

차이를 기억하는 유용한 방법:

• 생성된 컬럼은 예측 가능한 행 수준 계산(총계, 정규화된 텍스트, 단순 플래그)에 적합하며 현재 행과 항상 일치해야 할 때 좋습니다.
• 트리거는 타이밍, 부수 효과, 교차 행/교차 테이블 로직(상태 전환, 감사 로그, 재고 조정)에 적합합니다.

제약 조건에 대한 한 가지 주의: NOT NULL, CHECK, UNIQUE, 외래 키 같은 내장 제약은 명확하고 선언적이지만 제한적입니다. 예를 들어 CHECK 제약은 서브쿼리를 통해 다른 행에 의존할 수 없습니다. 규칙이 현재 행을 넘어서면 보통 트리거나 설계 변경으로 이어집니다.

AppMaster 같은 시각적 도구로 빌드하면 이 차이는 "데이터 모델 수식" 스타일 규칙과 레코드 변경 시 실행되는 "비즈니스 프로세스" 규칙으로 깔끔하게 대응됩니다.

유지보수성: 시간이 지나도 읽기 쉬운 것은?

주된 유지보수 차이는 규칙이 어디에 있는지입니다.

생성된 컬럼은 로직을 데이터 정의 옆에 둡니다. 테이블 스키마를 열면 값을 생성하는 표현식을 바로 볼 수 있습니다.

트리거는 규칙을 트리거 함수로 옮깁니다. 또한 어떤 테이블과 이벤트가 그것을 호출하는지 알아야 합니다. 몇 달 뒤에 "가독성"은 보통: 누군가 데이터베이스를 돌아다니지 않고 규칙을 이해할 수 있는가?가 됩니다. 생성된 컬럼이 보통 이기는데, 정의가 한 곳에 보이고 움직이는 부분이 적기 때문입니다.

트리거도 함수가 작고 목적이 분명하면 깔끔하게 유지될 수 있습니다. 문제는 트리거 함수가 관련 없는 규칙들의 쓰레기통이 될 때 시작됩니다. 작동은 해도 이유를 추론하기 어렵고 변경하기 위험해집니다.

변경도 또 다른 압력 지점입니다. 생성된 컬럼은 보통 표현식을 변경하는 마이그레이션으로 처리됩니다. 검토와 롤백이 직관적입니다. 트리거는 함수 본문과 트리거 정의 전반에 걸친 조정이 필요하고, 백필(backfill)과 안전 검사 같은 추가 단계가 필요할 수 있습니다.

규칙을 오랜 시간 동안 발견 가능하게 유지하려면 몇 가지 습관이 도움이 됩니다:

• 컬럼, 트리거, 함수 이름을 그들이 강제하는 비즈니스 규칙에 맞춰 지으세요.
• 수식만이 아니라 의도를 설명하는 짧은 주석을 추가하세요.
• 트리거 함수는 작게 유지하세요(한 규칙, 한 테이블).
• 마이그레이션을 버전 관리에 보관하고 리뷰를 요구하세요.
• 스키마의 모든 트리거를 주기적으로 나열하고 더 이상 필요 없는 것은 제거하세요.

AppMaster에서도 같은 아이디어가 적용됩니다: 빠르게 볼 수 있고 감사할 수 있는 규칙을 선호하고, "숨겨진" 쓰기 시 로직은 최소화하세요.

쿼리 속도: 읽기, 쓰기, 인덱스에 무엇이 바뀌나?

성능 질문의 요점은: 비용을 읽기에서 지불할지, 쓰기에서 지불할지입니다.

생성된 컬럼은 행이 쓰일 때 계산되어 저장됩니다. 값이 이미 있어서 읽기는 빠릅니다. 트레이드는 INSERT와 그 입력을 건드리는 UPDATE마다 생성된 값을 계산해야 한다는 점입니다.

트리거 기반 접근도 파생 값을 일반 컬럼에 저장하고 트리거로 갱신하는 경우가 많습니다. 읽기 역시 빠르지만, 쓰기는 더 느리고 예측 불가능할 수 있습니다. 트리거는 행당 추가 작업을 더하고, 대량 업데이트 시 오버헤드가 눈에 띕니다.

인덱싱은 저장된 파생 값이 특히 중요한 곳입니다. 파생 필터나 정렬(정규화된 이메일, 총계, 상태 코드)으로 자주 검색하면 인덱스가 느린 스캔을 빠른 조회로 바꿉니다. 생성된 컬럼은 생성된 값을 직접 인덱싱할 수 있습니다. 트리거를 사용하는 경우에도 유지된 컬럼을 인덱싱할 수 있지만, 트리거가 그것을 올바르게 유지한다고 가정해야 합니다.

쿼리 내부에서 값을 계산하면(예: WHERE 절에서), 많은 행에 대해 다시 계산을 피하려면 표현식 인덱스가 필요할 수 있습니다.

대량 가져오기와 큰 업데이트는 흔한 병목 지점입니다:

• 생성된 컬럼은 영향을 받는 각 행에 일관된 계산 비용을 추가합니다.
• 트리거는 계산 비용과 트리거 오버헤드를 더하고, 잘못 작성된 로직은 그 비용을 곱합니다.
• 큰 업데이트는 트리거 작업을 병목으로 만들 수 있습니다.

실용적인 선택 방법은 실제 핫스팟을 찾는 것입니다. 테이블이 읽기 중심이고 파생 필드가 필터에 사용된다면, 저장된 값(생성되었거나 트리거로 유지된)과 인덱스가 대개 유리합니다. 쓰기 중심(이벤트, 로그)이라면 각 행에 추가 작업을 넣는 것을 조심하세요.

디버깅: 잘못된 값의 출처 찾기

파생 필드가 잘못되었을 때는 먼저 버그를 재현하세요. 잘못된 값을 만든 정확한 행 상태를 캡처한 다음 같은 INSERT나 UPDATE를 깨끗한 트랜잭션에서 다시 실행해 부수 효과를 쫓지 마세요.

빠르게 좁히는 방법은: 값이 결정론적 표현식에서 왔는가, 아니면 쓰기 시 로직에서 왔는가를 묻는 것입니다.

생성된 컬럼은 보통 일관되게 실패합니다. 표현식 자체가 잘못이면 같은 입력에 대해 항상 잘못됩니다. 흔한 놀라움은 NULL 처리(하나의 NULL이 전체 계산을 NULL로 만들 수 있음), 암시적 캐스트(텍스트→숫자), 0으로 나누기 같은 에지 케이스입니다. 환경 간 결과가 다르면 정렬 규칙(collation), 확장(extension), 또는 표현식을 변경한 스키마 차이를 확인하세요.

트리거는 타이밍과 컨텍스트에 의존하므로 더 지저분하게 실패합니다. 트리거가 예상대로 실행되지 않을 수 있습니다(잘못된 이벤트, 잘못된 테이블, 누락된 WHEN 절). 트리거 체인으로 여러 번 실행될 수 있습니다. 버그는 세션 설정, search_path, 또는 환경 간 다른 테이블 읽기에서 오기도 합니다.

파생 값이 잘못된 것처럼 보일 때는 다음 체크리스트가 원인 파악에 충분한 경우가 많습니다:

• 최소한의 INSERT/UPDATE와 가장 작은 샘플 행으로 재현하세요.
• 파생 컬럼 옆에 원시 입력 컬럼을 SELECT해 입력값을 확인하세요.
• 생성된 컬럼이면 SELECT에서 표현식을 실행해 비교하세요.
• 트리거이면 일시적으로 RAISE LOG 공지나 디버그 테이블에 기록하세요.
• 환경 간 스키마와 트리거 정의를 비교하세요.

결과가 알려진 작은 테스트 데이터셋은 놀라움을 줄입니다. 예를 들어 NULL 할인과 할인 0인 주문 두 건을 만들어 합계가 기대대로인지 확인하세요. 상태 전환도 동일하게 테스트해 의도한 업데이트에서만 발생하는지 검증하세요.

선택 방법: 의사결정 흐름

몇 가지 실용적 질문에 답하면 최선의 선택이 보통 명확해집니다.

1–3단계: 정확성 우선, 그다음 워크로드

다음 순서로 생각하세요:

1. 값이 다른 컬럼과 항상 일치해야 하고 예외가 없어야 하나요? 그렇다면 애플리케이션에 일단 설정하고 유지되길 바라는 것보다 데이터베이스에서 강제하세요.
2. 수식이 결정론적이며 같은 행의 컬럼만 사용하는가?(예: lower(email) 또는 price * quantity) 그렇다면 생성된 컬럼이 대개 가장 깔끔합니다.
3. 이 값을 읽기가 더 많은가(필터, 정렬, 리포트) 아니면 주로 쓰기가 많은가(많은 INSERT/UPDATE)? 생성된 컬럼은 비용을 쓰기 쪽으로 옮기므로 쓰기 중심 테이블에서는 더 빨리 체감될 수 있습니다.

규칙이 다른 행, 다른 테이블 또는 시간 민감한 로직에 의존하면(예: "7일 후 결제 없으면 overdue로 설정") 트리거가 더 적합합니다.

4–6단계: 인덱싱, 테스트, 단순성 유지

이제 값의 사용 방식과 검증 방법을 결정하세요:

1. 자주 필터링하거나 정렬하나요? 그렇다면 인덱스를 계획하고 접근 방식이 이를 깔끔하게 지원하는지 확인하세요.
2. 어떻게 테스트하고 변경을 관찰할 건가요? 생성된 컬럼은 규칙이 하나의 표현식에 있으므로 이해하기 쉽습니다. 트리거는 값이 "부수적으로" 바뀌므로 대상화된 테스트와 명확한 로깅이 필요합니다.
3. 제약을 만족하는 가장 단순한 옵션을 선택하세요. 생성된 컬럼이 작동하면 유지보수가 보통 더 쉽습니다. 교차 행 규칙, 다단계 상태 변화, 부수 효과가 필요하면 트리거를 받아들이되 작고 잘 명명된 상태로 유지하세요.

직관적 점검: 규칙을 한 문장으로 설명할 수 있고 현재 행만 사용하면 생성된 컬럼으로 시작하세요. 워크플로우를 설명한다면 트리거 영역일 가능성이 큽니다.

합계와 정규화된 값에 생성된 컬럼 사용하기

생성된 컬럼은 값이 같은 행의 다른 컬럼에서 완전히 유도되고 규칙이 안정적일 때 잘 작동합니다. 이 경우 가장 단순하게 느껴집니다: 수식이 테이블 정의에 있고 PostgreSQL이 일관성을 유지합니다.

전형적인 예는 정규화된 값(소문자화, 트리밍된 키)이나 단순 합계(부분합 + 세금 - 할인)입니다. 예를 들어 orders 테이블에 subtotal, tax, discount가 있고 total을 생성된 컬럼으로 노출하면 모든 쿼리가 애플리케이션 코드에 의존하지 않고 같은 수치를 보게 됩니다.

표현식을 작성할 때는 지루하고 방어적으로 쓰세요:

• COALESCE로 NULL을 처리해 합계가 예기치 않게 NULL이 되지 않게 하세요.
• 정수와 숫형 간 혼동을 피하려면 명시적 캐스트를 사용하세요.
• 반올림은 한 곳에서 하고 반올림 규칙을 표현식에 문서화하세요.
• 시간대와 텍스트 규칙(소문자화, 트리밍, 공백 대체)을 명시적으로 처리하세요.
• 하나의 거대한 수식보다 보조 컬럼 몇 개를 선호하세요.

인덱싱은 실제로 필터나 조인, 검색에 사용하는 경우에만 도움이 됩니다. total을 인덱싱해도 실제로 총계로 검색하지 않으면 낭비일 수 있습니다. 반대로 email_normalized 같은 정규화된 키는 인덱싱할 가치가 있습니다.

스키마 변경은 생성된 표현식이 다른 컬럼에 의존하므로 중요합니다. 컬럼 이름을 바꾸거나 타입을 바꾸면 표현식이 깨질 수 있는데, 이는 좋은 실패 모드입니다. 마이그레이션 중에 알게 되어 조용히 잘못된 데이터를 쓰는 것보다 낫습니다.

수식이 CASE 분기가 많아지거나 많은 비즈니스 규칙으로 확장되면 신호로 받아들이세요. 일부를 분리해 별도 컬럼으로 옮기거나 규칙을 읽기 쉽고 테스트 가능하게 유지하기 위해 접근 방식을 바꾸세요. PostgreSQL 스키마를 AppMaster로 모델링한다면 생성된 컬럼은 한 줄로 쉽게 보이고 설명될 수 있는 규칙에 가장 적합합니다.

상태와 교차 행 규칙에 트리거 사용하기

트리거는 필드가 현재 행을 넘는 것에 의존할 때 자주 적절합니다. 상태 필드는 흔한 사례입니다: 주문은 적어도 하나의 성공한 결제가 있을 때만 "paid"가 되고, 티켓은 모든 작업이 완료될 때만 "resolved"가 될 수 있습니다. 이런 규칙은 행이나 테이블을 넘나들어 생성된 컬럼으로는 읽을 수 없습니다.

좋은 트리거는 작고 지루해야 합니다. 트리거를 두 번째 애플리케이션처럼 다루지 말고 가드레일처럼 취급하세요.

트리거를 예측 가능하게 유지하기

트리거를 숨겨진 쓰기 작업으로 만들지 않으려면 간단한 규칙이 다른 개발자가 무슨 일이 일어나는지 파악하는 데 도움이 됩니다:

• 한 용도에 한 트리거(상태 업데이트만, 총계+감사+알림을 한 트리거에 넣지 않음).
• 명확한 이름(예: trg_orders_set_status_on_payment).
• 일관된 타이밍: 들어오는 데이터를 고치려면 BEFORE, 저장된 행에 반응하려면 AFTER를 사용하세요.
• 논리(함수)는 한 번에 읽을 수 있을 만큼 짧게 유지하세요.

현실적인 흐름 예: payments가 succeeded로 업데이트됩니다. payments에 대한 AFTER UPDATE 트리거가 orders의 status를, 주문에 성공한 결제가 있고 잔액이 없으면 paid로 업데이트합니다.

대비해야 할 에지 케이스

트리거는 대량 변경 시 다르게 동작합니다. 커밋 전에 백필과 재실행을 어떻게 처리할지 결정하세요. 이전 데이터에 대해 상태를 재계산하는 일회성 SQL 작업이 행당 트리거를 실행하는 것보다 명확할 때가 많습니다. 또한 단일 주문에 대해 상태를 재계산하는 저장 프로시저 같은 안전한 "재처리" 경로를 정의하세요. 같은 업데이트를 여러 번 실행해도 상태가 잘못 뒤집히지 않도록 멱등성(idempotency)을 염두에 두세요.

마지막으로 제약이나 애플리케이션 로직이 더 적합한지 확인하세요. 허용 값이 단순하면 제약 조건이 더 명확합니다. AppMaster 같은 도구에서는 많은 워크플로우가 비즈니스 로직 레이어에서 더 가시적으로 유지되며, 데이터베이스 트리거는 좁은 안전망으로 남기는 경우가 많습니다.

피해야 할 일반적인 실수와 함정

파생 필드 관련 고통의 많은 부분은 스스로 만드는 것입니다. 가장 큰 함정은 복잡한 도구를 기본값으로 선택하는 것입니다. 먼저 물어보세요: 이걸 같은 행의 순수 표현식으로 표현할 수 있나? 그렇다면 생성된 컬럼이 대개 더 차분한 선택입니다.

또 다른 흔한 실수는 트리거를 점진적으로 두 번째 애플리케이션 계층으로 만드는 것입니다. "그냥 상태만 설정"하는 것으로 시작해 가격 규칙, 예외, 특수 케이스로 성장합니다. 테스트가 없으면 작은 수정이 이전 동작을 깨트려 눈에 띄지 않게 할 수 있습니다.

자주 나타나는 함정들:

• 생성된 컬럼이 더 명확하고 자기 문서화가 될 상황에서 트리거를 사용함.
• 하나의 코드 경로(체크아웃)에서 저장된 총계를 업데이트하고 다른 경로(관리자 편집, 임포트)를 잊어버려 총계가 오래됨.
• 동시성 무시: 두 트랜잭션이 같은 주문 라인을 업데이트하고 트리거가 변경을 덮어쓰거나 중복 적용함.
• 모든 파생 필드를 "혹시 몰라" 인덱싱함, 특히 자주 변경되는 값에 대해선 비용이 큼.
• 거의 검색하지 않는 정규화된 문자열 같은 것을 읽을 때 계산할 수 있는데 저장해 둠.

작은 예: order_total_cents를 저장해두고 지원팀이 라인 아이템을 조정할 수 있게 허용합니다. 지원 도구가 라인을 업데이트하지만 총계를 건드리지 않으면 총계는 오래됩니다. 나중에 트리거를 추가하더라도 히스토리컬 행과 부분 환불 같은 에지 케이스를 처리해야 합니다.

AppMaster로 빌드한다면 같은 규칙이 적용됩니다: 비즈니스 규칙을 한 곳에 가시적으로 두세요. 여러 흐름에 "파생 값 업데이트"를 흩어놓지 마세요.

결정하기 전에 빠른 점검

PostgreSQL에서 생성된 컬럼과 트리거 사이를 선택하기 전에 저장하려는 규칙을 빠른 스트레스 테스트해보세요.

먼저 규칙이 무엇에 의존하는지 물어보세요. 같은 행의 컬럼만으로 계산할 수 있으면(정규화된 전화번호, 소문자 이메일, line_total = qty * price) 생성된 컬럼이 보통 유지 관리하기 쉽습니다.

규칙이 다른 행이나 다른 테이블에 의존하면(마지막 결제가 도착했을 때 상태 변경, 최근 활동 기반 계정 플래그) 트리거 영역이거나 읽기 시 계산을 고려하세요.

빠른 체크리스트:

• 값이 현재 행만으로 유도될 수 있는가, 조회가 필요 없는가?
• 자주 필터링하거나 정렬하나요?
• 규칙을 변경한 뒤 히스토리 데이터를 재계산해야 할 일이 있는가?
• 개발자가 정의를 찾아 2분 이내로 설명할 수 있는가?
• 규칙이 작동함을 증명하는 샘플 행이 있는가?

운영 측면도 생각하세요. 대량 업데이트, 임포트, 백필이 트리거에서 사람들을 놀라게 합니다. 트리거는 행당 실행되므로 신중히 설계하지 않으면 느린 로드, 잠금 대기, 반쯤 업데이트된 파생 값 같은 문제가 발생합니다.

실용적 테스트는 간단합니다: 스테이징 테이블에 10,000행을 로드하고 일반 임포트를 실행해 무엇이 계산되는지 검증하세요. 그런 다음 핵심 입력 컬럼을 업데이트하고 파생 값이 올바르게 유지되는지 확인하세요.

AppMaster로 앱을 빌드하면 같은 원칙이 유지됩니다: 간단한 행 기반 규칙은 데이터베이스에 생성된 컬럼으로, 교차 테이블 다단계 상태 변경은 반복 테스트 가능한 한 곳에 두세요.

현실적인 예: 주문, 총계, 상태 필드

간단한 상점을 상상해보세요. orders 테이블에 items_subtotal, tax, total, payment_status가 있습니다. 목표는 누구나 빠르게 한 가지 질문에 답할 수 있게 하는 것입니다: 이 주문이 왜 아직 미결제인가?

옵션 A: 총계에 생성된 컬럼, 상태는 일반 컬럼으로 보관

같은 행의 값만으로 결정되는 금전 계산에는 생성된 컬럼이 깔끔합니다. items_subtotal과 tax를 보통 컬럼으로 저장하고 total을 items_subtotal + tax 같은 생성된 컬럼으로 정의하면 규칙이 테이블에 드러나고 숨겨진 쓰기 시 로직을 피할 수 있습니다.

payment_status는 결제 생성 시 앱이 설정하도록 일반 컬럼으로 두는 것도 가능합니다. 자동화는 덜하지만 읽을 때 추론하기는 더 직관적입니다.

옵션 B: 결제로 구동되는 상태 변경에 트리거 사용

이제 payments 테이블을 추가하면 상태는 더 이상 orders 한 행만의 문제가 아닙니다. 성공한 결제, 환불, 차지백 같은 관련 행에 따라 달라집니다. payments에 대한 트리거가 결제 상태가 바뀔 때마다 orders.payment_status를 업데이트할 수 있습니다.

이 경로를 선택하면 백필을 계획하세요: 기존 주문에 대해 payment_status를 재계산하는 일회성 스크립트와 버그가 생기면 다시 실행할 수 있는 반복 가능한 작업을 준비하세요.

지원팀이 "왜 이 주문이 미결제인가?"를 조사할 때, 옵션 A는 보통 앱과 그 감사 로그로 안내합니다. 옵션 B는 데이터베이스 로직도 들여다보게 합니다: 트리거가 실행됐는가, 실패했는가, 조건 때문에 건너뛰었는가?

출시 후 몇 가지 신호를 관찰하세요:

• payments에 대한 느린 업데이트(트리거가 쓰기 작업을 늘림)
• 예상보다 자주 뒤바뀌는 orders의 업데이트(상태가 자주 바뀜)
• total은 맞는데 상태가 틀린 행(로직이 여러 곳에 분산됨)
• 결제 피크 트래픽 중 교착 상태나 잠금 대기

다음 단계: 가장 단순한 접근을 선택하고 규칙을 가시화하세요

SQL을 건드리기 전에 규칙을 평문으로 적으세요. "주문 총계는 주문 항목 합계에서 할인 금액을 뺀 값"처럼요. "paid는 paid_at이 설정되고 잔액이 0일 때"처럼 간단한 문장은 명확합니다. 한두 문장으로 설명할 수 없다면 검토하고 테스트할 수 있는 곳에 두세요. 데이터베이스의 급한 해킹으로 숨기지 마세요.

막혔다면 실험으로 다루세요. 테이블의 작은 복사본을 만들고 현실 같은 소규모 데이터를 로드한 뒤 두 접근법을 모두 시도해보세요. 실제로 신경 쓰는 것을 비교하세요: 읽기 쿼리, 쓰기 속도, 인덱스 사용, 나중에 이해하기 쉬운지 여부.

결정용 간단 체크리스트:

• 두 옵션을 프로토타이핑하고 자주 쓰는 읽기 쿼리의 쿼리 플랜을 비교하세요.
• 쓰기 중심 테스트(임포트, 업데이트)를 실행해 값을 최신 상태로 유지하는 비용을 확인하세요.
• 백필, NULL, 반올림, 에지 케이스를 포함하는 작은 테스트 스크립트를 추가하세요.
• 장기적으로 누가 로직을 관리할지(DBA, 백엔드, 제품팀)를 정하고 문서화하세요.

내부 도구나 포털을 구축한다면 가시성이 정확성만큼 중요합니다. AppMaster(appmaster.io)에서 팀들은 단순 행 기반 규칙을 데이터 모델에 가깝게 두고, 다단계 교차 테이블 변경은 Business Process에 두어 리뷰 시 로직이 읽기 쉬운 상태로 유지됩니다.

나중에 시간을 절여주는 한 가지: 진실이 어디에 있는지(테이블, 트리거, 애플리케이션 로직)와 백필을 안전하게 재계산하는 방법을 문서화하세요.