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KT 이벤트 마케팅 서비스 데이터베이스 설계 통합 요약

📋 설계 개요

• 설계 대상: 7개 서비스 데이터베이스 (공통 설계 원칙 준용)
• 설계 일시: 2025-10-29
• 설계자: Backend Developer (최수연 "아키텍처")
• 설계 원칙: 데이터독립성원칙, 마이크로서비스 아키텍처

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✅ 1. 서비스별 설계 완료 현황

서비스	아키텍처	PostgreSQL	Redis	ERD	DDL	문법검증
user-service	Layered	✅ users, stores	✅ JWT, blacklist	✅	✅	✅
ai-service	Clean	❌ (Redis Only)	✅ 추천, 상태, 트렌드	✅	✅	✅
analytics-service	Layered	✅ 통계 3테이블	✅ 대시보드, 분석	✅	✅	✅
content-service	Clean	✅ 콘텐츠 3테이블	✅ Job, 이미지, AI	✅	✅	✅
distribution-service	Layered	✅ 배포상태 2테이블	✅ 배포상태, 채널	✅	✅	✅
event-service	Clean	✅ 이벤트 4테이블	✅ 세션, 초안, Job	✅	✅	✅
participation-service	Layered	✅ 참여자 2테이블	✅ 세션, 추첨, 카운트	✅	✅	✅

설계 완료율: 100% (7/7 서비스)

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🏗️ 2. 데이터베이스 아키텍처 개요

2.1 데이터독립성 원칙 준수

✅ 서비스별 독립 데이터베이스

• 각 서비스는 자신만의 PostgreSQL 스키마 소유
• 서비스 간 직접 DB 조인 금지
• 데이터 참조는 API 또는 이벤트 기반

✅ Redis 캐싱 전략

• 타 서비스 데이터는 캐시로만 참조
• TTL 기반 데이터 신선도 관리
• 성능 최적화 및 DB 부하 분산

2.2 아키텍처 패턴별 데이터 설계

Clean Architecture 서비스 (3개)

• ai-service: Redis 기반 Stateless 설계
• content-service: 이미지 메타데이터 + CDN 연동
• event-service: 핵심 도메인, 상태 머신 최적화

Layered Architecture 서비스 (4개)

• user-service: 사용자/매장 관계, JWT 세션 관리
• analytics-service: 시계열 데이터, BRIN 인덱스 활용
• distribution-service: 다중 채널 배포 상태 추적
• participation-service: 참여자 관리, 중복 방지 메커니즘

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📊 3. 테이블 및 데이터 구조 요약

3.1 PostgreSQL 테이블 통계

서비스	테이블 수	총 컬럼 수	인덱스 수	외래키 수	제약조건 수
user-service	2	21	5	1	8
ai-service	0	0	0	0	0
analytics-service	3	29	8	2	12
content-service	3	28	7	2	11
distribution-service	2	17	4	1	7
event-service	4	42	9	3	16
participation-service	2	20	6	1	9
총계	16	157	39	10	63

3.2 Redis 캐시 패턴 요약

서비스	캐시 패턴 수	주요 용도	TTL 범위
user-service	2	JWT 세션, 블랙리스트	1시간-7일
ai-service	3	AI 추천, 작업상태, 트렌드	1시간-24시간
analytics-service	6	대시보드, 분석결과	1시간
content-service	3	Job 상태, 이미지, AI 데이터	1시간-7일
distribution-service	2	배포 상태, 채널별 진행률	30분-1시간
event-service	3	세션, 초안, Job 상태	10분-1시간
participation-service	3	참여세션, 추첨결과, 카운트	5분-1시간
총계	22	-	5분-7일

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🔗 4. 서비스 간 데이터 연동 패턴

4.1 동기 통신 (Feign Client)

Event Service → Content Service
├── 이미지 생성 요청
├── 이미지 상태 조회
└── 이미지 선택 정보 전달

4.2 비동기 통신 (Kafka)

Event Service → AI Service
├── AI 추천 생성 요청
└── 추천 결과 수신

Participation Service → Analytics Service
├── 참여자 등록 이벤트
└── 통계 데이터 업데이트

Distribution Service → Analytics Service
├── 배포 완료 이벤트
└── 채널별 성과 데이터 전달

4.3 캐시 기반 참조

Analytics Service → Redis Cache
├── Event 기본 정보 (TTL: 1시간)
├── User 프로필 정보 (TTL: 1시간)
└── 실시간 통계 갱신 (TTL: 5분)

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🛡️ 5. 보안 및 성능 고려사항

5.1 데이터 보안

✅ 개인정보 보호

• 전화번호, 이메일 마스킹 처리 가이드 제공
• JWT 기반 인증, 세션 무효화 메커니즘
• Redis 블랙리스트를 통한 토큰 보안 강화

✅ 데이터 무결성

• CHECK 제약조건으로 비즈니스 규칙 강제
• UNIQUE 제약조건으로 중복 데이터 방지
• Foreign Key CASCADE로 참조 무결성 보장

5.2 성능 최적화

✅ 인덱스 전략 (39개 인덱스)

• B-Tree 인덱스: 정확 매칭 및 범위 조회
• BRIN 인덱스: 시계열 데이터 (analytics-service)
• Partial 인덱스: 조건부 조회 최적화
• 복합 인덱스: 다중 컬럼 조회 패턴

✅ 캐시 전략 (22개 패턴)

• Cache-Aside: 읽기 중심 캐싱
• Write-Through: 실시간 데이터 동기화
• TTL 관리: 데이터 신선도 보장
• 캐시 무효화: 이벤트 기반 자동 갱신

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📈 6. 확장성 및 유지보수성

6.1 수평 확장 고려사항

✅ 샤딩 준비

• user_id, event_id 기반 파티셔닝 가능
• 서비스별 독립 스케일링
• Redis Cluster 지원

✅ 읽기 복제본

• 분석 쿼리는 읽기 전용 복제본 활용
• 마스터-슬레이브 분리로 성능 최적화

6.2 마이그레이션 전략

✅ 스키마 버전 관리

• DDL 스크립트 버전별 관리
• 롤백 스크립트 제공
• 무중단 배포 지원

✅ 데이터 마이그레이션

• 서비스별 독립 마이그레이션
• 점진적 데이터 이전 전략

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🔍 7. 검증 완료 사항

7.1 클래스 설계와의 일치성

✅ Entity 클래스 1:1 매핑 (100%)

• 모든 Entity 클래스가 테이블과 정확히 매핑
• 필드명, 데이터 타입, 관계 정보 일치
• Enum 타입 CHECK 제약조건 적용

7.2 PlantUML 문법 검증

✅ ERD 문법 검사 (7/7 통과)

ai-service-erd.puml          ✅ Syntax check passed!
analytics-service-erd.puml   ✅ Syntax check passed!
content-service-erd.puml     ✅ Syntax check passed!
distribution-service-erd.puml ✅ Syntax check passed!
event-service-erd.puml       ✅ Syntax check passed!
participation-service-erd.puml ✅ Syntax check passed!
user-service-erd.puml        ✅ Syntax check passed!

7.3 데이터독립성 원칙 검증

✅ 서비스별 독립성

• 각 서비스만 자신의 데이터 소유
• 크로스 서비스 조인 없음
• API/이벤트 기반 데이터 교환

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📁 8. 생성된 산출물

8.1 데이터설계서 (7개)

design/backend/database/
├── user-service.md          (14KB)
├── ai-service.md            (12KB)
├── analytics-service.md     (18KB)
├── content-service.md       (16KB)
├── distribution-service.md  (13KB)
├── event-service.md         (17KB)
├── participation-service.md (12KB)
└── integration-summary.md   (이 문서)

8.2 ERD 다이어그램 (7개)

design/backend/database/
├── user-service-erd.puml
├── ai-service-erd.puml
├── analytics-service-erd.puml
├── content-service-erd.puml
├── distribution-service-erd.puml
├── event-service-erd.puml
└── participation-service-erd.puml

8.3 DDL 스크립트 (7개)

design/backend/database/
├── user-service-schema.psql      (12KB)
├── ai-service-schema.psql         (4KB, Redis 설정)
├── analytics-service-schema.psql  (16KB)
├── content-service-schema.psql    (15KB)
├── distribution-service-schema.psql (11KB)
├── event-service-schema.psql      (18KB)
└── participation-service-schema.psql (13KB)

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🚀 9. 다음 단계

9.1 백엔드 개발 준비 완료

✅ 데이터베이스 설계 완료 (100%)

• 모든 서비스별 스키마 설계 완료
• ERD 및 DDL 스크립트 준비 완료
• 성능 최적화 전략 수립 완료

9.2 권장 개발 순서

1. 데이터베이스 설치 및 초기화

   • PostgreSQL 13+ 설치
   • Redis 7+ 설치
   • DDL 스크립트 실행

2. 공통 컴포넌트 개발

   • BaseTimeEntity, ApiResponse 구현
   • ErrorCode, ValidationUtil 구현

3. 서비스별 개발 (우선순위)

   1. user-service: 인증 기반 서비스
   2. event-service: 핵심 도메인 서비스
   3. content-service: 이미지 생성 서비스
   4. ai-service: AI 추천 서비스
   5. participation-service: 참여자 관리
   6. distribution-service: 배포 서비스
   7. analytics-service: 분석 서비스

4. 통합 테스트 및 배포

   • API 통합 테스트
   • 성능 테스트 및 최적화
   • 프로덕션 배포

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📊 10. 최종 결론

✅ 설계 성과

완성도: 100% (7/7 서비스 설계 완료) 품질: ERD 문법 검증 100% 통과, Entity 매핑 100% 일치 성능: 39개 인덱스, 22개 캐시 패턴으로 최적화 확장성: 마이크로서비스 아키텍처, 수평 확장 지원 보안: 개인정보 보호, 데이터 무결성 보장

🎯 핵심 강점

1. 데이터독립성: 서비스별 완전한 데이터 격리
2. 성능 최적화: 체계적인 인덱스 및 캐시 전략
3. 확장성: 서비스별 독립 스케일링 지원
4. 유지보수성: 명확한 데이터 모델과 문서화
5. 개발 효율성: 실행 가능한 DDL 스크립트 제공

🚀 백엔드 개발 착수 준비 완료

KT 이벤트 마케팅 서비스의 데이터베이스 설계가 완료되어, 즉시 백엔드 개발에 착수할 수 있습니다.

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문서 작성자: Backend Developer (최수연 "아키텍처") 작성일: 2025-10-29 문서 버전: v1.0 검토 상태: ✅ 완료