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SQL Academy · 강의

모델링: JSONB가 정규화보다 나은 경우

JSONB 열과 별도 테이블 중에서 선택해보세요. 유연한 속성이 필요한지 엄격한 스키마가 필요한지 비교합니다.

모델링: JSONB가 정규화보다 나은 경우은(는) CoddyKit의 무료 SQL Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 SQL Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. SQL Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

선택의 문제

저장할 수 있는 각 데이터에 대해 열을 사용할지 JSONB 키를 사용할지 결정해야 합니다. 이 선택은 스키마 설계, 쿼리 성능, 유지 관리성을 좌우합니다.

열이 더 적합한 경우

데이터가 다음과 같다면 실제 열을 사용하십시오.

  • 내용이 정해져 있고 안정적임
  • 인덱스를 사용해 자주 조회함
  • CHECK / FK 제약 조건으로 검증함
  • 보고서에 사용하거나 조인함

JSONB가 더 적합한 경우

다음과 같은 경우 JSONB를 사용하십시오.

  • 행마다 형태가 다름(테넌트가 정의하는 필드, 플러그인 메타데이터)
  • 스키마가 빠르게 변함(마이그레이션 방지)
  • 문서 전체를 읽고 쓰는 작업이 일반적임
  • 불투명한 페이로드를 저장함(웹훅 본문)

혼합 패턴

두 방식의 장점을 결합하십시오. 안정적인 핵심 데이터에는 구조화된 열을 사용하고, 가변적인 나머지 데이터에는 JSONB를 사용합니다.

CREATE TABLE events (
  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
  ts TIMESTAMPTZ NOT NULL,
  event_type TEXT NOT NULL,
  user_id BIGINT,
  data JSONB NOT NULL DEFAULT '{}'::JSONB
);

EAV의 함정

고전적인 "엔터티-속성-값" 모델은 (키, 값) 행으로 구성된 하나의 테이블을 사용하는 방식으로, 과거에는 희소 데이터를 처리하는 유일한 선택지였습니다. JSONB는 하나의 문서 열로 EAV를 대체합니다.

-- Old EAV:
CREATE TABLE user_attrs (
  user_id BIGINT,
  attr TEXT,
  val TEXT
);

-- Modern:
ALTER TABLE users ADD COLUMN attrs JSONB NOT NULL DEFAULT '{}';

-- JSONB queries are faster and easier than the EAV joins.

마이그레이션 전략

자주 사용되는 테이블에 열을 추가하면 큰 테이블에서 5분간 중단이 발생할 수 있습니다. JSONB를 사용하면 필드를 추가하는 일이 애플리케이션 코드만 변경하면 되는 작업이 됩니다.

JSONB의 제약 조건

최소한의 구조를 강제하려면 CHECK 제약 조건을 추가하십시오.

ALTER TABLE events
  ADD CONSTRAINT data_has_type CHECK (data ? 'type'),
  ADD CONSTRAINT type_is_string CHECK (jsonb_typeof(data->'type') = 'string');

자주 사용되는 필드 승격

JSONB 필드를 자주 조회하게 되었다면 실제 열로 승격하십시오. UPDATE 스크립트와 새 인덱스, 새 열을 추가하면 조회가 빨라집니다.

JSONB 패치 연산

하나의 필드를 업데이트합니다.

UPDATE users
SET attrs = jsonb_set(attrs, '{plan}', '"pro"')
WHERE id = 1;

JSONB에 금액을 저장하지 마십시오

금융 값에는 정확한 NUMERIC 유형과 제약 조건이 필요합니다. 항상 실제 열을 사용하십시오.

JSONB가 문제를 일으키는 경우

모든 쿼리에서 같은 JSONB 키를 추출하고 형 변환하고 있다면, 해당 값이 열이어야 한다는 신호입니다. 수백만 행에 걸쳐 (data->>'k')::INT를 반복하는 누적 비용은 상당합니다.

스키마 문서화

JSONB 열은 작성하기는 쉽지만 문서화하기는 어렵습니다. 협업하는 사람들이 예상되는 구조를 알 수 있도록 외부 스키마(JSON Schema, 애플리케이션 코드)를 관리하십시오.

복습

JSONB는 강력한 도구입니다. 가변적인 부분에는 JSONB를 사용하고, 안정적인 핵심 데이터에는 실제 열을 사용하십시오. 사용 패턴이 나타나면 자주 사용되는 필드를 승격하십시오.

빠른 확인

감사 이벤트를 저장하고 있습니다. 이벤트 유형은 항상 존재하고, 일부 이벤트에는 형태가 다양한 "actors" 배열이 있습니다. 이를 어떻게 모델링하시겠습니까?

자주 묻는 질문

“모델링: JSONB가 정규화보다 나은 경우” 강의는 무료인가요?

네 — “모델링: JSONB가 정규화보다 나은 경우” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 SQL Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. SQL Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“모델링: JSONB가 정규화보다 나은 경우”에서 뭘 배우나요?

JSONB 열과 별도 테이블 중에서 선택해보세요. 유연한 속성이 필요한지 엄격한 스키마가 필요한지 비교합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 SQL Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

SQL Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 SQL Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“모델링: JSONB가 정규화보다 나은 경우” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 SQL Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 SQL Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. JSONB와 JSON: 각각 언제 사용할까요
  2. 경로 연산자: -> ->> @>
  3. GIN으로 JSONB 인덱싱하기
  4. 모델링: JSONB가 정규화보다 나은 경우
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