데이터베이스 스키마 진화를 우아하게 관리하기

소개

동적인 소프트웨어 개발 세계에서 애플리케이션은 거의 정적이지 않습니다. 기능이 추가되고, 버그가 수정되며, 그 이면에서는 이러한 변경 사항을 지원하기 위해 데이터 모델이 종종 진화합니다. 이러한 진화는 데이터베이스 구조, 즉 스키마에 직접적인 영향을 미칩니다. 구조화되고 강력한 접근 방식 없이는 이러한 스키마 변경이 데이터 손실, 애플리케이션 중단 및 복잡한 디버깅 시나리오와 같은 상당한 위험을 초래할 수 있습니다. 여기서 데이터베이스 스키마 마이그레이션이 등장합니다. 이는 데이터베이스 스키마에 대한 점진적이고 버전이 관리되는 변경을 관리하고 적용하는 프로세스입니다. 효과적인 스키마 마이그레이션 워크플로우를 이해하고 구현하는 것은 단순히 모범 사례가 아니라 안정적이고 확장 가능하며 유지 관리 가능한 애플리케이션을 유지하기 위한 근본적인 요구 사항입니다. 이 글에서는 데이터베이스 스키마 마이그레이션을 위한 워크플로우와 모범 사례를 살펴보고 개발자가 이 중요한 프로세스를 안내할 수 있도록 통찰력과 실용적인 예제를 제공합니다.

스키마 마이그레이션 이해하기

워크플로우에 들어가기 전에 데이터베이스 스키마 마이그레이션과 관련된 몇 가지 핵심 개념을 명확히 해 봅시다.

• 스키마: 테이블, 열, 데이터 유형, 인덱스, 제약 조건 및 관계를 포함하여 데이터베이스 구조의 공식 설명입니다. 데이터가 구성되고 저장되는 방식을 정의합니다.
• 마이그레이션: 데이터베이스 스키마를 한 버전에서 다른 버전으로 전환하기 위해 적용되는 변경 사항 집합입니다. 이러한 변경 사항은 일반적으로 SQL 스크립트(DDL – 데이터 정의 언어)로 표현되지만 데이터 변환을 위한 DML(데이터 조작 언어)을 포함할 수도 있습니다.
• 마이그레이션 도구: 스키마 마이그레이션 생성, 적용 및 추적 프로세스를 자동화하는 소프트웨어입니다. 이러한 도구는 일반적으로 적용된 마이그레이션의 기록을 유지하여 각 마이그레이션이 올바른 순서로 한 번만 실행되도록 합니다. 예로는 Flyway, Liquibase, Alembic 및 Django Migrations가 있습니다.
• 버전 관리: 시간이 지남에 따라 파일 변경 사항을 추적하고 관리하는 관행입니다. 스키마 마이그레이션에서는 마이그레이션 스크립트를 애플리케이션 코드와 함께 버전 관리하여 스키마 변경 기록을 확인하거나 롤백할 수 있습니다.
• 멱등성: 아무리 여러 번 실행해도 동일한 결과를 생성하는 작업의 속성입니다. 이상적인 마이그레이션 스크립트는 멱등성이어야 합니다. 즉, 여러 번 적용해도 오류나 원치 않는 부작용이 발생하지 않습니다.

스키마 마이그레이션 워크플로우

강력한 스키마 마이그레이션 워크플로우는 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.

1. 기능 개발 및 스키마 변경 식별: 새 기능이 구축되거나 기존 기능이 수정됨에 따라 데이터베이스 스키마에 필요한 변경 사항을 식별하게 됩니다. 여기에는 새 테이블 생성, 열 추가, 데이터 유형 변경 또는 새 관계 설정이 포함될 수 있습니다.

2. 마이그레이션 스크립트 생성/작성:

   • 수동 생성: 복잡한 변경의 경우 SQL DDL 문을 직접 작성할 수 있습니다. 이를 통해 세밀한 제어가 가능합니다.
   • 도구 지원 생성: 많은 마이그레이션 도구는 애플리케이션의 데이터 모델 정의(예: ORM 모델)와 현재 데이터베이스 스키마 간의 변경 사항을 감지하여 마이그레이션 스크립트를 자동으로 생성할 수 있습니다.

새 열을 추가하는 간단한 예제를 psql-유사 구문을 사용하여 고려해 봅시다.

-- V1__add_user_email.sql
ALTER TABLE users
ADD COLUMN email VARCHAR(255) UNIQUE;

또는 새 테이블을 만드는 경우:

-- V2__create_products_table.sql
CREATE TABLE products (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE DEFAULT NOW()
);

각 마이그레이션 스크립트에는 고유한 버전이 지정된 이름(예: V1__Description.sql)이 있어야 합니다.

3. 로컬에서 마이그레이션 검토 및 테스트: 배포 전에 로컬 개발 환경에서 마이그레이션을 철저히 테스트합니다.

   • 빈 데이터베이스에 마이그레이션을 적용하여 올바르게 초기화되는지 확인합니다.
   • 기존(모의) 데이터가 있는 데이터베이스에 적용하여 데이터 손실이나 예상치 못한 부작용이 없는지 확인합니다.
   • 마이그레이션된 데이터베이스를 대상으로 애플리케이션 통합 테스트를 실행합니다.

4. 버전 관리 통합: 이러한 스키마 변경에 의존하는 애플리케이션 코드와 함께 마이그레이션 스크립트를 버전 관리 시스템(예: Git)에 커밋합니다. 이를 통해 애플리케이션과 필요한 데이터베이스 스키마가 항상 동기화됩니다.

5. 배포(스테이징/프로덕션):

   • 자동 실행: CI/CD 파이프라인은 새로운 버전의 애플리케이션 코드를 배포하기 전에 대상 데이터베이스 환경(스테이징, 그런 다음 프로덕션)에서 마이그레이션 도구를 자동으로 실행하도록 구성해야 합니다. 이는 애플리케이션이 존재하지 않는 열이나 테이블에 액세스하려고 시도하는 것을 방지하는 데 중요합니다.
   • 마이그레이션 테이블: 마이그레이션 도구는 일반적으로 데이터베이스에 특수 테이블(예: Flyway의 schema_version)을 만들어 어떤 마이그레이션이 이미 적용되었는지 추적하여 중복 실행을 방지합니다.

CI/CD 단계의 예 (Flyway CLI 사용):

# CI/CD 파이프라인 스크립트에서
# 데이터베이스 자격 증명은 환경 변수나 비밀로 전달되도록 합니다.
flyway -url=jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb -user=myuser -password=mypassword migrate

6. 모니터링 및 롤백 계획: 배포 후 애플리케이션 및 데이터베이스의 이상 징후를 모니터링합니다. 심각한 문제가 발생하면 롤백 계획을 세웁니다.
   • 하위 호환성: 가능한 한 하위 호환성 있는 마이그레이션을 설계합니다. 이렇게 하면 배포 중 중단 시간을 최소화하고 애플리케이션 코드를 쉽게 롤백할 수 있으며, 반드시 데이터베이스 스키마를 롤백할 필요는 없습니다(변경 사항이 중단되지 않는 경우).
   • 되돌릴 수 있는 마이그레이션: 더 복잡한 변경의 경우 "다운" 마이그레이션 스크립트를 작성하여 "업" 마이그레이션을 되돌릴 수 있습니다. 그러나 특히 데이터 손실이 관련된 경우 항상 가능한 것은 아닙니다. 종종 최상의 롤백은 최신 백업에서 복원하는 것입니다.

스키마 마이그레이션을 위한 모범 사례

• 모든 것을 버전 관리: 마이그레이션 스크립트를 일급 코드처럼 취급합니다. Git의 애플리케이션 코드와 함께 저장합니다.
• 원자적 변경: 각 마이그레이션은 이상적으로 단일 논리적 변경을 처리해야 합니다. 한 번에 너무 많은 작업을 수행하는 모놀리식 마이그레이션을 피합니다. 이렇게 하면 디버깅 및 변경 사항 이해가 훨씬 쉬워집니다.
• 증분 변경 선호: 새 테이블이나 열을 추가하는 것은 기존 테이블이나 열의 이름 변경 또는 삭제보다 일반적으로 안전합니다. 데이터 또는 열 삭제는 되돌릴 수 없는 작업이며 극심한 주의와 명확한 폐기 전략이 필요합니다.
• 하위 호환성 우선: 항상 하위 호환성 있는 마이그레이션을 위해 노력합니다. 이렇게 하면 배포 중에 중단 시간이 최소화되고 애플리케이션 롤백이 더 쉬워집니다. 예를 들어, 열 이름을 바꾸려면 먼저 원하는 이름으로 새 열을 추가하고, 데이터를 채우고, 애플리케이션이 새 열을 사용하도록 수정한 다음, (다음 마이그레이션, 잠재적으로 다음 릴리스에서) 이전 열을 삭제합니다.
• 광범위하게 테스트: 프로덕션에 배포하기 전에 프로덕션 데이터베이스(스키마 + 익명화된 데이터)의 복사본에서 마이그레이션을 테스트합니다.
• 스키마 우선 또는 코드 우선: 전략을 선택하고 고수합니다.
  • 스키마 우선: 데이터베이스 스키마를 수동으로 설계한 다음 거기서 코드를 생성합니다.
  • 코드 우선: 애플리케이션 코드(예: ORM)에서 데이터 모델을 정의하고 도구를 사용하여 이러한 모델에서 마이그레이션을 생성합니다. 둘 다 장단점이 있습니다. 일관성이 핵심입니다.
• 멱등성 있는 마이그레이션: 마이그레이션 스크립트를 여러 번 실행해도 오류가 발생하지 않도록 설계합니다. 예를 들어 CREATE TABLE IF NOT EXISTS 또는 ADD COLUMN IF NOT EXISTS를 사용합니다.
• 작고 빈번한 마이그레이션: 크고 복잡한 마이그레이션을 피합니다. 작고 빈번한 변경 사항은 검토, 테스트 및 배포가 더 쉽습니다.
• 데이터 마이그레이션 고려: 스키마 변경에는 종종 데이터 마이그레이션이 필요합니다. 특히 데이터 유형 변경이나 열 통합의 경우 이를 계획합니다. 데이터 업데이트를 배치로 수행하면 테이블 잠금이 길어지는 것을 방지할 수 있습니다.
• 배포 전략: 애플리케이션 코드보다 먼저(이를 의존하는) 마이그레이션을 배포합니다. 이렇게 하면 데이터베이스 스키마가 새로운 애플리케이션 논비를 준비할 수 있습니다.
• 마이그레이션 중 읽기 전용 데이터베이스: 중요하고 트래픽이 많은 애플리케이션의 경우, 충돌을 피하기 위해 중요한 마이그레이션 중에 데이터베이스를 짧은 시간 동안 읽기 전용으로 만들거나 블루/그린 배포 전략을 사용합니다.
• 자동화, 자동화, 자동화: 일관성을 보장하고 인적 오류를 줄이기 위해 CI/CD 파이프라인에 마이그레이션 실행을 통합합니다.

결론

데이터베이스 스키마 마이그레이션은 현대 소프트웨어 개발의 필수적인 부분입니다. 잘 정의된 워크플로우를 채택하고 모범 사례를 따르면 팀은 스키마 진화의 복잡성을 자신감 있게 탐색하고 위험을 최소화하며 애플리케이션의 지속적인 안정성과 확장성을 보장할 수 있습니다. 강력한 데이터베이스 관리를 위해서는 스키마 변경에 대한 규율 있는 접근 방식이 가장 중요합니다.