이력 엔터티를 설계하는 10가지 방법 – 열 번째

드디어 마지막 열 번째 방법입니다.

 

- 마스터에 해당 속성이 존재해 현재 데이터를 관리하고, 속성 그룹의 이력 데이터는 별도의 엔터티에서 관리

- 마스터에 해당 속성이 존재하지 않고, 속성 그룹을 별도 하나의 엔터티를 사용해 현재+과거 데이터를 통합해서 관리

- 마스터에 해당 속성이 존재하지 않고, 속성 그룹을 두 개의 엔터티를 사용해 현재와 과거 데이터를 개별로 관리

 

유사한 속성을 묶어서 별도의 엔터티로 설계하며, 현재 데이터와 변경된 과거 데이터를 따로 관리합니다.

 

앞서 밝혔듯이 구분하는 게 도움이 되기 때문에 구별했지만 다섯 번째 방법과 유사합니다.

 

이력 엔터티를 설계하는 다섯 번째 방법

[그림1]

 

주식종목가격 엔터티의 속성 값이 하나라도 바뀌면 주식종목가격이력 엔터티에 데이터가 생성합니다.

 

기준가가 바뀌면(16000에서 17000으로) 주식종목가격 엔터티에는 기준가 속성만 17000으로 업데이트되고, 주식종목가격이력 엔터티에는 변경 전 스냅샷 인스턴스로 인서트됩니다.

 

물론 [그림2] 상단 릴레이션처럼 스냅샷으로 등록하지 않고, 하단 릴레이션처럼 변경된 데이터만 생성하는 방법도 있습니다.

 

[주식종목가격이력]

#주식종목번호	#변경일자	액면가	기준가
1000	2026-01-15	5000	16000

 

[주식종목가격이력]

#주식종목번호	#변경일자	액면가	기준가
1000	2026-01-15	{null}	16000

 

[그림2]

 

하지만 유사한 여러 속성을 묶어서 하나의 엔터티에서 관리하는 주요 이유는 속성이 같이 사용되기 때문인데 하단 릴레이션은 이 점에서 문제가 있어 보입니다.

 

변경 값만 알려면 [그림2] 하단 릴레이션처럼이 아니라 여섯 번째 방법처럼 종테이블(Vertical Table)로 관리하는 것이 바람직합니다.

 

이력 엔터티를 설계하는 여섯 번째 방법

변경된 속성과 변경되지 않은 속성이 같이 조회될 가능성이 조금이라도 있다면 스냅샷 방식으로 관리하는 것이 좋습니다.

 

이 마지막 방법은 이전 방법에 비해 엔터티의 개수가 늘었지만 자주 사용하는 현재 데이터만 별도 엔터티에 존재하므로 현재 데이터를 조회하기 수월합니다.

 

속성 그룹이라는 거 빼고는 다섯 번째 방법과 특징이 동일합니다.

 

이상으로 이력 데이터를 설계하는 10가지 방법에 대해 설명드렸습니다. 예상보다 오래 걸렸네요.

 

이 중에서 2가지(네 번째, 아홉 번째 방법)는 발생 내역 데이터이지만, 이력 엔터티를 설계할 때 도움이 되므로 포함시켰습니다.

 

이력 데이터는 본질 데이터로부터 영향을 받습니다.

본질 엔터티를 분명히 한 후에 이력 데이터를 설계해야 합니다.

 

또한 이력 엔터티는 엔터티 정의와 밀접하게 연관돼 있습니다.

엔터티 정의를 어떻게 하느냐에 따라 이력 엔터티도 영향을 받습니다.

 

이력 엔터티를 올바르게 정의하려면 원천 엔터티가 올바르게 정의돼야 하므로, 즉 원천과 이력 엔터티를 올바르게 정의해야 하므로 이력 엔터티를 제대로 설계하긴 쉽지 않습니다.

 

1~2가지 방법으로는 다양한 요건을 만족할 수 없습니다. 모든 이력 엔터티를 스냅샷 방식의 선분이력으로 설계한다는 식의 생각은 지양해야 하고요.

 

이번 시리즈에서 설명한 10가지의 다양한 설계 방법으로 다양한 요건을 대응할 수 있길 바랍니다.