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라이브러리 컴포넌트 테이블 재설계 (DB 부하 개선)

고객사 환경의 마스터 DB CPU 이상을 추적해, 라이브러리 컴포넌트 테이블의 구조·식별자·데이터 정합성 문제를 근본 원인부터 재설계

기간2026
소속래브라도랩스(LabradorLabs) · 데이터파트
역할데이터파트 파트리더
MySQLSchemaIndexJSONvarcharnpm / PyPI / Maven

1배경

고객사 환경에서 마스터 DB의 CPU 이상(부하)이 관측됐습니다. 원인을 추적한 결과, 다수 패키지 생태계의 컴포넌트 정보를 담는 라이브러리 컴포넌트 테이블의 구조가 부하·정합성 문제의 근원이라는 점이 드러났습니다.

2접근

① 추적마스터 DB CPU 부하 → 라이브러리 테이블 구조로 원인 좁힘
② 전수조사varchar에 JSON 저장 케이스를 전체 테이블 대상으로 조사
③ 진단식별자 충돌·대소문자 누락 등 구조적 문제 정리
④ 재설계스키마·인덱스·식별자 정책 재설계

먼저 varcharJSON을 저장하던 케이스를 전체 테이블 대상 전수조사해 영향 범위와 깨진 데이터 비율을 파악했습니다. 이어 식별자 충돌·대소문자 누락 같은 구조적 문제를 정리한 뒤, 스키마·인덱스·식별자 정책을 재설계해 부하와 정합성을 동시에 잡았습니다.

3임팩트

근본 원인 분석 — 마스터 DB CPU 부하의 원인을 라이브러리 테이블 구조로 규명
성능 개선 — 테이블 구조 재설계로 DB 부하를 감소
정합성 개선 — 식별자 정책 정비로 충돌·누락을 줄이고 데이터 정합성 향상

4역할

데이터파트 파트리더로서 부하 원인 추적 → 전수조사 → 구조 진단 → 스키마·인덱스·식별자 재설계를 주도했습니다. 증상(CPU 부하)에 대증하지 않고, 라이브러리 컴포넌트 테이블의 구조적 결함을 근본 원인까지 추적해 성능과 데이터 정합성을 함께 개선했습니다.

JSON을 적재하던 컬럼의 타입 정규화와 식별자 정책 정비가 핵심 변경점.