# 카테고리 메뉴별 컬럼 분리 전략
## 1. 문제 정의
### 상황
같은 테이블(`item_info`)의 같은 컬럼(`status`)을 서로 다른 메뉴에서 다른 카테고리 값으로 사용하고 싶은 경우
**예시**:
```
기준정보 > 품목정보 (menu_objid=103)
- status 컬럼: "정상", "대기", "품절"
영업관리 > 판매품목정보 (menu_objid=203)
- status 컬럼: "판매중", "판매중지", "품절"
```
### 현재 문제점
- `table_column_category_values` 테이블 구조:
- `table_name` + `column_name` + `menu_objid` 조합으로 카테고리 값 저장
- 같은 테이블, 같은 컬럼, 다른 메뉴 = 서로 다른 카테고리 값 사용 가능
- **하지만 실제 DB 컬럼은 하나뿐!**
---
## 2. 해결 방안 비교
### 방안 A: 가상 컬럼 분리 (Virtual Column Mapping) ⭐ **추천**
**개념**: 물리적으로는 같은 `status` 컬럼이지만, 메뉴별로 **논리적으로 다른 컬럼명**을 사용
#### 장점
- ✅ 데이터베이스 스키마 변경 불필요
- ✅ 기존 데이터 마이그레이션 불필요
- ✅ 메뉴별 완전히 독립적인 카테고리 관리
- ✅ 유연한 확장 가능
#### 단점
- ⚠️ 컬럼 매핑 관리 필요 (논리명 → 물리명)
- ⚠️ UI에서 가상 컬럼 개념 이해 필요
#### 구현 방식
**데이터베이스**:
```sql
-- table_column_category_values 테이블 사용
-- column_name을 "논리적 컬럼명"으로 저장
-- 기준정보 > 품목정보
INSERT INTO table_column_category_values
(table_name, column_name, value_code, value_label, menu_objid)
VALUES
('item_info', 'status_stock', 'NORMAL', '정상', 103),
('item_info', 'status_stock', 'PENDING', '대기', 103),
('item_info', 'status_stock', 'OUT_OF_STOCK', '품절', 103);
-- 영업관리 > 판매품목정보
INSERT INTO table_column_category_values
(table_name, column_name, value_code, value_label, menu_objid)
VALUES
('item_info', 'status_sales', 'ON_SALE', '판매중', 203),
('item_info', 'status_sales', 'DISCONTINUED', '판매중지', 203),
('item_info', 'status_sales', 'OUT_OF_STOCK', '품절', 203);
```
**컬럼 매핑 테이블** (새로 생성):
```sql
CREATE TABLE category_column_mapping (
mapping_id SERIAL PRIMARY KEY,
table_name VARCHAR(100) NOT NULL,
logical_column_name VARCHAR(100) NOT NULL, -- status_stock, status_sales
physical_column_name VARCHAR(100) NOT NULL, -- status (실제 DB 컬럼)
menu_objid NUMERIC NOT NULL,
company_code VARCHAR(20) NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
UNIQUE(table_name, logical_column_name, menu_objid, company_code)
);
-- 예시 데이터
INSERT INTO category_column_mapping
(table_name, logical_column_name, physical_column_name, menu_objid, company_code)
VALUES
('item_info', 'status_stock', 'status', 103, 'COMPANY_A'),
('item_info', 'status_sales', 'status', 203, 'COMPANY_A');
```
**프론트엔드 UI**:
```typescript
// 테이블 타입 관리에서 카테고리 컬럼 추가 시
function AddCategoryColumn({ tableName, menuObjid }: Props) {
const [logicalColumnName, setLogicalColumnName] = useState("");
const [physicalColumnName, setPhysicalColumnName] = useState("");
return (
);
}
```
**데이터 저장 시 매핑 적용**:
```typescript
// InteractiveScreenViewer.tsx
async function saveData(formData: any) {
const companyCode = user.companyCode;
const menuObjid = screenConfig.menuObjid;
// 논리적 컬럼명 → 물리적 컬럼명 매핑
const mappingResponse = await apiClient.get(
`/api/categories/column-mapping/${tableName}/${menuObjid}`
);
const columnMapping = mappingResponse.data.data; // { status_sales: "status" }
// formData를 물리적 컬럼명으로 변환
const physicalData = {};
for (const [logicalCol, value] of Object.entries(formData)) {
const physicalCol = columnMapping[logicalCol] || logicalCol;
physicalData[physicalCol] = value;
}
// 실제 DB 저장
await apiClient.post(`/api/data/${tableName}`, physicalData);
}
```
---
### 방안 B: 물리적 컬럼 분리 (Physical Column Separation)
**개념**: 실제로 테이블에 `status_stock`, `status_sales` 같은 별도 컬럼 생성
#### 장점
- ✅ 단순하고 직관적
- ✅ 매핑 로직 불필요
#### 단점
- ❌ 데이터베이스 스키마 변경 필요
- ❌ 기존 데이터 마이그레이션 필요
- ❌ 컬럼 추가마다 DDL 실행 필요
- ❌ 유연성 부족
#### 구현 방식
**데이터베이스 스키마 변경**:
```sql
-- item_info 테이블에 컬럼 추가
ALTER TABLE item_info
ADD COLUMN status_stock VARCHAR(50),
ADD COLUMN status_sales VARCHAR(50);
-- 기존 데이터 마이그레이션
UPDATE item_info
SET
status_stock = status, -- 기본값으로 복사
status_sales = status;
```
**단점이 명확함**:
- 메뉴가 추가될 때마다 컬럼 추가 필요
- 테이블 구조가 복잡해짐
- 유지보수 어려움
---
### 방안 C: 현재 구조 유지 (Same Column, Different Values)
**개념**: 같은 `status` 컬럼을 사용하되, 메뉴별로 다른 카테고리 값만 표시
#### 장점
- ✅ 가장 단순한 구조
- ✅ 추가 개발 불필요
#### 단점
- ❌ **데이터 정합성 문제**: 실제 DB에는 하나의 값만 저장 가능
- ❌ 메뉴별로 다른 값을 저장할 수 없음
#### 예시 (문제 발생)
```
item_info 테이블의 실제 데이터:
item_id | status
--------|--------
1 | "NORMAL" (기준정보에서 입력)
2 | "ON_SALE" (영업관리에서 입력)
→ 기준정보에서 item_id=2를 볼 때 "ON_SALE"이 뭔지 모름 (정의되지 않은 값)
```
**결론**: 이 방안은 **불가능**합니다.
---
## 3. 최종 추천 방안
### 🏆 방안 A: 가상 컬럼 분리 (Virtual Column Mapping)
**이유**:
1. 데이터베이스 스키마 변경 없음
2. 메뉴별 완전히 독립적인 카테고리 관리
3. 실제 데이터 저장 시 물리적 컬럼으로 자동 매핑
4. 확장성과 유연성 확보
**핵심 개념**:
- **논리적 컬럼명**: UI와 카테고리 설정에서 사용 (`status_stock`, `status_sales`)
- **물리적 컬럼명**: 실제 DB 저장 시 사용 (`status`)
- **매핑 테이블**: 논리명과 물리명을 연결
---
## 4. 구현 계획
### Phase 1: 데이터베이스 스키마 추가
#### 4.1 컬럼 매핑 테이블 생성
```sql
-- db/migrations/054_create_category_column_mapping.sql
CREATE TABLE category_column_mapping (
mapping_id SERIAL PRIMARY KEY,
table_name VARCHAR(100) NOT NULL,
logical_column_name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '논리적 컬럼명 (UI에서 사용)',
physical_column_name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '물리적 컬럼명 (실제 DB 컬럼)',
menu_objid NUMERIC NOT NULL,
company_code VARCHAR(20) NOT NULL,
description TEXT,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
created_by VARCHAR(50),
updated_by VARCHAR(50),
CONSTRAINT fk_mapping_company FOREIGN KEY (company_code)
REFERENCES company_info(company_code),
CONSTRAINT fk_mapping_menu FOREIGN KEY (menu_objid)
REFERENCES menu_info(objid),
CONSTRAINT uk_mapping UNIQUE(table_name, logical_column_name, menu_objid, company_code)
);
CREATE INDEX idx_mapping_table_menu ON category_column_mapping(table_name, menu_objid);
CREATE INDEX idx_mapping_company ON category_column_mapping(company_code);
COMMENT ON TABLE category_column_mapping IS '카테고리 컬럼의 논리명-물리명 매핑';
COMMENT ON COLUMN category_column_mapping.logical_column_name IS '메뉴별 카테고리 컬럼의 논리적 이름 (예: status_stock)';
COMMENT ON COLUMN category_column_mapping.physical_column_name IS '실제 테이블의 물리적 컬럼 이름 (예: status)';
```
#### 4.2 기존 카테고리 컬럼 마이그레이션 (선택사항)
```sql
-- 기존에 직접 물리적 컬럼명을 사용하던 경우 매핑 생성
INSERT INTO category_column_mapping
(table_name, logical_column_name, physical_column_name, menu_objid, company_code)
SELECT DISTINCT
table_name,
column_name, -- 기존에는 논리명=물리명
column_name,
menu_objid,
company_code
FROM table_column_category_values
WHERE menu_objid IS NOT NULL
ON CONFLICT (table_name, logical_column_name, menu_objid, company_code) DO NOTHING;
```
### Phase 2: 백엔드 API 구현
#### 2.1 컬럼 매핑 API
**파일**: `backend-node/src/controllers/categoryController.ts`
```typescript
/**
* 메뉴별 컬럼 매핑 조회
*
* @param tableName - 테이블명
* @param menuObjid - 메뉴 OBJID
* @returns { logical_column: physical_column } 매핑
*/
export async function getColumnMapping(req: Request, res: Response) {
const { tableName, menuObjid } = req.params;
const companyCode = req.user!.companyCode;
const query = `
SELECT
logical_column_name,
physical_column_name,
description
FROM category_column_mapping
WHERE table_name = $1
AND menu_objid = $2
AND company_code = $3
`;
const result = await pool.query(query, [tableName, menuObjid, companyCode]);
// { status_stock: "status", status_sales: "status" } 형태로 변환
const mapping: Record = {};
result.rows.forEach((row) => {
mapping[row.logical_column_name] = row.physical_column_name;
});
logger.info("컬럼 매핑 조회", {
tableName,
menuObjid,
companyCode,
mappingCount: Object.keys(mapping).length,
});
return res.json({
success: true,
data: mapping,
});
}
/**
* 컬럼 매핑 생성
*/
export async function createColumnMapping(req: Request, res: Response) {
const companyCode = req.user!.companyCode;
const {
tableName,
logicalColumnName,
physicalColumnName,
menuObjid,
description,
} = req.body;
// 입력 검증
if (!tableName || !logicalColumnName || !physicalColumnName || !menuObjid) {
return res.status(400).json({
success: false,
message: "필수 필드가 누락되었습니다",
});
}
// 물리적 컬럼이 실제로 존재하는지 확인
const columnCheckQuery = `
SELECT column_name
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = 'public'
AND table_name = $1
AND column_name = $2
`;
const columnCheck = await pool.query(columnCheckQuery, [tableName, physicalColumnName]);
if (columnCheck.rowCount === 0) {
return res.status(400).json({
success: false,
message: `테이블 ${tableName}에 컬럼 ${physicalColumnName}이(가) 존재하지 않습니다`,
});
}
// 매핑 저장
const query = `
INSERT INTO category_column_mapping (
table_name,
logical_column_name,
physical_column_name,
menu_objid,
company_code,
description,
created_by,
updated_by
) VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6, $7, $8)
ON CONFLICT (table_name, logical_column_name, menu_objid, company_code)
DO UPDATE SET
physical_column_name = EXCLUDED.physical_column_name,
description = EXCLUDED.description,
updated_at = NOW(),
updated_by = EXCLUDED.updated_by
RETURNING *
`;
const result = await pool.query(query, [
tableName,
logicalColumnName,
physicalColumnName,
menuObjid,
companyCode,
description || null,
req.user!.userId,
req.user!.userId,
]);
logger.info("컬럼 매핑 생성", {
tableName,
logicalColumnName,
physicalColumnName,
menuObjid,
companyCode,
});
return res.json({
success: true,
data: result.rows[0],
});
}
```
**라우트 등록**:
```typescript
router.get("/api/categories/column-mapping/:tableName/:menuObjid", authenticate, getColumnMapping);
router.post("/api/categories/column-mapping", authenticate, createColumnMapping);
```
#### 2.2 데이터 저장 시 매핑 적용
**파일**: `backend-node/src/controllers/dataController.ts`
```typescript
/**
* 데이터 저장 시 논리적 컬럼명 → 물리적 컬럼명 변환
*/
export async function saveData(req: Request, res: Response) {
const { tableName } = req.params;
const { menuObjid, data } = req.body;
const companyCode = req.user!.companyCode;
// 1. 컬럼 매핑 조회
const mappingQuery = `
SELECT logical_column_name, physical_column_name
FROM category_column_mapping
WHERE table_name = $1
AND menu_objid = $2
AND company_code = $3
`;
const mappingResult = await pool.query(mappingQuery, [tableName, menuObjid, companyCode]);
const mapping: Record = {};
mappingResult.rows.forEach((row) => {
mapping[row.logical_column_name] = row.physical_column_name;
});
// 2. 논리적 컬럼명 → 물리적 컬럼명 변환
const physicalData: Record = {};
for (const [key, value] of Object.entries(data)) {
const physicalColumn = mapping[key] || key; // 매핑 없으면 원래 이름 사용
physicalData[physicalColumn] = value;
}
// 3. 실제 데이터 저장
const columns = Object.keys(physicalData);
const values = Object.values(physicalData);
const placeholders = columns.map((_, i) => `$${i + 1}`).join(", ");
const insertQuery = `
INSERT INTO ${tableName} (${columns.join(", ")}, company_code)
VALUES (${placeholders}, $${columns.length + 1})
RETURNING *
`;
const result = await pool.query(insertQuery, [...values, companyCode]);
logger.info("데이터 저장 (컬럼 매핑 적용)", {
tableName,
menuObjid,
logicalColumns: Object.keys(data),
physicalColumns: columns,
});
return res.json({
success: true,
data: result.rows[0],
});
}
```
### Phase 3: 프론트엔드 UI 구현
#### 3.1 테이블 타입 관리: 논리적 컬럼 추가
**파일**: `frontend/components/admin/table-type-management/AddCategoryColumnDialog.tsx`
```typescript
interface AddCategoryColumnDialogProps {
tableName: string;
menuObjid: number;
menuName: string;
onSuccess: () => void;
}
export function AddCategoryColumnDialog({
tableName,
menuObjid,
menuName,
onSuccess,
}: AddCategoryColumnDialogProps) {
const [open, setOpen] = useState(false);
const [physicalColumns, setPhysicalColumns] = useState([]);
const [logicalColumnName, setLogicalColumnName] = useState("");
const [physicalColumnName, setPhysicalColumnName] = useState("");
const [description, setDescription] = useState("");
// 테이블의 실제 컬럼 목록 조회
useEffect(() => {
if (open) {
async function loadColumns() {
const response = await apiClient.get(`/api/tables/${tableName}/columns`);
if (response.data.success) {
setPhysicalColumns(response.data.data.map((col: any) => col.column_name));
}
}
loadColumns();
}
}, [open, tableName]);
const handleSave = async () => {
// 1. 컬럼 매핑 생성
const mappingResponse = await apiClient.post("/api/categories/column-mapping", {
tableName,
logicalColumnName,
physicalColumnName,
menuObjid,
description,
});
if (!mappingResponse.data.success) {
toast.error("컬럼 매핑 생성 실패");
return;
}
toast.success("논리적 컬럼이 추가되었습니다");
setOpen(false);
onSuccess();
};
return (
);
}
```
#### 3.2 카테고리 값 추가 시 논리적 컬럼 사용
**파일**: `frontend/components/admin/table-type-management/CategoryValueEditor.tsx`
```typescript
export function CategoryValueEditor({
tableName,
menuObjid,
onSuccess,
}: Props) {
const [logicalColumns, setLogicalColumns] = useState>([]);
const [selectedLogicalColumn, setSelectedLogicalColumn] = useState("");
const [valueCode, setValueCode] = useState("");
const [valueLabel, setValueLabel] = useState("");
// 논리적 컬럼 목록 조회
useEffect(() => {
async function loadLogicalColumns() {
const response = await apiClient.get(
`/api/categories/logical-columns/${tableName}/${menuObjid}`
);
if (response.data.success) {
setLogicalColumns(response.data.data);
}
}
loadLogicalColumns();
}, [tableName, menuObjid]);
const handleSave = async () => {
await apiClient.post("/api/categories/values", {
tableName,
columnName: selectedLogicalColumn, // 논리적 컬럼명 저장
valueCode,
valueLabel,
menuObjid,
});
toast.success("카테고리 값이 추가되었습니다");
onSuccess();
};
return (
{/* 논리적 컬럼 선택 */}
{/* 카테고리 값 입력 */}
setValueCode(e.target.value)} />
setValueLabel(e.target.value)} />
);
}
```
#### 3.3 데이터 저장 시 매핑 적용
**파일**: `frontend/components/screen/InteractiveScreenViewer.tsx`
```typescript
async function saveFormData(formData: Record) {
const menuObjid = screenConfig.menuObjid;
const tableName = screenConfig.tableName;
// 백엔드에서 자동으로 논리명 → 물리명 변환
const response = await apiClient.post(`/api/data/${tableName}`, {
menuObjid,
data: formData, // 논리적 컬럼명으로 전달
});
if (response.data.success) {
toast.success("저장되었습니다");
} else {
toast.error("저장 실패");
}
}
```
---
## 5. 사용 예시
### 예시 1: 품목 상태 컬럼 분리
**상황**: `item_info.status` 컬럼을 두 메뉴에서 다르게 사용
#### 1단계: 논리적 컬럼 생성
```
기준정보 > 품목정보 (menu_objid=103)
- 논리적 컬럼명: status_stock
- 물리적 컬럼명: status
- 카테고리 값: 정상, 대기, 품절
영업관리 > 판매품목정보 (menu_objid=203)
- 논리적 컬럼명: status_sales
- 물리적 컬럼명: status
- 카테고리 값: 판매중, 판매중지, 품절
```
#### 2단계: 데이터 입력
```typescript
// 기준정보 > 품목정보에서 입력
{
item_name: "키보드",
status_stock: "정상", // 논리적 컬럼명
}
// DB에 저장될 때
{
item_name: "키보드",
status: "정상", // 물리적 컬럼명으로 자동 변환
}
```
```typescript
// 영업관리 > 판매품목정보에서 입력
{
item_name: "마우스",
status_sales: "판매중", // 논리적 컬럼명
}
// DB에 저장될 때
{
item_name: "마우스",
status: "판매중", // 물리적 컬럼명으로 자동 변환
}
```
#### 3단계: 데이터 조회
```typescript
// 기준정보 > 품목정보에서 조회
SELECT
item_id,
item_name,
status -- 물리적 컬럼
FROM item_info
WHERE company_code = 'COMPANY_A';
// 프론트엔드에서 표시할 때 논리적 컬럼명으로 매핑
{
item_name: "키보드",
status_stock: "정상", // UI에서는 논리명 사용
}
```
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## 6. 체크리스트
### 개발 단계
- [ ] `category_column_mapping` 테이블 생성
- [ ] 백엔드: 컬럼 매핑 조회 API
- [ ] 백엔드: 컬럼 매핑 생성 API
- [ ] 백엔드: 데이터 저장 시 논리명 → 물리명 변환 로직
- [ ] 프론트엔드: 논리적 컬럼 추가 UI
- [ ] 프론트엔드: 카테고리 값 추가 시 논리적 컬럼 선택
- [ ] 프론트엔드: 데이터 저장 시 논리적 컬럼명 사용
### 테스트 단계
- [ ] 같은 물리적 컬럼에 여러 논리적 컬럼 생성
- [ ] 메뉴별로 다른 카테고리 값 표시
- [ ] 데이터 저장 시 올바른 물리적 컬럼에 저장
- [ ] 데이터 조회 시 논리적 컬럼명으로 매핑
---
## 7. 장점 요약
### 데이터베이스
- ✅ 스키마 변경 최소화
- ✅ 기존 데이터 마이그레이션 불필요
- ✅ 유연한 컬럼 관리
### UI/UX
- ✅ 메뉴별 맞춤형 카테고리 관리
- ✅ 직관적인 논리적 컬럼명 사용
- ✅ 관리자가 쉽게 설정 가능
### 개발
- ✅ 백엔드에서 자동 매핑 처리
- ✅ 프론트엔드는 논리적 컬럼명만 사용
- ✅ 확장 가능한 아키텍처
---
## 8. 결론
**같은 물리적 컬럼을 메뉴별로 다른 카테고리로 사용하려면 "가상 컬럼 분리 (Virtual Column Mapping)" 방식이 최적입니다.**
- 논리적 컬럼명으로 메뉴별 카테고리 독립성 확보
- 물리적 컬럼명으로 실제 데이터 저장
- 매핑 테이블로 유연한 관리
이 방식은 데이터베이스 변경을 최소화하면서도 메뉴별로 완전히 독립적인 카테고리 관리를 가능하게 합니다.