DB 비효율성 분석 보고서
분석일: 2026-01-20 | 분석 기준: 코드 사용 빈도 + DB 설계 원칙 + 유지보수성
전체 요약
pie title 비효율성 분류
"🔴 즉시 개선" : 2
"🟡 검토 후 개선" : 2
"🟢 선택적 개선" : 2
| 심각도 |
개수 |
항목 |
| 🔴 즉시 개선 |
2 |
layout_metadata 미사용, user_dept 비정규화 |
| 🟡 검토 후 개선 |
2 |
히스토리 테이블 39개, cascading 미사용 3개 |
| 🟢 선택적 개선 |
2 |
dept_info 중복, screen 테이블 통합 |
🔴 1. screen_definitions.layout_metadata (미사용 컬럼)
현재 구조
erDiagram
screen_definitions {
uuid screen_id PK
varchar screen_name
varchar table_name
jsonb layout_metadata "❌ 미사용"
}
screen_layouts {
int layout_id PK
uuid screen_id FK
jsonb properties "✅ 실제 사용"
jsonb layout_config "✅ 실제 사용"
jsonb zones_config "✅ 실제 사용"
}
screen_definitions ||--o{ screen_layouts : "screen_id"
문제점
| 항목 |
상세 |
| 중복 저장 |
screen_definitions.layout_metadata와 screen_layouts.properties가 유사 데이터 |
| 코드 증거 |
screenManagementService.ts:534 - "기존 layout_metadata도 확인 (하위 호환성) - 현재는 사용하지 않음" |
| 사용 빈도 |
전체 코드에서 6회만 참조 (대부분 복사/마이그레이션용) |
| 저장 낭비 |
JSONB 컬럼이 NULL 또는 빈 객체로 유지 |
코드 증거
// screenManagementService.ts:534-535
// 기존 layout_metadata도 확인 (하위 호환성) - 현재는 사용하지 않음
// 실제 데이터는 screen_layouts 테이블에서 개별적으로 조회해야 함
영향도 분석
flowchart LR
A[layout_metadata 삭제] --> B{영향 범위}
B --> C[menuCopyService.ts]
B --> D[screenManagementService.ts]
C --> E[복사 시 해당 필드 제외]
D --> F[조회 시 해당 필드 제외]
E --> G[✅ 정상 동작]
F --> G
개선 방안
-- Step 1: 데이터 확인 (실행 전)
SELECT screen_id, screen_name,
CASE WHEN layout_metadata IS NULL THEN 'NULL'
WHEN layout_metadata = '{}' THEN 'EMPTY'
ELSE 'HAS_DATA' END as status
FROM screen_definitions
WHERE layout_metadata IS NOT NULL AND layout_metadata != '{}';
-- Step 2: 컬럼 삭제
ALTER TABLE screen_definitions DROP COLUMN layout_metadata;
예상 효과
- ✅ 스키마 단순화
- ✅ 데이터 정합성 혼란 제거
- ✅ 저장 공간 절약 (JSONB 오버헤드 제거)
🔴 2. user_dept 비정규화 (중복 저장)
현재 구조 (비효율)
erDiagram
user_info {
varchar user_id PK
varchar user_name "원본"
varchar dept_code
}
dept_info {
varchar dept_code PK
varchar dept_name "원본"
varchar company_code
}
user_dept {
varchar user_id FK
varchar dept_code FK
varchar dept_name "❌ 중복 (dept_info에서 JOIN)"
varchar user_name "❌ 중복 (user_info에서 JOIN)"
varchar position_name "❓ 별도 테이블 필요?"
boolean is_primary
}
user_info ||--o{ user_dept : "user_id"
dept_info ||--o{ user_dept : "dept_code"
문제점
| 항목 |
상세 |
| 데이터 불일치 위험 |
부서명 변경 시 dept_info만 수정하면 user_dept.dept_name은 구 데이터 유지 |
| 수정 비용 |
부서명 변경 시 모든 user_dept 레코드 UPDATE 필요 |
| 저장 낭비 |
동일 부서의 모든 사용자에게 부서명 반복 저장 |
| 사용 빈도 |
코드에서 user_dept.dept_name 직접 조회는 2회뿐 |
비정규화로 인한 데이터 불일치 시나리오
sequenceDiagram
participant Admin as 관리자
participant DI as dept_info
participant UD as user_dept
Admin->>DI: UPDATE dept_name = '개발2팀'<br/>WHERE dept_code = 'DEV'
Note over DI: dept_name = '개발2팀' ✅
Note over UD: dept_name = '개발1팀' ❌ 구 데이터
Admin->>UD: ⚠️ 수동으로 모든 레코드 UPDATE 필요
Note over UD: dept_name = '개발2팀' ✅
권장 구조 (정규화)
erDiagram
user_info {
varchar user_id PK
varchar user_name
varchar position_name "직위 (여기서 관리)"
}
dept_info {
varchar dept_code PK
varchar dept_name
}
user_dept {
varchar user_id FK
varchar dept_code FK
boolean is_primary
}
user_info ||--o{ user_dept : "user_id"
dept_info ||--o{ user_dept : "dept_code"
참고: position_info 마스터 테이블은 현재 없음. user_info.position_name에 직접 저장 중.
직위 표준화 필요 시 별도 마스터 테이블 생성 검토.
개선 방안
-- Step 1: 중복 컬럼 삭제 준비 (조회 쿼리 수정 선행)
-- 기존: SELECT ud.dept_name FROM user_dept ud
-- 변경: SELECT di.dept_name FROM user_dept ud JOIN dept_info di ON ud.dept_code = di.dept_code
-- Step 2: 중복 컬럼 삭제
ALTER TABLE user_dept DROP COLUMN dept_name;
ALTER TABLE user_dept DROP COLUMN user_name;
-- position_name은 user_info에서 조회하도록 변경
ALTER TABLE user_dept DROP COLUMN position_name;
예상 효과
- ✅ 데이터 정합성 보장 (Single Source of Truth)
- ✅ 수정 비용 감소 (한 곳만 수정)
- ✅ 저장 공간 절약
🟡 3. 과도한 히스토리/로그 테이블 (39개)
현재 구조
graph TB
subgraph HISTORY["히스토리 테이블 (39개)"]
H1[authority_master_history]
H2[carrier_contract_mng_log]
H3[carrier_mng_log]
H4[carrier_vehicle_mng_log]
H5[comm_code_history]
H6[data_collection_history]
H7[ddl_execution_log]
H8[defect_standard_mng_log]
H9[delivery_history]
H10[...]
H11[user_info_history]
H12[vehicle_location_history]
H13[work_instruction_log]
end
subgraph PROBLEM["문제점"]
P1["스키마 변경 시<br/>모든 히스토리 테이블 수정"]
P2["테이블 수 폭증<br/>(원본 + 히스토리)"]
P3["관리 복잡도 증가"]
end
HISTORY --> PROBLEM
현재 테이블 목록 (39개)
| 카테고리 |
테이블명 |
용도 |
| 시스템 |
authority_master_history |
권한 변경 이력 |
| 시스템 |
user_info_history |
사용자 정보 이력 |
| 시스템 |
dept_info_history |
부서 정보 이력 |
| 시스템 |
login_access_log |
로그인 기록 |
| 시스템 |
ddl_execution_log |
DDL 실행 기록 |
| 물류 |
carrier_mng_log |
운송사 변경 이력 |
| 물류 |
carrier_contract_mng_log |
운송 계약 이력 |
| 물류 |
carrier_vehicle_mng_log |
운송 차량 이력 |
| 물류 |
delivery_history |
배송 이력 |
| 물류 |
delivery_route_mng_log |
배송 경로 이력 |
| 물류 |
logistics_cost_mng_log |
물류 비용 이력 |
| 물류 |
vehicle_location_history |
차량 위치 이력 |
| 설비 |
equipment_mng_log |
설비 변경 이력 |
| 설비 |
equipment_consumable_log |
설비 소모품 이력 |
| 설비 |
equipment_inspection_item_log |
설비 점검 이력 |
| 설비 |
dtg_maintenance_history |
DTG 유지보수 이력 |
| 설비 |
dtg_management_log |
DTG 관리 이력 |
| 생산 |
defect_standard_mng_log |
불량 기준 이력 |
| 생산 |
work_instruction_log |
작업 지시 이력 |
| 생산 |
work_instruction_detail_log |
작업 지시 상세 이력 |
| 생산 |
safety_inspections_log |
안전 점검 이력 |
| 영업 |
supplier_mng_log |
공급사 이력 |
| 영업 |
sales_order_detail_log |
판매 주문 이력 |
| 기타 |
flow_audit_log |
플로우 감사 로그 ✅ 필요 |
| 기타 |
flow_integration_log |
플로우 통합 로그 ✅ 필요 |
| 기타 |
mail_log |
메일 발송 로그 ✅ 필요 |
| ... |
... |
... |
문제점 상세
flowchart TB
A[원본 테이블 컬럼 추가] --> B[히스토리 테이블도 수정 필요]
B --> C{수동 작업}
C -->|잊음| D[❌ 스키마 불일치]
C -->|수동 수정| E[⚠️ 추가 작업 비용]
F[테이블 39개 × 평균 15컬럼] --> G[약 585개 컬럼 관리]
권장 구조 (통합 감사 테이블)
erDiagram
audit_log {
bigint id PK
varchar table_name "원본 테이블명"
varchar record_id "레코드 식별자"
varchar action "INSERT|UPDATE|DELETE"
jsonb old_data "변경 전 전체 데이터"
jsonb new_data "변경 후 전체 데이터"
jsonb changed_fields "변경된 필드만"
varchar changed_by "변경자"
inet ip_address "IP 주소"
timestamp changed_at "변경 시각"
varchar company_code "회사 코드"
}
개선 방안
-- 통합 감사 테이블 생성
CREATE TABLE audit_log (
id bigserial PRIMARY KEY,
table_name varchar(100) NOT NULL,
record_id varchar(100) NOT NULL,
action varchar(10) NOT NULL CHECK (action IN ('INSERT', 'UPDATE', 'DELETE')),
old_data jsonb,
new_data jsonb,
changed_fields jsonb, -- UPDATE 시 변경된 필드만
changed_by varchar(50),
ip_address inet,
changed_at timestamp DEFAULT now(),
company_code varchar(20)
);
-- 인덱스
CREATE INDEX idx_audit_log_table ON audit_log(table_name);
CREATE INDEX idx_audit_log_record ON audit_log(table_name, record_id);
CREATE INDEX idx_audit_log_time ON audit_log(changed_at);
CREATE INDEX idx_audit_log_company ON audit_log(company_code);
-- PostgreSQL 트리거 함수 (자동 감사)
CREATE OR REPLACE FUNCTION audit_trigger_func()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
IF TG_OP = 'INSERT' THEN
INSERT INTO audit_log (table_name, record_id, action, new_data, changed_by, changed_at)
VALUES (TG_TABLE_NAME, NEW.id::text, 'INSERT', row_to_json(NEW)::jsonb,
current_setting('app.current_user', true), now());
RETURN NEW;
ELSIF TG_OP = 'UPDATE' THEN
INSERT INTO audit_log (table_name, record_id, action, old_data, new_data, changed_by, changed_at)
VALUES (TG_TABLE_NAME, NEW.id::text, 'UPDATE', row_to_json(OLD)::jsonb,
row_to_json(NEW)::jsonb, current_setting('app.current_user', true), now());
RETURN NEW;
ELSIF TG_OP = 'DELETE' THEN
INSERT INTO audit_log (table_name, record_id, action, old_data, changed_by, changed_at)
VALUES (TG_TABLE_NAME, OLD.id::text, 'DELETE', row_to_json(OLD)::jsonb,
current_setting('app.current_user', true), now());
RETURN OLD;
END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
예상 효과
- ✅ 테이블 수 39개 → 1개로 감소
- ✅ 스키마 변경 시 히스토리 수정 불필요 (JSONB 저장)
- ✅ 통합 조회/분석 용이
- ⚠️ 주의: 기존 히스토리 데이터 마이그레이션 필요
🟡 4. Cascading 미사용 테이블 (3개)
현재 구조
graph TB
subgraph USED["✅ 사용 중 (9개)"]
U1[cascading_hierarchy_group]
U2[cascading_hierarchy_level]
U3[cascading_auto_fill_group]
U4[cascading_auto_fill_mapping]
U5[cascading_relation]
U6[cascading_condition]
U7[cascading_mutual_exclusion]
U8[category_value_cascading_group]
U9[category_value_cascading_mapping]
end
subgraph UNUSED["❌ 미사용 (3개)"]
X1[cascading_multi_parent]
X2[cascading_multi_parent_source]
X3[cascading_reverse_lookup]
end
UNUSED --> DELETE[삭제 검토]
코드 사용 분석
| 테이블 |
코드 참조 |
판정 |
cascading_hierarchy_group |
다수 |
✅ 유지 |
cascading_hierarchy_level |
다수 |
✅ 유지 |
cascading_auto_fill_group |
다수 |
✅ 유지 |
cascading_auto_fill_mapping |
다수 |
✅ 유지 |
cascading_relation |
다수 |
✅ 유지 |
cascading_condition |
7회 |
⚠️ 검토 |
cascading_mutual_exclusion |
소수 |
⚠️ 검토 |
cascading_multi_parent |
0회 |
❌ 삭제 |
cascading_multi_parent_source |
0회 |
❌ 삭제 |
cascading_reverse_lookup |
0회 |
❌ 삭제 |
category_value_cascading_group |
다수 |
✅ 유지 |
category_value_cascading_mapping |
다수 |
✅ 유지 |
개선 방안
-- Step 1: 데이터 확인
SELECT 'cascading_multi_parent' as tbl, count(*) FROM cascading_multi_parent
UNION ALL
SELECT 'cascading_multi_parent_source', count(*) FROM cascading_multi_parent_source
UNION ALL
SELECT 'cascading_reverse_lookup', count(*) FROM cascading_reverse_lookup;
-- Step 2: 데이터 없으면 삭제
DROP TABLE IF EXISTS cascading_multi_parent_source; -- 자식 먼저
DROP TABLE IF EXISTS cascading_multi_parent;
DROP TABLE IF EXISTS cascading_reverse_lookup;
🟢 5. dept_info.company_name 중복
현재 구조
erDiagram
company_mng {
varchar company_code PK
varchar company_name "원본"
}
dept_info {
varchar dept_code PK
varchar company_code FK
varchar company_name "❌ 중복"
varchar dept_name
}
company_mng ||--o{ dept_info : "company_code"
문제점
dept_info.company_name은 company_mng.company_name과 동일한 값
- 회사명 변경 시 두 테이블 모두 수정 필요
개선 방안
-- 중복 컬럼 삭제
ALTER TABLE dept_info DROP COLUMN company_name;
-- 조회 시 JOIN 사용
SELECT di.*, cm.company_name
FROM dept_info di
JOIN company_mng cm ON di.company_code = cm.company_code;
🟢 6. screen 관련 테이블 통합 가능성
현재 구조
erDiagram
screen_data_flows {
int id PK
uuid source_screen_id
uuid target_screen_id
varchar flow_type
}
screen_table_relations {
int id PK
uuid screen_id
varchar table_name
varchar relation_type
}
screen_field_joins {
int id PK
uuid screen_id
varchar source_field
varchar target_field
}
분석
| 테이블 |
용도 |
사용 빈도 |
screen_data_flows |
화면 간 데이터 흐름 |
15회 (screenGroupController) |
screen_table_relations |
화면-테이블 관계 |
일부 |
screen_field_joins |
필드 조인 설정 |
일부 |
통합 가능성
- 세 테이블 모두 "화면 간 관계" 정의
- 하나의
screen_relations 테이블로 통합 가능
- 단, 현재 사용 중이므로 신중한 검토 필요
실행 계획
gantt
title DB 개선 실행 계획
dateFormat YYYY-MM-DD
section 즉시 실행
layout_metadata 컬럼 삭제 :a1, 2026-01-21, 1d
미사용 cascading 테이블 삭제 :a2, 2026-01-21, 1d
section 단기 (1주)
user_dept 정규화 :b1, 2026-01-22, 5d
dept_info.company_name 삭제 :b2, 2026-01-22, 2d
section 장기 (1개월)
히스토리 테이블 통합 설계 :c1, 2026-01-27, 7d
히스토리 마이그레이션 :c2, after c1, 14d
즉시 실행 가능 SQL 스크립트
-- ============================================
-- 🔴 즉시 개선 항목
-- ============================================
-- 1. screen_definitions.layout_metadata 삭제
BEGIN;
-- 백업 (선택)
-- CREATE TABLE screen_definitions_backup AS SELECT * FROM screen_definitions;
ALTER TABLE screen_definitions DROP COLUMN IF EXISTS layout_metadata;
COMMIT;
-- 2. 미사용 cascading 테이블 삭제
BEGIN;
DROP TABLE IF EXISTS cascading_multi_parent_source;
DROP TABLE IF EXISTS cascading_multi_parent;
DROP TABLE IF EXISTS cascading_reverse_lookup;
COMMIT;
-- 3. dept_info.company_name 삭제 (선택)
BEGIN;
ALTER TABLE dept_info DROP COLUMN IF EXISTS company_name;
COMMIT;
7. 채번-카테고리 시스템 (범용화 완료)
현황
| 테이블 |
건수 |
menu_objid |
상태 |
numbering_rules_test |
108건 |
❌ 없음 |
✅ 범용화 완료 |
numbering_rule_parts_test |
267건 |
❌ 없음 |
✅ 범용화 완료 |
category_values_test |
3건 |
❌ 없음 |
✅ 범용화 완료 |
category_column_mapping_test |
0건 |
❌ 없음 |
미사용 |
연결관계도
erDiagram
numbering_rules_test {
varchar rule_id PK "규칙 ID"
varchar rule_name "규칙명"
varchar table_name "테이블명"
varchar column_name "컬럼명"
varchar category_column "카테고리 컬럼"
int category_value_id FK "카테고리 값 ID"
varchar separator "구분자"
varchar reset_period "리셋 주기"
int current_sequence "현재 시퀀스"
date last_generated_date "마지막 생성일"
varchar company_code "회사코드"
}
numbering_rule_parts_test {
serial id PK "파트 ID"
varchar rule_id FK "규칙 ID"
int part_order "순서 (1-6)"
varchar part_type "유형"
varchar generation_method "생성방식"
jsonb auto_config "자동설정"
jsonb manual_config "수동설정"
varchar company_code "회사코드"
}
category_values_test {
serial value_id PK "값 ID"
varchar table_name "테이블명"
varchar column_name "컬럼명"
varchar value_code "코드"
varchar value_label "라벨"
int value_order "정렬순서"
int parent_value_id FK "부모 (계층)"
int depth "깊이"
varchar path "경로"
varchar color "색상"
varchar icon "아이콘"
bool is_active "활성"
bool is_default "기본값"
varchar company_code "회사코드"
}
numbering_rules_test ||--o{ numbering_rule_parts_test : "1:N"
numbering_rules_test }o--o| category_values_test : "카테고리 조건"
category_values_test ||--o{ category_values_test : "계층구조"
데이터 흐름
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 범용 채번 시스템 (menu_objid 제거 완료) │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ category_values │ │ numbering_rules_test │ │
│ │ _test (3건) │◄─────────────│ (108건) │ │
│ ├────────────────────┤ FK ├─────────────────────────┤ │
│ │ table + column │ 조인 │ table + column 기준 │ │
│ │ 기준 카테고리 값 │ │ category_value_id로 │ │
│ │ │ │ 카테고리별 규칙 구분 │ │
│ └────────────────────┘ └───────────┬─────────────┘ │
│ │ │
│ │ 1:N │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ numbering_rule_parts │ │
│ │ _test (267건) │ │
│ ├─────────────────────────┤ │
│ │ 파트별 설정 (최대 6개) │ │
│ │ - prefix, sequence │ │
│ │ - date, year, month │ │
│ │ - custom │ │
│ └─────────────────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
조회 흐름
sequenceDiagram
participant UI as 사용자 화면
participant CV as category_values_test
participant NR as numbering_rules_test
participant NRP as numbering_rule_parts_test
UI->>CV: 1. 카테고리 값 조회<br/>(table_name + column_name)
CV-->>UI: 카테고리 목록 반환
UI->>NR: 2. 채번 규칙 조회<br/>(table + column + category_value_id)
NR-->>UI: 규칙 반환
UI->>NRP: 3. 채번 파트 조회<br/>(rule_id)
NRP-->>UI: 파트 목록 반환 (1-6개)
UI->>UI: 4. 파트 조합하여 채번 생성<br/>"PREFIX-2026-0001"
범용화 전/후 비교
| 항목 |
기존 (menu_objid 의존) |
현재 (범용화) |
| 식별 기준 |
menu_objid (메뉴별) |
table_name + column_name |
| 공유 범위 |
메뉴 단위 |
테이블 단위 (여러 메뉴에서 공유) |
| 중복 규칙 |
같은 테이블도 메뉴마다 별도 |
하나의 규칙을 공유 |
| 유지보수 |
메뉴 변경 시 규칙도 수정 |
테이블 기준으로 독립 |
참고
- 분석 대상:
/Users/gbpark/ERP-node/backend-node/src/**/*.ts
- 스키마 파일:
/Users/gbpark/ERP-node/db/plm_schema_20260120.sql
- 관련 문서:
DB_STRUCTURE_DIAGRAM.md, DB_CLEANUP_LOG_20260120.md