FEED vstyle
DB 분리
DB 분리는 기존 데이터베이스 ( MySQL ) 의 설계문제 및 정규화, 데이터 무결성등의 문제가 레거시로 존재하기에 데이터를 분리하여 최적의 퍼포먼스 및 유지보수를 고려하여 결정
FEED 의 데이터는 SNS 와 유사한 서비스이므로 SNS 형식과 비슷한 구조를 가진다.
피드 예시
DB 분리
DB 분리는 기존 데이터베이스 ( MySQL ) 의 설계문제 및 정규화, 데이터 무결성등의 문제가 레거시로 존재하기에 데이터를 분리하여 최적의 퍼포먼스 및 유지보수를 고려하여 결정
FEED 의 데이터는 SNS 와 유사한 서비스이므로 SNS 형식과 비슷한 구조를 가진다.
피드 예시
피드는 위와 같은 SNS 형식으로 서비스 된다.
데이터는 React 에서 사용하는데 용이하도록 json 형식의 데이터를 API 형태로 반환하도록 한다.
데이터베이스 선택
그렇다면 기존 데이터베이스와 같이 MySQL 에 저장하는 것이 옳은가?
json 형식으로 반환하기 위해서는 json 형식으로 저장되는 것이 가장 좋다.
MySQL에서 JSON 타입의 컬럼은 내부적으로 문자열 형식으로 저장된다. 그러나 이 문자열은 JSON 형식의 데이터를 포함하고 있으며, MySQL은 이 데이터를 JSON 객체로 처리할 수 있다. 즉, 저장될 때는 텍스트 형식으로 저장되지만, 이를 이용한 쿼리나 조작은 JSON 객체로서 수행된다.
이것이 의미하는 것은 json 방식을 처리하기 위한 조작은 문자열을 꺼내어와서 json 객체로 변환하고 데이터가 변환하였을 때 다시 문자열로 변환하여 저장한다는 점이다.
FEED는 FEED 자체의 업데이트가 많지 않다고 판단하였고
따라서 현재 개발자의 러닝커브가 적으며 json 포멧의 객체를 효율적으로 쓰기 위해 postgreSQL 을 선택했다.
다음은 postgreSQL 의 타 데이터베이스와의 장단점을 비교한 자료이다.
장점
- 유연성:
- PostgreSQL은
json과jsonb두 가지 JSON 데이터 타입을 제공합니다.json은 단순한 텍스트 저장소이고,jsonb는 바이너리 형식으로 저장되어 빠른 조회 및 수정이 가능합니다.
- PostgreSQL은
- 풍부한 함수와 연산자:
- PostgreSQL은 JSON 데이터를 다루기 위한 광범위한 함수와 연산자를 제공합니다. 예를 들어, JSON 객체에서 특정 키의 값을 추출하거나, 중첩된 구조에서 값을 찾는 것이 매우 용이합니다.
- 인덱싱:
jsonb타입의 데이터를 위한 GIN (Generalized Inverted Index) 및 B-tree 인덱스를 생성할 수 있어, 데이터 검색 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 스키마 유연성:
- JSON 형식은 스키마를 강제하지 않으므로, 데이터 구조가 자주 변경되는 애플리케이션에 유리합니다. 이는 NoSQL 데이터베이스의 주요 장점이지만, PostgreSQL에서도 이를 제공하여 RDBMS와 NoSQL의 장점을 결합합니다.
- ACID 특성:
- PostgreSQL은 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 트랜잭션을 지원합니다. 이는 데이터의 일관성과 신뢰성을 보장하는데 매우 중요합니다. NoSQL 데이터베이스의 경우, ACID 특성을 완전히 지원하지 않는 경우가 많습니다.
- 통합 쿼리:
- JSON 데이터를 SQL과 결합하여 쿼리할 수 있습니다. 이는 관계형 데이터와 비정형 데이터를 통합적으로 다루는 데 매우 유용합니다.
단점
- 성능 오버헤드:
- 복잡하고 중첩된 JSON 데이터를 처리하는 데 있어, 특정 상황에서는 성능 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 특히, 매우 큰 JSON 객체를 자주 업데이트해야 하는 경우 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
- 복잡성 증가:
- JSON 형식의 데이터를 많이 사용하는 경우, 쿼리가 복잡해질 수 있습니다. 특히, 중첩된 JSON 데이터를 다루는 쿼리는 이해하고 유지보수하기 어려울 수 있습니다.
- 제한된 스키마 검증:
- JSON 데이터는 스키마를 강제하지 않으므로, 데이터의 구조적 일관성을 보장하기 어렵습니다. 이는 데이터 무결성을 유지하는데 문제를 일으킬 수 있습니다.
- 전통적인 RDBMS에 비해 낮은 최적화:
- JSON 데이터의 경우 전통적인 관계형 데이터와 비교하여 최적화가 덜 이루어질 수 있습니다. 이는 특정 쿼리에서 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
비교
- 다른 RDBMS와 비교:
- MySQL: MySQL도 JSON 타입을 지원하지만, PostgreSQL의
jsonb타입은 더 효율적인 저장과 인덱싱을 제공합니다. PostgreSQL은 더 강력한 JSON 관련 함수를 제공합니다. - Oracle: Oracle도 JSON 데이터를 지원하지만, PostgreSQL의 JSON 기능은 더 직관적이고 사용하기 쉬운 편입니다.
- SQL Server: SQL Server는 JSON 지원을 추가했으나, PostgreSQL의 JSON 관련 기능이 더 강력하고 유연합니다.
- MySQL: MySQL도 JSON 타입을 지원하지만, PostgreSQL의
- NoSQL 데이터베이스와 비교:
- MongoDB: MongoDB는 본질적으로 JSON 문서 저장소로 설계되었기 때문에 JSON 데이터를 매우 효율적으로 처리합니다. 그러나 PostgreSQL은 ACID 특성과 관계형 데이터 처리 능력을 제공하면서도 JSON 데이터를 처리할 수 있습니다.
- Couchbase, Cassandra 등: 이러한 NoSQL 데이터베이스는 높은 확장성과 유연성을 제공하지만, 트랜잭션 처리나 복잡한 관계형 쿼리에 있어서는 PostgreSQL이 더 강력합니다.
PostgreSQL은 JSON 데이터 타입을 효과적으로 지원하면서도 전통적인 관계형 데이터베이스의 장점을 유지하고 있어, JSON 데이터를 많이 사용하는 애플리케이션에 매우 유용한 선택이 될 수 있습니다.
피드는 위와 같은 SNS 형식으로 서비스 된다.
데이터는 React 에서 사용하는데 용이하도록 json 형식의 데이터를 API 형태로 반환하도록 한다.
데이터베이스 선택
그렇다면 기존 데이터베이스와 같이 MySQL 에 저장하는 것이 옳은가?
json 형식으로 반환하기 위해서는 json 형식으로 저장되는 것이 가장 좋다.
MySQL에서 JSON 타입의 컬럼은 내부적으로 문자열 형식으로 저장된다. 그러나 이 문자열은 JSON 형식의 데이터를 포함하고 있으며, MySQL은 이 데이터를 JSON 객체로 처리할 수 있다. 즉, 저장될 때는 텍스트 형식으로 저장되지만, 이를 이용한 쿼리나 조작은 JSON 객체로서 수행된다.
이것이 의미하는 것은 json 방식을 처리하기 위한 조작은 문자열을 꺼내어와서 json 객체로 변환하고 데이터가 변환하였을 때 다시 문자열로 변환하여 저장한다는 점이다.
FEED는 FEED 자체의 업데이트가 많지 않다고 판단하였고
따라서 현재 개발자의 러닝커브가 적으며 json 포멧의 객체를 효율적으로 쓰기 위해 postgreSQL 을 선택했다.
다음은 postgreSQL 의 타 데이터베이스와의 장단점을 비교한 자료이다.
장점
- 유연성:
- PostgreSQL은
json과jsonb두 가지 JSON 데이터 타입을 제공합니다.json은 단순한 텍스트 저장소이고,jsonb는 바이너리 형식으로 저장되어 빠른 조회 및 수정이 가능합니다.
- PostgreSQL은
- 풍부한 함수와 연산자:
- PostgreSQL은 JSON 데이터를 다루기 위한 광범위한 함수와 연산자를 제공합니다. 예를 들어, JSON 객체에서 특정 키의 값을 추출하거나, 중첩된 구조에서 값을 찾는 것이 매우 용이합니다.
- 인덱싱:
jsonb타입의 데이터를 위한 GIN (Generalized Inverted Index) 및 B-tree 인덱스를 생성할 수 있어, 데이터 검색 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 스키마 유연성:
- JSON 형식은 스키마를 강제하지 않으므로, 데이터 구조가 자주 변경되는 애플리케이션에 유리합니다. 이는 NoSQL 데이터베이스의 주요 장점이지만, PostgreSQL에서도 이를 제공하여 RDBMS와 NoSQL의 장점을 결합합니다.
- ACID 특성:
- PostgreSQL은 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 트랜잭션을 지원합니다. 이는 데이터의 일관성과 신뢰성을 보장하는데 매우 중요합니다. NoSQL 데이터베이스의 경우, ACID 특성을 완전히 지원하지 않는 경우가 많습니다.
- 통합 쿼리:
- JSON 데이터를 SQL과 결합하여 쿼리할 수 있습니다. 이는 관계형 데이터와 비정형 데이터를 통합적으로 다루는 데 매우 유용합니다.
단점
- 성능 오버헤드:
- 복잡하고 중첩된 JSON 데이터를 처리하는 데 있어, 특정 상황에서는 성능 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 특히, 매우 큰 JSON 객체를 자주 업데이트해야 하는 경우 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
- 복잡성 증가:
- JSON 형식의 데이터를 많이 사용하는 경우, 쿼리가 복잡해질 수 있습니다. 특히, 중첩된 JSON 데이터를 다루는 쿼리는 이해하고 유지보수하기 어려울 수 있습니다.
- 제한된 스키마 검증:
- JSON 데이터는 스키마를 강제하지 않으므로, 데이터의 구조적 일관성을 보장하기 어렵습니다. 이는 데이터 무결성을 유지하는데 문제를 일으킬 수 있습니다.
- 전통적인 RDBMS에 비해 낮은 최적화:
- JSON 데이터의 경우 전통적인 관계형 데이터와 비교하여 최적화가 덜 이루어질 수 있습니다. 이는 특정 쿼리에서 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
비교
- 다른 RDBMS와 비교:
- MySQL: MySQL도 JSON 타입을 지원하지만, PostgreSQL의
jsonb타입은 더 효율적인 저장과 인덱싱을 제공합니다. PostgreSQL은 더 강력한 JSON 관련 함수를 제공합니다. - Oracle: Oracle도 JSON 데이터를 지원하지만, PostgreSQL의 JSON 기능은 더 직관적이고 사용하기 쉬운 편입니다.
- SQL Server: SQL Server는 JSON 지원을 추가했으나, PostgreSQL의 JSON 관련 기능이 더 강력하고 유연합니다.
- MySQL: MySQL도 JSON 타입을 지원하지만, PostgreSQL의
- NoSQL 데이터베이스와 비교:
- MongoDB: MongoDB는 본질적으로 JSON 문서 저장소로 설계되었기 때문에 JSON 데이터를 매우 효율적으로 처리합니다. 그러나 PostgreSQL은 ACID 특성과 관계형 데이터 처리 능력을 제공하면서도 JSON 데이터를 처리할 수 있습니다.
- Couchbase, Cassandra 등: 이러한 NoSQL 데이터베이스는 높은 확장성과 유연성을 제공하지만, 트랜잭션 처리나 복잡한 관계형 쿼리에 있어서는 PostgreSQL이 더 강력합니다.
PostgreSQL은 JSON 데이터 타입을 효과적으로 지원하면서도 전통적인 관계형 데이터베이스의 장점을 유지하고 있어, JSON 데이터를 많이 사용하는 애플리케이션에 매우 유용한 선택이 될 수 있습니다.
FEED 의 데이터 형식
피드의 데이터 형식을 다음과 같이 정의한다.
{
"id": "피드아이디",
"feed": "피드의 버전정보(삭제가능)",
"feed_data": {
"피드의 데이터": "값"
},
"celeb_data": {
"피드를 올린 셀럽의 데이터": "값"
},
"product_data": [
{
"피드에 등록(태그)된 상품의 데이터": "값"
},
{
"피드에 등록(태그)된 상품의 데이터": "값"
}
],
"feed_like" : {
total_like : 3,
"likes" : [
{
"like_id : 1,
"mb_id" : "user1",
"reg_date" : "2024-07-03 12:34:56"
},
{
"like_id : 2,
"mb_id" : "user2",
"reg_date" : "2024-07-03 19:47:32"
}
]
},
"feed_comment": {
"total_comments": 7, // delete_yn이 'n'인 댓글의 총 개수
"comments": [
{
"comment_id": 1,
"mb_id": "user1",
"comment": "This is a comment.",
"reg_date": "2024-07-03 12:34:56",
"delete_yn": "n",
"replies": [
{
"comment_id": 2,
"mb_id": "user2",
"comment": "This is a reply.",
"reg_date": "2024-07-03 13:45:67",
"delete_yn": "n",
"replies": []
}
]
},
{
"comment_id": 3,
"mb_id": "user3",
"comment": "This is another comment.",
"reg_date": "2024-07-03 14:56:78",
"delete_yn": "y",
"replies": []
}
]
},
"beauty_reviews": [
{
"review_content": null,
"review_info_usage": null,
"review_info_option": null
}
]
}
다음은 실제 데이터의 예제이다. ( product_data 확인요망 & feed_like , feed_comment 추가해야함 )
{
"id": 24452,
"feed": "ver1",
"feed_data": {
"tag": "#misope",
"feel": "",
"cimg1": "../_data/tmp/1719302238__6732.jpg",
"cimg2": "../_data/tmp/1719302242__5792.jpg",
"cimg3": "../_data/tmp/1719302242__4241.jpg",
"cimg4": "../_data/tmp/1719302242__7108.jpg",
"cimg5": "../_data/tmp/1719302242__3080.jpg",
"cimg6": "",
"cimg7": "",
"cimg8": "",
"cimg9": "",
"mb_id": "naver_872c0866",
"style": "페미닌,캐주얼/내추럴",
"cimg10": "",
"private": "0",
"product": "direct0_667a78ec39bdc",
"category": "우먼|디자이너_우먼",
"contents": "너무 예뻐버려,, #misope ✨",
"reg_date": "2024-06-25 16:59:40",
"upt_date": "",
"cdn_check": 0,
"top_fixed": 0,
"cdn_check3": 0,
"google_api": "",
"x_position": "|",
"y_position": "|",
"update_date": "2024-06-25 17:00:02",
"top_fixed_order": 0,
"feed_location_id": null
},
"celeb_data": {
"job": "모델",
"form": "역삼각형",
"height": 163,
"mb_sex": "F",
"weight": 46,
"mb_nick": "유여니",
"category": "우먼|디자이너_우먼",
"mb_birth": "19931102",
"mb_leave": 0,
"mb_level": 5,
"top_size": "S",
"foot_size": "230",
"mb_gender": "여성",
"birth_year": "1996",
"celeb_kids": 0,
"kids_style": null,
"bottom_size": "26",
"celeb_style": "페미닌|러블리|스포티|키치룩|캐주얼/내추럴",
"kids_height": null,
"kids_weight": null,
"target_age1": 20,
"target_age2": 35,
"as_recommend": 0,
"kids_top_size": null,
"kids_foot_size": null,
"mb_celeb_grade": 2,
"kids_target_age": null,
"mb_unlogin_date": "",
"kids_bottom_size": null
},
"product_data": [
{
"bn_id": "65234",
"item_idx": "direct0_667a78ec39bdc",
"item_name": " 012424028 7cm",
"brand_name": "misope",
"real_mb_id": "naver_872c0866",
"view_count": "0",
"cate_depth1": "우먼",
"cate_depth2": "신발",
"cate_depth3": "샌들",
"cate_depth4": "",
"cate_depth5": "",
"category_name": "샌들",
"brand_entry_count": "0"
},
{
"bn_id": "65234",
"item_idx": "direct0_667a78ec39bdc",
"item_name": " 012424028 7cm",
"brand_name": "misope",
"real_mb_id": "naver_872c0866",
"view_count": "0",
"cate_depth1": "우먼",
"cate_depth2": "신발",
"cate_depth3": "샌들",
"cate_depth4": "",
"cate_depth5": "",
"category_name": "샌들",
"brand_entry_count": "0"
}
],
"feed_like" : {
total_like : 3,
"likes" : [
{
"like_id : 1,
"mb_id" : "user1",
"reg_date" : "2024-07-03 12:34:56"
},
{
"like_id : 2,
"mb_id" : "user2",
"reg_date" : "2024-07-03 19:47:32"
}
]
},
"feed_comment": {
"total_comments": 7, // delete_yn이 'n'인 댓글의 총 개수
"comments": [
{
"comment_id": 1,
"mb_id": "user1",
"comment": "This is a comment.",
"reg_date": "2024-07-03 12:34:56",
"delete_yn": "n",
"replies": [
{
"comment_id": 2,
"mb_id": "user2",
"comment": "This is a reply.",
"reg_date": "2024-07-03 13:45:67",
"delete_yn": "n",
"replies": []
}
]
},
{
"comment_id": 3,
"mb_id": "user3",
"comment": "This is another comment.",
"reg_date": "2024-07-03 14:56:78",
"delete_yn": "y",
"replies": []
}
]
},
"beauty_reviews": [
{
"review_content": null,
"review_info_usage": null,
"review_info_option": null
}
]
}
데이터 형식이 아래와 같을 때 다음과 같은 쿼리를 예상할 수 있다.
댓글 관련 쿼리
- 댓글 삽입 쿼리 (total_comments 변경 포함)
- 댓글 삭제 쿼리 (total_comments 변경 포함)
- 댓글 업데이트 쿼리
좋아요 관련 쿼리
- 좋아요 삽입 쿼리 (total_like 변경 포함)
- 좋아요 삭제 쿼리 (total_like 변경 포함)
- 좋아요 업데이트 쿼리
다음은 예상되는 쿼리의 예제코드이다.
댓글 관련 쿼리
- 댓글 삽입 쿼리 (total_comments 변경 포함)
WITH updated_feed AS (
SELECT feed
FROM feed_data
WHERE id = 24452
)
UPDATE feed_data
SET feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_comment,comments}',
(feed->'feed_comment'->'comments')::jsonb || jsonb_build_object(
'comment_id', 4, -- 새로운 comment_id
'mb_id', 'user4',
'comment', 'New comment',
'reg_date', to_jsonb(NOW()), -- 현재 시간 삽입
'delete_yn', 'n',
'replies', '[]'::jsonb
)
),
feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_comment,total_comments}',
((feed->'feed_comment'->>'total_comments')::int + 1)::text::jsonb
)
FROM updated_feed
WHERE id = 24452;
- 댓글 삭제 쿼리 (total_comments 변경 포함)
WITH updated_feed AS (
SELECT feed
FROM feed_data
WHERE id = 24452
)
UPDATE feed_data
SET feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_comment,comments}',
(SELECT jsonb_agg(
CASE
WHEN value->>'comment_id' = '1' THEN
jsonb_set(value, '{delete_yn}', '"y"')
ELSE value
END
)
FROM jsonb_array_elements(feed->'feed_comment'->'comments') value)
),
feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_comment,total_comments}',
((feed->'feed_comment'->>'total_comments')::int - 1)::text::jsonb
)
FROM updated_feed
WHERE id = 24452;
- 댓글 업데이트 쿼리
WITH updated_feed AS (
SELECT feed
FROM feed_data
WHERE id = 24452
)
UPDATE feed_data
SET feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_comment,comments}',
(SELECT jsonb_agg(
CASE
WHEN value->>'comment_id' = '1' THEN
jsonb_set(value, '{comment}', '"Updated comment"')
ELSE value
END
)
FROM jsonb_array_elements(feed->'feed_comment'->'comments') value)
)
FROM updated_feed
WHERE id = 24452;
좋아요 관련 쿼리
- 좋아요 삽입 쿼리 (total_like 변경 포함)
WITH updated_feed AS (
SELECT feed
FROM feed_data
WHERE id = 24452
)
UPDATE feed_data
SET feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_like,likes}',
(feed->'feed_like'->'likes')::jsonb || jsonb_build_object(
'like_id', 3, -- 새로운 like_id
'mb_id', 'user3',
'reg_date', to_jsonb(NOW()) -- 현재 시간 삽입
)
),
feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_like,total_like}',
((feed->'feed_like'->>'total_like')::int + 1)::text::jsonb
)
FROM updated_feed
WHERE id = 24452;
- 좋아요 삭제 쿼리 (total_like 변경 포함)
WITH updated_feed AS (
SELECT feed
FROM feed_data
WHERE id = 24452
)
UPDATE feed_data
SET feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_like,likes}',
(SELECT jsonb_agg(value)
FROM jsonb_array_elements(feed->'feed_like'->'likes') value
WHERE value->>'like_id' <> '1')
),
feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_like,total_like}',
((feed->'feed_like'->>'total_like')::int - 1)::text::jsonb
)
FROM updated_feed
WHERE id = 24452;
- 좋아요 업데이트 쿼리
WITH updated_feed AS (
SELECT feed
FROM feed_data
WHERE id = 24452
)
UPDATE feed_data
SET feed = jsonb_set(
feed,
'{feed_like,likes}',
(SELECT jsonb_agg(
CASE
WHEN value->>'like_id' = '1' THEN
jsonb_set(value, '{reg_date}', to_jsonb(NOW()))
ELSE value
END
)
FROM jsonb_array_elements(feed->'feed_like'->'likes') value)
)
FROM updated_feed
WHERE id = 24452;
여기서 문제!!!! 과연 하나의 테이블에 컬럼을 1개로 데이터를 저장하는 것이 옳은가?
아니면 feed_data, celeb_data, product_data, feed_like, feed_comment, beauty_reviews 데이터를 컬럼으로 구분하여 저장하는 것이 옳은가?
각 컬럼으로 구별된 테이블 스키마 예제
CREATE TABLE feed_data (
id SERIAL PRIMARY KEY,
feed JSONB,
feed_data JSONB,
celeb_data JSONB,
product_data JSONB[], -- 여러 개의 상품 데이터를 배열로 저장
feed_like JSONB[], -- 여러 개의 좋아요 데이터를 배열로 저장
feed_comment JSONB[], -- 여러 개의 댓글 데이터를 배열로 저장
beauty_reviews JSONB[] -- 여러 개의 리뷰 데이터를 배열로 저장
);1. feed_data 삽입 (Insert) 쿼리 예제
INSERT INTO feed_data (feed, feed_data, celeb_data, product_data, feed_like, feed_comment, beauty_reviews)
VALUES (
블라불라
);2. feed_data 삭제 (Delete) 쿼리 예제
DELETE FROM feed_data
WHERE id = 24452;3. feed_data 업데이트 (Update) 쿼리 예제
sql코드 복사
UPDATE feed_data
SET feed = jsonb_set(feed, '{tag}', '"#newtag"'),
feed_data = jsonb_set(feed_data, '{contents}', '"Updated contents"'),
celeb_data = jsonb_set(celeb_data, '{mb_nick}', '"Updated nickname"'),
product_data = jsonb_set(product_data, '[0].item_name', '"Updated item"'),
feed_like = jsonb_set(feed_like, '[0].mb_id', '"updated_user1"'),
feed_comment = jsonb_set(feed_comment, '[0].comment', '"Updated comment"'),
beauty_reviews = jsonb_set(beauty_reviews, '[0].review_content', '"Updated review"')
WHERE id = 24452;
2. celeb_data 쿼리 예시
INSERT 쿼리:
INSERT INTO celeb_data (job, mb_nick, mb_sex, height)
VALUES ('모델', '유여니', 'F', 163);DELETE 쿼리:
DELETE FROM celeb_data
WHERE mb_nick = '유여니';UPDATE 쿼리:
UPDATE celeb_data
SET job = '배우',
height = 170
WHERE mb_nick = '유여니';3. product_data 쿼리 예시
INSERT 쿼리:
INSERT INTO product_data (data)
VALUES ('[{"bn_id": "65234", "item_name": "012424028 7cm", "category_name": "샌들"}]');DELETE 쿼리:
DELETE FROM product_data
WHERE item_name = '012424028 7cm';UPDATE 쿼리:
UPDATE product_data
SET data = jsonb_set(data, '[0].category_name', '"샌들 수정"')
WHERE item_name = '012424028 7cm';4. feed_like 쿼리 예시
INSERT 쿼리:
INSERT INTO feed_like (data)
VALUES ('[{"mb_id": "user1", "reg_date": "2024-07-03 12:34:56"}, {"mb_id": "user2", "reg_date": "2024-07-03 19:47:32"}]');DELETE 쿼리:
DELETE FROM feed_like
WHERE mb_id = 'user1';UPDATE 쿼리:
UPDATE feed_like
SET data = jsonb_set(data, '[0].reg_date', '"2024-07-04 08:30:00"')
WHERE mb_id = 'user1';5. feed_comment 쿼리 예시
INSERT 쿼리:
INSERT INTO feed_comment (data)
VALUES ('[{"mb_id": "user1", "comment": "This is a comment.", "reg_date": "2024-07-03 12:34:56", "delete_yn": "n", "replies": []}, {"mb_id": "user3", "comment": "Another comment.", "reg_date": "2024-07-03 14:56:78", "delete_yn": "n", "replies": []}]');
DELETE 쿼리:
DELETE FROM feed_comment
WHERE mb_id = 'user1';UPDATE 쿼리:
UPDATE feed_comment
SET data = jsonb_set(data, '[0].comment', '"Updated comment"')
WHERE mb_id = 'user1';6. beauty_reviews 쿼리 예시
INSERT 쿼리:
INSERT INTO beauty_reviews (data)
VALUES ('[{"review_content": "Great product!", "review_info_usage": "Good for daily use.", "review_info_option": "Love it!"}]');
DELETE 쿼리:
DELETE FROM beauty_reviews
WHERE review_content = 'Great product!';
UPDATE 쿼리:
UPDATE beauty_reviews
SET data = jsonb_set(data, '[0].review_content', '"Updated review"')
WHERE review_content = 'Great product!';
사용자의 경험을 설계하고 시스템의 생명주기를 책임지는 개발자