AI 요약관련 정보

• 사용자 유형 분리 및 외래 키 활용: 다양한 사용자 유형을 한 테이블에 섞지 않고, 각 유형에 맞는 별도 테이블을 사용하거나 역할 테이블을 활용하며, 관계 설정 시 텍스트 대신 외래 키를 사용하여 데이터 무결성을 보장해야 합니다. 👥🔑
• 정확한 데이터 타입 사용: 날짜, 시간, 숫자 등은 VARCHAR 대신 적절한 데이터 타입(예: DATE, DATETIME, DECIMAL)을 사용하여 정확한 계산 및 정렬이 가능하도록 해야 합니다. 🔢📅
• 데이터 정규화 및 조회 테이블 활용: 태그와 같이 반복되거나 다중 값을 가지는 데이터는 정규화하여 별도의 조인 테이블(예: course_tag)로 관리하고, 상태나 결제 방식 같은 고정된 값은 조회(lookup) 테이블을 사용하여 일관성과 유지보수성을 높여야 합니다. 🏷️📚
• 모호한 테이블 지양: data_blob과 같이 목적이 불분명한 포괄적인 테이블은 유연해 보이지만 실제로는 유지보수와 쿼리를 매우 어렵게 만들므로 피해야 합니다. 🚫👻
• 설계 검증 도구 활용: SQL Schema Linter와 같은 AI 기반 도구를 활용하여 데이터베이스 설계의 모범 사례 준수 여부를 자동으로 분석하고 개선 사항을 제안받아 효율적인 설계를 할 수 있습니다. 🤖🛠️
• 좋은 설계의 중요성: 올바른 데이터베이스 설계는 개발자, 분석가, 테스터 등 모든 팀원에게 이점을 제공하며, 시스템의 확장성과 유지보수성을 크게 향상시킵니다. ✨📈