DB ↔ ENUM 컨버터, 상하위 ENUM으로 명함 도메인 최적화

1. 기존 설계의 한계

---

관심사는 별도의 테이블에서 관리되고 있었습니다. 이를 명함 데이터와 연결하기 위해 관심사 테이블과 명함-관심사 매핑 테이블이 필요했습니다

• interest 테이블: 관심사 데이터를 저장.
• id_card_interest_mapping 테이블: 명함(id_card)과 관심사(interest)를 연결.

데이터 예시:

interest 테이블:

id	name
1	GAME
2	MOVIE
3	DRAMA

id_card_interest 테이블:

id_card_id	interest_id
101	1
101	2
102	1

문제점

1. id_card테이블에 관심사를 담지 않고 id_card_interest 테이블에 별도로 저장함에 따라 한 개의 idCard가 여러 행을 차지하기 때문에 데이터 공간 낭비라고 생각하였습니다
2. 명함 조회 시, 관심사 테이블과 매핑 테이블을 조인해야 했습니다.
3. 관심사 추가 및 수정 시, 테이블과 데이터를 직접 수정해야 했습니다.
4. interest_id 만 보고 어떤 관심사 인지 직관적으로 알 수 없었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 상하위 카테고리 ENUM, DB Column ↔ ENUM List 컨버터를 도입하고, 설계를 리팩토링하였습니다.

2. 리팩토링 과정

---

2-1. 테이블삭제하고 ENUM으로 변경(상하위 ENUM 구조 적용)

---

관심사 데이터를 따로 테이블로 관리하지 않지만, 데이터 정합성을 보장할 수 있어 ENUM으로 변경하였습니다. 또한, 카테고리 특성상 상하위 구조가 존재하였기 때문에 상위-하위 ENUM 구조를 도입하였습니다.

이로 인해 두 가지 장점을 얻었습니다. 별도의 조인 없이 명함 테이블에서 관심사 정보를 바로 읽어올 수 있어, 조회 성능 향상 및 코드 개발 용이성을 얻었습니다. 또한, 관심사 목록 변경 시 ENUM값만 수정하면 되기 때문에 데이터 관리에도 용이했습니다.

코드 예시:

@Getter
@AllArgsConstructor
public enum InterestType {

    ENTERTAINMENT("엔터테인먼트", null),
        GAME("게임", ENTERTAINMENT), MOVIE("영화", ENTERTAINMENT), DRAMA("드라마", ENTERTAINMENT),

    SPORTS("스포츠", null),
        RUNNING("런닝", SPORTS), HEALTH("헬스", SPORTS);

    private String name;
    private InterestType upperType;
}

2-2. ENUM 컨버터 도입

---

id_card_id	interest_id
101	1
101	2
102	1

위와 데이터와 같이 한 개의 idcard가 중복해서 나타나는 기존 방식을 개선하기 위해, DB ↔ ENUM List JPA컨버터를 도입했습니다.

동작 원리:

• DB에 저장할 때: ENUM 값을 데이터베이스에 쉼표(,)로 구분된 문자열로 저장.
• DB에서 꺼낼 때: 데이터베이스 문자열을 읽어와 ENUM 값으로 변환.

코드 예시

@Converter
public class InterestConverter implements AttributeConverter<List<InterestType>, String> {
    private static final String DELIMITER = ",";

    @Override
    public String convertToDatabaseColumn(List<InterestType> attribute) {
        if (attribute == null || attribute.isEmpty()) {
            return null;
        }
        return attribute.stream()
                .map(Enum::name)
                .collect(Collectors.joining(DELIMITER));
    }

    @Override
    public List<InterestType> convertToEntityAttribute(String dbData) {
        if (dbData == null || dbData.isBlank()) {
            return new ArrayList<>();
        }
        return Arrays.stream(dbData.split(DELIMITER))
                .map(InterestType::valueOf)
                .collect(Collectors.toList());
    }
}

@Convert(converter = InterestConverter.class)
@Column(name ="card_back_interest_list")
private List<InterestType> cardBackInterestTypeList;

수정 후 테이블 구조

id_card_id	interest_type
101	“GAME, MOVIE, DRAMA”
102	“GAEM”

3. 결론

---

성능 최적화

별도의 테이블 조인 없이, 명함 데이터에서 관심사 데이터를 바로 조회할 수 있어 조회 성능이 향상되었습니다.

유지보수성 향상

관심사 추가 및 변경 시, ENUM 값만 수정하면 되므로 개발 속도가 빨라지고 유지보수가 쉬워졌습니다. 새로운 관심사가 추가되어도 데이터베이스 스키마를 변경할 필요가 없을 뿐만 아니라 조회 결과 interest_id가 아닌 InterestType이 나오므로 직관적으로 확인할 수 있습니다.

데이터 중복 제거

리팩토링 후, 관심사 데이터를 직접 저장하면서 중복 데이터를 제거할 수 있었습니다. 동일한 관심사 목록이 여러 명함에 반복 저장되지 않아 데이터 크기가 감소했습니다.