소프트 삭제의 어려움

2 weeks ago 6

데이터 복구와 규제 준수를 위해 archived_at 열 기반의 소프트 삭제가 자주 사용되지만, 시간이 지나면 복잡성과 비효율이 커짐
이 방식은 쿼리, 인덱스, 마이그레이션, 복원 로직을 복잡하게 만들고, 대부분의 보관 데이터가 다시 읽히지 않아 데이터베이스에 불필요한 부하를 초래함
대안으로 애플리케이션 이벤트 기반 보관, 트리거 기반 보관, WAL(Change Data Capture) 기반 보관이 제시됨
각 방식은 운영 복잡도, 인프라 요구, 복원 용이성에서 차이를 보이며, 특히 WAL 기반은 Kafka 등 외부 시스템과의 통합이 필요함
새로운 프로젝트라면 트리거 기반 접근법이 단순성과 유지보수성 측면에서 가장 균형 잡힌 선택임

소프트 삭제의 문제점

일반적으로 deleted 불리언이나 archived_at 타임스탬프 열을 사용해 데이터를 논리적으로 삭제함
- 고객이 데이터를 실수로 삭제했을 때 복구 가능
- 규제나 감사 목적상 보관이 필요한 경우도 있음
그러나 archived_at 열은 쿼리, 운영, 애플리케이션 코드 전반에 복잡성을 유발
- 대부분의 보관 데이터는 다시 읽히지 않음
- API 동작 문제나 자동화 도구(Terraform 등)로 인해 수백만 개의 불필요한 행이 누적될 수 있음
보관 데이터 정리 작업이 설정되지 않으면 데이터베이스 백업 및 복원 시 성능 저하 발생
쿼리와 인덱스에서 보관 데이터를 필터링해야 하며, 데이터 누출 위험 존재
마이그레이션 시 오래된 데이터 처리나 기본값 수정이 어려움
복원 로직이 복잡해지고, 외부 시스템 호출이 필요한 경우 버그 발생 가능
결과적으로 archived_at 방식은 단순해 보이지만 장기적으로 유지보수 비용이 높음

삭제 시 이벤트를 발행하고, 이를 SQS로 전송해 다른 서비스가 S3에 보관
장점
- 주요 데이터베이스와 애플리케이션 코드 단순화
- 외부 리소스 정리를 비동기 처리하여 성능과 안정성 향상
- JSON 형태로 직렬화해 애플리케이션 친화적 구조로 보관 가능
단점
- 애플리케이션 코드 버그로 인해 보관 데이터 손실 가능
- 메시지 큐 등 운영 인프라 복잡성 증가
- S3의 보관 데이터는 검색 및 복원 도구 필요

삭제 전 트리거가 행을 별도의 archive 테이블에 JSON 형태로 복사
- 예시 테이블: archive(id, table_name, record_id, data, archived_at, caused_by_table, caused_by_id)
외래 키 삭제(cascade) 시 삭제 원인 추적을 위해 세션 변수(archive.cause_table, archive.cause_id) 사용
- 어떤 상위 레코드가 하위 데이터를 삭제했는지 조회 가능
장점
- 라이브 테이블이 깨끗하게 유지, archived_at 열 불필요
- 보관 테이블 정리(WHERE archived_at < NOW() - INTERVAL '90 days')가 간단
- 쿼리와 인덱스 효율 유지, 마이그레이션 단순화
- 백업 크기 감소
보관 테이블은 별도 테이블스페이스나 시간 파티셔닝으로 관리 가능

PostgreSQL의 WAL 로그를 읽어 삭제 이벤트를 외부 시스템으로 스트리밍
- 대표 도구: Debezium (Kafka와 연동)
- 경로 예시: PostgreSQL → Debezium → Kafka → Consumer → Archive Storage
경량 대안
- pgstream: WAL을 웹훅이나 메시지 큐로 직접 전송
- wal2json: WAL을 JSON으로 출력
- pg_recvlogical: PostgreSQL 내장 논리 복제 도구
운영 복잡성
- Kafka 기반은 모니터링·장애 대응·튜닝 필요
- 소비자(consumer)가 지연되면 WAL 파일 누적 → 디스크 공간 부족 위험
- PostgreSQL 13+의 max_slot_wal_keep_size 설정으로 제한 가능
- 복제 슬롯 지연 모니터링 및 알림 필수
장점
- 애플리케이션 코드 수정 없이 모든 변경 캡처 가능
- 다양한 목적지(S3, 데이터 웨어하우스, 검색 인덱스) 로 스트리밍 가능
- 기본 데이터베이스에 추가 부하 없음
단점
- 운영 복잡도와 인프라 비용 높음
- 소비자 지연 시 데이터 손실 또는 재동기화 필요
- 스키마 변경 시 소스-소비자 간 조율 필요

DELETE 쿼리를 무시하는 PostgreSQL 복제본을 유지하는 아이디어 제시
- 삭제되지 않은 모든 데이터를 누적 보관 가능
- 보관 데이터 직접 쿼리 가능
잠재적 문제
- 삭제 정보 구분 불가 가능성
- 마이그레이션 적용 시 충돌 위험
- 저장 공간 및 운영 비용 증가

새로운 프로젝트에서는 트리거 기반 보관 방식이 가장 실용적 선택
- 설정이 간단하고, 라이브 테이블을 깨끗하게 유지
- 별도 인프라 없이도 보관 데이터 조회 및 관리 용이
복잡한 인프라가 이미 존재하거나 다중 목적지 스트리밍이 필요한 경우에는 WAL 기반 접근이 적합