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문서 변경 내역

• 게시글 테이블(posts)의 복합 인덱스 관련 내용 수정(2026.01.09) : is_deleted 컬럼을 선행으로 두는 것에 관한 근거 보강
• S3 첨부파일 관리 테이블(s3_attachments) 일원화(2026.01.08) : 기존 도메인별로 존재했던 첨부파일 테이블을 통합
• 비동기 작업 관리 테이블(async_tasks) 추가(2026.01.08)
• 게시글 검색을 위한 Full Text Index 추가(2026.01.08)

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• 테이블명 및 컬럼명: snake_case, 영문 소문자
• 기본키(PK): id BIGINT AUTO_INCREMENT NOT NULL
• 외래키(FK): [참조테이블명]_id BIGINT NOT NULL로 작성, FK 제약 조건 명시
  • 참조 테이블명은 기본적으로 복수형이지만 외래키에서 사용할 땐 단수형으로 작성
  • 의미적으로 필요한 경우 별도의 네이밍 추가(follower_id, following_id 등)
• 상태값을 가지는 컬럼: VARCHAR로 정의
  • ENUM 타입 미채택 이유 → 상태값 추가/변경/삭제 시 서비스 운영 도중 스키마 변경에 대한 부담
• 날짜/시간 컬럼
  • created_at : DATETIME NOT NULL, 엔티티 생성 시각
  • updated_at : DATETIME NOT NULL, 엔티티 수정 시각(엔티티 생성 시 동시 업데이트)
  • deleted_at : DATETIME NULL, 엔티티 삭제 시각(is_deleted=true로 변경된 시각), 삭제 정책에 활용
  • TIMESTAMP 타입 미채택 이유 → 데이터 입/출력 과정에서 UTC 자동 변환으로 인해 발생하는 DB 서버 타임존 의존성 제거 및 Year 2038 Problem 방지
• 인덱스: 자주 검색하거나 JOIN에 사용되는 컬럼에 인덱스 추가
• M:N(다대다) 연관 관계 : 별도의 매핑 테이블을 추가
  • JPA 구현의 복잡성 고려, 복합키가 아닌 대리키 방식 사용

공통

s3_attachments

s3_attachments 테이블: S3에 업로드한 파일들의 메타데이터가 저장되는 테이블

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
• original_name: 사용자가 업로드한 원본 파일명, VARCHAR, NOT NULL
• ref_type: 해당 첨부파일을 참조하는 도메인, VARCHAR, NOT NULL
  • Index(ref_type, ref_id, sort_order) → 특정 게시글/채팅에 첨부된 파일 조회 및 정렬 인덱스
• ref_id: 해당 도메인의 PK, BIGINT, NULL
• s3_key: 파일이 저장된 S3 경로, VARCHAR, NOT NULL
• mime_type: 파일의 유형, VARCHAR, NOT NULL
• category: 파일의 카테고리(이력서, 포트폴리오 등), VARCHAR, NULL
• file_size: 파일의 용량(Byte 단위), BIGINT, NOT NULL
• sort_order: 파일 첨부 순서, TINYINT, NOT NULL, DEFAULT 0
• created_at: 파일 첨부 시각, DATETIME, NOT NULL
• is_deleted: 첨부파일 삭제 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• deleted_at: 첨부파일 삭제 일자, DATETIME, NULL, DEFAULT NULL

async_tasks

async_tasks 테이블: 사용자가 실행한 비동기 작업의 처리 상태를 관리하는 테이블

연관 관계

users : async_tasks = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL, UNIQUE(user_id, interest)
• task_type: 비동기 작업 종류(OCR, MASKING 등), VARCHAR, NOT NULL
• reference_id: 비동기 처리 중인 파일의 ID, BIGINT, NOT NULL
• status: 비동기 처리 진행 상태, VARCHAR, NOT NULL
  • Index(status, is_notified, updated_at) → 비동기 작업 완료 알림 처리용 인덱스
• result: 분석 결과 임시 저장용 컬럼, JSON, NULL
• created_at: 작업 요청 일시, DATETIME, NOT NULL
• updated_at: 작업 상태 변경 일시, DATETIME, NOT NULL
• is_notified: 작업 완료 알림 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE

회원

users

users 테이블: 구글 OAuth2로 우리 서비스에 가입한 회원의 정보를 저장하는 테이블

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• email: 사용자의 구글 이메일, VARCHAR, NOT NULL, UNIQUE
  • 중복 가입을 방지
• nickname: 우리 서비스에서 사용할 닉네임, VARCHAR, NOT NULL, UNIQUE
  • 중복 닉네임을 방지
• role: 회원의 권한, VARCHAR, NOT NULL, DEFAULT 'USER'
  • 권한 테이블 분리 대신 컬럼을 추가해 구현 복잡도 낮춤
• created_at: 가입 일시, DATETIME, NOT NULL
• updated_at: 회원정보 수정 일시, DATETIME, NOT NULL
• is_withdraw: 회원 탈퇴 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
  • Soft Delete 구현을 위한 Flag
• withdraw_at: 회원 탈퇴 일시, DATETIME, NULL, DEFAULT 0
  • Soft Delete 구현을 위한 Flag 및 삭제 정책에 활용

user_stats

user_stats 테이블: 회원의 팔로워/팔로잉 수를 저장하는 테이블 → 추후 게시글 수, 댓글 수 등으로 확장 가능

연관 관계

users : user_stats = 1 : 1 (식별 관계)

컬럼

• follower_count: 회원을 팔로우하고 있는 사용자의 수, INT UNSIGNED, NOT NULL, DEFAULT 0
  • 쓰기 작업이 비교적 빈번한 컬럼을 users 테이블에서 분리, 동시성 제어와 확장성을 고려
• following_count: 회원이 팔로우하고 있는 사용자의 수, INT UNSIGNED, NOT NULL, DEFAULT 0
• updated_at: 회원 팔로우 수의 마지막 변경 시각, DATETIME, NOT NULL
  • 추후 캐싱과 동기화 전략 수립 시 필요

user_interests

user_interests 테이블: 회원가입/회원정보 수정 화면에서 설정한 개인별 관심 분야를 저장하는 테이블

연관 관계

users : user_interests = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL, UNIQUE(user_id, interest)
  • 복합 유니크 인덱스 → 한 유저가 동일한 관심사를 중복해서 등록하는 것을 DB 차원에서 방지
• interest: 개인이 설정한 관심 분야, VARCHAR, NOT NULL
  • 반정규화(Denormalization) 적용 → 별도의 마스터 테이블을 두지 않고 텍스트를 컬럼에 바로 저장하여 JOIN 쿼리 제거
  • 관심 분야의 경우 내용 자체가 변경되는 경우(e.g. 백엔드 → BE)가 거의 없을 것이라고 판단, 불필요한 Relation을 추가하지 않았음
  • 추후 관심 분야 기능 고도화 시 정규화를 통한 확장 가능

follows

follows 테이블: 회원 간 팔로우 정보를 저장하는 테이블

연관 관계

users : follows = 1 : N ( users 간의 M : N 연관 관계를 위한 매핑 테이블)

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
  • 대리키 전략 채택
• follower_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL, UNIQUE(follower_id, following_id)
  • 팔로우를 하는 사람이라는 의미를 명확하게 하기 위해 별도의 네이밍 사용
  • 복합 유니크 인덱스 → 동일한 유저가 같은 상대를 중복해서 팔로우하는 상황을 DB 차원에서 방지
  • Index(follower_id, created_at DESC) → 팔로잉 목록 조회 최적화용 인덱스
• following_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • 팔로우를 받는 사람이라는 의미를 명확하게 하기 위해 별도의 네이밍 사용
  • Index(following_id, created_at DESC) → 팔로워 목록 조회 최적화용 인덱스
• created_at: 팔로우 일시, DATETIME, NOT NULL

social_accounts

social_accounts 테이블: 회원의 소셜 로그인 정보를 저장하는 테이블 → 추후 소셜 로그인 방식 추가를 고려

연관 관계

users : social_accounts = 1 : 1 (추후 1 : N으로 확장)

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
• provider: 소셜 로그인 제공자, VARCHAR, NOT NULL, DEFAULT 'GOOGLE', UNIQUE(provider, provider_user_id)
  • 복합 유니크 인덱스 → provider_user_id는 하나의 플랫폼 안에서만 유일하므로 데이터의 논리적 구분을 위해 ID 제공자와 ID를 묶어 식별
  • 같은 사람이라도 소셜 로그인 방식이 다르면 다른 회원으로 취급
• provider_user_id: 소셜 로그인 고유 식별자, VARCHAR, NOT NULL
• created_at: 소셜 로그인 연동 일시, DATETIME, NOT NULL
• access_token: 소셜 로그인 제공자 측(현재는 구글)에서 발급한 액세스 토큰, VARCHAR, NOT NULL
  • 구글 캘린더의 리마인드 알람을 위해서 백그라운드에서도 작동해야 하므로 액세스 토큰을 서버 DB에 저장
  • 리프레시 토큰으로 매번 액세스 토큰을 요청하는 과정에서 낭비되는 구글 API 사용량 절약
• refresh_token: 소셜 로그인 제공자 측(현재는 구글)에서 발급한 리프레쉬 토큰, VARCHAR, NOT NULL
  • 반드시 암호화해서 저장
• expires_at: access_token의 만료 시각, DATETIME, NOT NULL

user_tokens

user_tokens 테이블: 회원이 우리 서비스에서 발급받은 리프레쉬 토큰을 저장하는 테이블

연관 관계

users : user_tokens = 1 : N (다중 기기 로그인)

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
• refresh_token: 우리 서비스에서 사용자에게 발급한 리프레쉬 토큰, VARCHAR, NOT NULL, UNIQUE
  • 토큰의 물리적 저장을 통한 보안 통제권 확보 → 강제 로그아웃/다중 기기 관리
  • UNIQUE + updated_at ⇒ Refresh Token Rotation 지원을 위한 컬럼
• created_at: 리프레쉬 토큰 발급 일시, DATETIME, NOT NULL
• expires_at: 리프레쉬 토큰 만료 일시, DATETIME, NOT NULL
• updated_at: 리프레쉬 토큰 마지막 갱신 시점, DATETIME, NOT NULL
  • RTR 실행 시점을 기록
  • 미사용 기간 및 토큰 사용 시점 추적용 컬럼

캘린더

calendar_events

calendar_events 테이블: 구글 캘린더 API와 연동, 사용자의 일정 내용을 저장하는 테이블

연관 관계

users : calendar_events = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: user 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(user_id, start_at, end_at) → 사용자의 기간 내 일정 조회 성능 최적화용 인덱스
• google_event_id: 구글 이벤트 ID, VARCHAR, NULL, UNIQUE
  • 구글 캘린더 API에서 넘어오는 고유 식별자
  • 동일한 구글 일정의 중복 생성을 막고, UPSERT 로직 처리를 위한 UNIQUE 제약 추가
  • 서비스 내에서 직접 생성한 일정은 구글 API로부터 성공 응답을 받기 전까지 이벤트 ID가 없으므로 NULL 가능
• stage: 전형 단계, VARCHAR, NOT NULL
• title: 일정 이름, VARCHAR, NOT NULL
• company_name: 회사명, VARCHAR, NOT NULL
• location: 일정 수행 장소, VARCHAR, NULL
• start_at: 시작일시, DATETIME, NOT NULL
• end_at: 종료일시, DATETIME, NOT NULL
• is_all_day: 종일 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• description: 일정에 관한 상세 내용 또는 메모, VARCHAR, NULL
• updated_at: 일정의 마지막 수정 시각, DATETIME, NOT NULL
• is_deleted: 일정 삭제 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
  • Soft Delete 구현을 위한 Flag
• deleted_at: 일정 삭제 일시, DATETIME, NULL, DEFAULT 0
  • Soft Delete 구현을 위한 Flag

event_tags

event_tags 테이블: 캘린더에 등록된 일정과 해당 일정의 태그를 매핑하는 테이블

연관 관계

calendar_events : event_tags = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• event_id: calendar_events 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
• name: 태그 내용, VARCHAR, NOT NULL
  • Index(name) → 사용자가 원하는 태그의 일정만 필터링할 때 성능 최적화용 인덱스

event_reminders

event_reminders 테이블: 캘린더의 등록된 일정의 알림 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

calendar_events : event_reminders = 1 : 1

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• event_id: calendar_events 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
• remind_unit: 일정 알림 시간의 단위(분, 시, 일 등), VARCHAR, NOT NULL
• remind_value: 일정 알림 시간의 크기(30, 1, 24 등), INT, NOT NULL
  • 단위와 값의 분리 → 구글 캘린더 API의 외부 규격과 호환성 및 UI/UX에서의 유연함 확보
• notify_at: 시간의 단위+값을 바탕으로 계산된 일정 알림 예정 시간, DATETIME, NOT NULL
  • 선행 계산 로직을 통해 단순 비교 조회를 가능하게 함
  • Index(notify_at, is_sent) → 알림 발송 워커가 실행할 쿼리 최적화용 인덱스
• is_sent: 일정 알림 발송 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• created_at: 일정 알림 생성 시간, DATETIME, NOT NULL

todos

todos 테이블: 사용자의 To-Do 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

users : todos = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(user_id, target_date) → 사용자가 선택한 날짜의 할 일을 조회하는 쿼리 최적화용 인덱스
• content: 할 일 내용, VARCHAR, NOT NULL
• is_completed: 할 일 완료 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• target_date: 할 일 날짜, DATE, NOT NULL
  • 해당 기능 기획 의도가 ‘오늘 할 일’이므로 시간 정보가 없는 DATE 타입 선택
• created_at: 할 일 생성일자, DATETIME, NOT NULL
  • 2차 정렬 기준 : 할 일 생성 순서
• updated_at: 할 일 수정일자, DATETIME, NOT NULL

게시판

posts

posts 테이블: 게시글 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

users : posts = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(user_id, is_deleted, created_at, id) → 내가 작성한 글 조회 쿼리 최적화용 인덱스
• title: 게시글 제목, VARCHAR, NOT NULL
  • Full text Index(title, content) → 제목 및 내용 검색 최적화용 인덱스
• content: 게시글 내용, LONGTEXT, NOT NULL
  • 게시글 본문(마크다운)을 저장하기 위해 LONGTEXT 채택
• like_count: 좋아요수, INT UNSIGNED, NOT NULL, DEFAULT 0
  • 반정규화(Denormalization) 적용 → 별도의 테이블에서 매번 COUNT 쿼리로 집계하지 않고 읽기 성능을 향상하기 위함
  • 좋아요수 기준 정렬 로직이 존재하기 때문에 쿼리 최적화를 위해 컬럼으로 관리
  • 게시글은 주로 리스트로 조회 → 좋아요수가 별도의 테이블에 존재한다면 게시글 수만큼 JOIN 쿼리가 발생해야 하므로 성능 저하 우려
  • 게시글 데이터의 수명 주기 → 게시글은 보통 작성 직후에만 좋아요수가 빠르게 변하고 그 이후에는 거의 Read-Only처럼 동작
• comment_count: 댓글수, INT UNSIGNED, NOT NULL, DEFAULT 0
  • 반정규화(Denormalization) 적용 → 별도의 테이블에서 매번 COUNT 쿼리로 집계하지 않고 읽기 성능을 향상하기 위함
  • 게시글은 주로 리스트로 조회 → 댓글수가 별도의 테이블에 존재한다면 게시글 수만큼 JOIN 쿼리가 발생해야 하므로 성능 저하 우려
  • 게시글 데이터의 수명 주기 → 게시글은 보통 작성 직후에만 댓글수가 빠르게 변하고 그 이후에는 거의 Read-Only처럼 동작
• share_count: 공유수, INT UNSIGNED, NOT NULL, DEFAULT 0
• created_at: 게시글 작성 시각, DATETIME, NOT NULL
• updated_at: 게시글 수정 시각, DATETIME, NOT NULL
• is_deleted: 게시글 삭제 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
  • Index(is_deleted, created_at, id) → 최신순 조회(기본 피드) 쿼리 최적화용 인덱스
  • Index(is_deleted, like_count, id) → 인기글 조회 쿼리 최적화용 인덱스
• deleted_at: 게시글 수정 시각, DATETIME, NULL, DEFAULT NULL

❓게시글 목록 조회의 쿼리의 WHERE절은 대부분 is_deleted = 0을 사용한다. 게시판에는 해당 조건에 부합하는 미삭제 게시글이 훨씬 더 많을 텐데, 카디널리티(또는 선택도)가 낮은 is_deleted 컬럼을 복합 인덱스의 선행으로 두면 옵티마이저가 사용하지 않아 오히려 해당 인덱스로 인한 삽입/수정 비용과 메모리 오버헤드만 늘어나는 것 아닌가?

• 인덱스가 (created_at, id)라면 옵티마이저는 매번 테이블에 접근해 is_deleted=0인지 확인해야 함
  • 만약 삭제된 데이터가 많아진다면 LIMIT 조건을 만족하기 위해 추가적인 스캔이 발생
  • WHERE절에서 상수로 고정되는 is_deleted 컬럼이 인덱스에 선행으로 추가되면 그 후행 컬럼들은 물리적인 정렬 순서를 보장받을 수 있음
  • 즉, is_deleted=0인 구간에서 LIMIT 개수만큼 바로 가지고 올 수 있는 것
  • 옵티마이저는 cost 기반으로 실행 계획을 수립 → 해당 인덱스를 사용할 것이라고 예상
• 또한 게시글은 조회 빈도가 작성/수정/삭제 빈도보다 압도적으로 높은, 전형적인 Read-Intensive 도메인
• 쓰기 시 발생하는 인덱스 갱신 비용보다 다수의 사용자가 페이지네이션을 호출할 때 발생하는 조회 효율의 이득이 훨씬 크다고 판단
• 서비스 초기(게시글의 삭제 비율이 매우 작을 때)에는 추가 스캔 거의 없이 LIMIT를 만족하므로 (created_at, id)가 약간 더 이득이거나 비슷한 수준이지만, 추후 확장을 고려했을 때에는 (is_deleted, created_at, id)가 적절하다고 판단

post_tags

post_tags 테이블: 게시글과 해당 게시글의 태그를 매핑하는 테이블

연관 관계

posts : post_tags = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• post_id: posts 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL, UNIQUE(post_id, tag_name)
  • 복합 유니크 인덱스 → 한 게시글에 똑같은 태그가 중복 저장되는 것을 DB 차원에서 방지
• tag_name: 게시글 태그 내용, VARCHAR, NOT NULL
  • 게시글 태그의 경우 현재 서비스 스펙에서는 사용자에게 고정된 값들을 제공해줌
  • 반정규화(Denormalization) 적용 → 별도의 마스터 테이블을 두지 않고 텍스트를 컬럼에 바로 저장하여 JOIN 쿼리 제거
  • 추후 태그 기능 고도화 시 정규화를 통한 확장 가능
  • Index(tag_name) → 원하는 태그의 글만 조회하는 쿼리 최적화용 인덱스

comments

comments 테이블: 게시글에 작성된 댓글 및 답글 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

posts : comments = 1 : N

users : comments = 1 : N

comments : comments(답글) = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• post_id: posts 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(post_id, is_deleted, parent_id, created_at, id, user_id) → 게시물에 작성된 댓글 목록 조회 쿼리 최적화용 커버링 인덱스
  • Index(parent_id, is_deleted, created_at, id, user_id) → 게시물에 작성된 답글 목록 조회 쿼리 최적화용 커버링 인덱스
  • 댓/답글 내용은 목록에서 id로 바로 가져 옴
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
• parent_id: comments 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NULL, DEFAULT NULL
  • 원댓글이라는 의미를 명확하게 하기 위해 별도의 네이밍 사용
  • 자기 자신을 참조하는 재귀적 관계
  • 해당 값이 NULL이면 최상위 부모 댓글(원댓글), 값이 있으면 해당 댓글에 달린 답글
• content: 댓글 내용, VARCHAR, NOT NULL
• created_at: 댓글 작성일자, DATETIME, NOT NULL
• updated_at: 댓글 작성일자, DATETIME, NOT NULL
• is_deleted: 댓글 삭제여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• deleted_at: 댓글 삭제일자, DATETIME, NULL, DEFAULT NULL

likes

likes 테이블: 게시물의 좋아요 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

posts : likes = 1 : N

users : likes = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• post_id: posts 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL, UNIQUE(post_id, user_id)
  • 복합 유니크 인덱스 → 동일한 사용자가 동일한 게시물에 중복으로 좋아요를 누르는 현상 방지
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL

챗봇

ai_chat_rooms

ai_chat_rooms 테이블: AI 챗봇과의 채팅방 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

users : ai_chat_rooms = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(user_id, is_deleted, updated_at) → 사용자의 삭제되지 않은 채팅방을 최신순으로 조회하는 쿼리를 최적화하는 용도의 인덱스
• room_uuid: AI 서버 및 벡터 DB와 공유할 고유 키, VARCHAR, NOT NULL, UNIQUE
  • 임베딩 벡터의 메타데이터에 해당 키가 들어감
• title: AI 요약으로 들어가는 채팅방 제목, VARCHAR, NULL, DEFAULT NULL
• created_at: AI 채팅방 생성일, DATETIME, NOT NULL
• updated_at: 마지막 채팅일자, DATETIME, NOT NULL
• is_deleted: AI 채팅방 삭제여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• deleted_at: AI 채팅방 삭제일자, DATETIME, NULL, DEFAULT NULL

ai_chat_messages

ai_chat_messages 테이블: 사용자가 챗봇과 나눈 메시지들이 저장되는 테이블

연관 관계

ai_chat_rooms : ai_chat_messages = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• room_id: ai_chat_rooms 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(room_id, id) → 특정 방의 대화 흐름(순서) 복원을 최적화하는 인덱스
  • created_at이 아닌 id를 인덱스로 사용한 이유 → 유니크한 값이 보장되어 정렬 불일치 문제 방지
• interview_id: ai_chat_interview 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NULL
• role: 채팅 메시지를 보낸 주체, VARCHAR, NOT NULL
• content: 채팅 내용, LONGTEXT, NOT NULL
  • 매우 길어질 수 있는 AI 챗봇 답변의 특성을 고려하여 LONGTEXT 채택
• created_at: 챗봇 메시지 생성일자, DATETIME, NOT NULL
• type: 메시지의 종류, VARCHAR, NOT NULL
• metadata: 챗봇 응답의 메타 데이터, JSON, NULL, DEFAULT NULL

ai_chat_interview

ai_chat_interview 테이블: AI의 모의 면접 세션의 상태와 진행 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

ai_chat_rooms : ai_chat_interview = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• room_id: ai_chat_rooms 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(room_id) → 채팅방별 면접 진행 여부 조회 성능 최적화용 인덱스
• interview_type: 면접 종류(인성/기술), VARCHAR, NOT NULL
• current_question_count: 현재까지 진행된 질문 수, INT, NOT NULL, DEFAULT 0
• status: 면접 진행 상태(진행 중, 완료), VARCHAR, NOT NULL, DEFAULT 'IN_PROGRESS'
• created_at: 면접 시행 일자, DATETIME, NOT NULL
• updated_at: 면접 진행 상태 변경 일자, DATETIME, NULL, DEFAULT NULL

알림

notifications

notifications 테이블: 서비스에서 제공되는 알림 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

users(recipient) : notifications = 1 : N

users(sender) : notifications = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• recipient_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • 알림을 받는 사람이라는 의미를 명확하게 하기 위해 별도의 네이밍 사용
  • Index(recipient_id, created_at) → 알림 센터 목록 조회용 인덱스
  • Index(recipient_id, is_read) → 알림 읽음 처리 최적화용 인덱스
• sender_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NULL
  • 알림을 보낸 사람이라는 의미를 명확하게 하기 위해 별도의 네이밍 사용
  • 시스템 알림인 경우 NULL
• category: 알림 종류 필터링을 위한 카테고리, VARCHAR, NOT NULL
• type: 렌더링 로직 분기용 알림 타입, VARCHAR, NOT NULL
• content: 알림 내용, VARCHAR, NOT NULL
• target_path: 알림 클릭 시 이동할 경로, VARCHAR, NOT NULL
• resource_id: 알림의 원천이 되는 참조 데이터 ID, BIGINT, NOT NULL
• is_read: 알림 읽음 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• created_at: 알림 생성일자, DATETIME, NOT NULL
• is_deleted: 알림 삭제 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• deleted_at: 알림 삭제일자, DATETIME, NULL, DEFAULT NULL

fcm_tokens

fcm_tokens 테이블: 실시간 푸시 알림을 위한 사용자의 기기 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

users : fcm_tokens = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(user_id) → 사용자별 기기 토큰 조회용 인덱스
• token: 푸시 알림 발송을 위한 FCM 단말기 토큰, VARCHAR, NOT NULL, UNIQUE
• device_type: 플랫폼별 payload 분기를 위한 기기 타입, VARCHAR, NOT NULL
• device_id: 특정 기기 식별을 위한 고유값(UUID), VARCHAR, NOT NULL
• is_active: 알림 활성 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT TRUE
• last_used_at: 마지막 푸시 알림 발송 성공 시점, DATETIME, NULL
  • 오랫동안 사용되지 않은 토큰을 정리하기 위한 컬럼
  • Index(last_used_at) → 오래된 토큰 지우기 쿼리 최적화용 인덱스
• created_at: 기기 등록 시각(FCM 토큰 등록 시각), DATETIME, NOT NULL
• updated_at: FCM 토큰이 마지막으로 변경된 시각, DATETIME, NOT NULL

실시간 채팅

chat_rooms

chat_rooms 테이블: 현재 생성되어 있는 개인/그룹 채팅방의 정보가 저장되는 테이블

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• type: 채팅방 타입 구분용, VARCHAR, NOT NULL
  • Index(type, is_deleted, current_count, id) → 인기 채팅방 조회 쿼리 최적화용 인덱스
  • Index(type, is_deleted, last_message_at, id) → 참여 채팅방 조회 쿼리 최적화용 인덱스
• title: 채팅방 제목, VARCHAR, NULL
• tag: 채팅방 태그, VARCHAR, NULL
  • Index(tag) → 채팅방 태그 검색 최적화용 인덱스
• current_count: 현재 채팅방 인원, INT UNSIGNED, NOT NULL, DEFAULT 1
• last_message_content: 마지막으로 수신한 메시지, TEXT, NULL
• last_message_at: 마지막으로 메시지를 수신한 시각, DATETIME, NULL
• invite_code: 초대 코드, VARCHAR, NOT NULL, UNIQUE
• created_at: 방 생성일, DATETIME, NOT NULL
• is_deleted: 방 삭제 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• deleted_at: 방 삭제 시각, DATETIME, NULL, DEFAULT NULL

chat_members

chat_members 테이블: 채팅방에 대한 사용자별 참여 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

chat_rooms : chat_members = 1 : N

users : chat_members = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• room_id: chat_rooms 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL, UNIQUE(room_id, user_id)
  • 복합 유니크 인덱스 → 해당 방의 참여자 조회 최적화용 인덱스 및 중복 참여 방지
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(user_id, room_id) → 사용자가 참여한 채팅방 목록 조회 쿼리 최적화용 인덱스
• room_name: 개인화된 방 제목, VARCHAR, NULL
• last_read_msg_id: 마지막으로 읽은 메시지의 ID, BIGINT, NULL
• is_alarm_on: 알림 설정, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT TRUE
• joined_at: 채팅방 입장일, DATETIME, NOT NULL

chat_messages

chat_messages 테이블: 채팅방에서 주고받은 메시지 정보가 저장되는 테이블

연관 관계

chat_rooms : chat_messages = 1 : N

users(sender) : chat_messages = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• room_id: chat_rooms 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL
  • Index(room_id, is_deleted, id) → 채팅방 입장 시 이전 메시지 불러오기 최적화용 인덱스
  • created_at 대신 id로 정렬 → 메시지 생성 순서 보장 가능 + 유니크
• sender_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NULL
  • 메시지를 보낸 사람이라는 의미를 명확하게 하기 위해 별도의 네이밍 사용
  • 시스템 메시지인 경우 NULL
• type: 메시지 유형, VARCHAR, NOT NULL
• content: 메시지 내용, TEXT, NOT NULL
• created_at: 메시지 전송 시각, DATETIME, NOT NULL
• is_deleted: 메시지 삭제 여부, BOOLEAN, NOT NULL, DEFAULT FALSE
• deleted_at: 메시지 삭제 시각, DATETIME, NULL, DEFAULT NULL

chat_search_history

chat_search_history 테이블: 사용자의 채팅방 검색 기록을 저장하는 테이블

연관 관계

users : chat_search_history = 1 : N

컬럼

• id: 식별자 및 기본키(PK), BIGINT, NOT NULL, AUTO_INCREMENT
• user_id: users 테이블을 참조하는 외래키(FK), BIGINT, NOT NULL, UNIQUE(user_id, keyword)
  • 복합 유니크 인덱스 → 중복 저장 방지(Upsert)
  • Index(user_id, created_at) → 사용자 최근 검색어 조회 최적화용 인덱스
  • 커버링 인덱스 고려 : Index(user_id, created_at, keyword)
• keyword: 검색 키워드, VARCHAR, NOT NULL
• created_at: 검색 시점, DATETIME, NOT NULL