AI 9 데이터 ERD 명세 부록 - 100-hours-a-week/KTB4-13th-wiki GitHub Wiki

flowchart LR
    BE["BE 애플리케이션"]
    AI["AI 서버"]
    subgraph BEDB["BE MySQL · 원본"]
        SRC[("도서 카탈로그 · 인기 집계<br/>구매 · 나의 도서관 · 리뷰<br/>회원 · 온보딩 · 취향 기억")]
    end
    subgraph AIDB["AI PostgreSQL + pgvector"]
        REP[("BE 복제 · 읽기만<br/>v_books · v_book_popularity<br/>v_user_purchases<br/>v_user_library · v_user_reviews")]
        OWN[("AI 소유 · 쓰기<br/>book_embeddings<br/>taste_profile<br/>idempotency_records")]
    end
    BE --- SRC
    AI --- REP
    AI --- OWN
    SRC ==>|"단방향 복제 · 역방향 없음"| REP
    REP -.-|"같은 DB라 필터와 벡터 정렬이 한 SQL<br/>book_embeddings → v_books FK"| OWN
    BE -->|"요청 본문<br/>users · onboarding_responses · user_memories<br/>(AI DB에 저장하지 않음)"| AI
    AI -.->|"응답 본문 · tool<br/>extractions · reason_long · cart.add<br/>(BE가 저장. AI DB에 원본 없음)"| BE

erDiagram
    USERS ||--o| TASTE_PROFILE : "챗봇, 피드, 에이전트 후보 채점이 user_id로 조회"
    USERS ||--o| ONBOARDING_RESPONSES : "요청으로 전달"
    USERS ||--o{ USER_MEMORIES : "요청으로 전달"
    USERS ||--o{ V_USER_PURCHASES : "user_id"
    USERS ||--o{ V_USER_LIBRARY : "user_id"
    USERS ||--o{ V_USER_REVIEWS : "user_id"
    V_BOOKS ||--o| BOOK_EMBEDDINGS : "book_id (FK, cascade)"
    V_BOOKS ||--o| V_BOOK_POPULARITY : "book_id"
    V_BOOKS ||--o{ V_USER_PURCHASES : "book_id"
    V_BOOKS ||--o{ V_USER_LIBRARY : "book_id"
    V_BOOKS ||--o{ V_USER_REVIEWS : "book_id"

    BOOK_EMBEDDINGS {
        int book_id PK "AI 소유. v_books FK"
        vector embedding "vector(384)"
        int dim "벡터 길이"
        string model "생성 모델"
    }
    TASTE_PROFILE {
        int user_id PK "AI 소유"
        vector centroid "null 허용. 차원 N"
        jsonb tag_weights "태그 가중치"
        bool cold_start "개인화 비활성 여부"
        int profile_version "순위 영향 값 변경 시 증가"
        timestamptz computed_at "반영한 이력의 최대 시각. null 허용"
    }
    IDEMPOTENCY_RECORDS {
        string idempotency_key PK "AI 소유"
        string body_hash "본문 대조"
        jsonb stored_response "저장 응답"
        timestamptz created_at "최소 24시간 보관"
    }
    V_BOOKS {
        int book_id PK "BE 복제"
        string title ""
        string author "null 허용"
        string publisher "null 허용"
        int price "판매가 원"
        bool in_stock ""
        string cover_url "null 허용"
        string category "null 허용"
        int pub_year "null 허용"
        text description "null 허용"
    }
    V_BOOK_POPULARITY {
        int book_id PK "BE 복제"
        int sales "최근 판매 수"
        float rating_avg "null 허용"
        int rating_count "리뷰 수"
        timestamptz as_of "집계 시각"
    }
    V_USER_PURCHASES {
        int user_id "BE 복제"
        int book_id ""
        timestamptz purchased_at "computed_at·커서 발급 시각 비교 축"
    }
    V_USER_LIBRARY {
        int user_id "BE 복제"
        int book_id ""
        timestamptz added_at "computed_at·커서 발급 시각 비교 축"
    }
    V_USER_REVIEWS {
        int user_id "BE 복제"
        int book_id ""
        numeric rating "0.5-5.0"
        timestamptz created_at "computed_at 비교 축"
    }
    USERS {
        int user_id PK "요청 본문. AI DB에 없음"
        bool consented "취향 수집 동의"
    }
    ONBOARDING_RESPONSES {
        int user_id PK "요청 본문. AI DB에 없음"
        string[] reading_times "최대 5"
        string[] criteria "최대 3"
        string[] categories "최대 3"
        string[] tags "최대 9"
        int[] liked_book_ids "앞 50권 사용"
    }
    USER_MEMORIES {
        int user_id "요청 본문. AI DB에 없음"
        string type "mood topic author condition"
        string value "한두 문장"
        float confidence "0-1"
        float[] vector "value 문장 벡터. AI DB에 저장하지 않음"
        int dim "벡터 길이"
        string source_conversation_id "출처 세션"
    }