ERD 설계 - 데이터 모델링 고민과 선택

 

개발자 면접 질문 생성 & 복습 SaaS 플랫폼인 Dev Interview를 만들면서
가장 먼저 시작한건 데이터 모델링이었다.

단순히 User, Post, Comment 구조로는 담아낼 수 없는,
실제 사용자 행동 중심의 흐름을 설계하려 했다.

 

이 글에서는 이 프로젝트의 ERD 설계 과정을 단계별로 어떻게 고민했고, 어떤 선택을 했는지 공유할 것이다.

 

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서비스 목적에 맞춘 핵심 모델 정의

먼저 Dev Interview의 핵심 흐름은 다음과 같다.

사용자가 공부한 내용을 붙여넣는다 →
GPT가 질문과 답변을 생성한다 →
사용자는 복습할 질문만 선택해서 저장한다 →
질문을 주기적으로 복습하며 면접을 준비한다

 

이 흐름을 모델링하기 위해 아래 4개의 핵심 테이블을 설계했다.

 

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ERD 주요 테이블 구조

1. users - 사용자 정보

users (
  id UUID (PK),
  email VARCHAR,
  password VARCHAR,
  created_at TIMESTAMP
)

• 기본적인 로그인 인증을 위한 유저 테이블이다.

 

2. writings – 사용자가 붙여넣은 글

writings (
  id UUID (PK),
  user_id UUID (FK),
  title VARCHAR,
  content TEXT,
  created_at TIMESTAMP
)

 

• 사용자가 공부한 내용을 붙여넣는 단위이다.
• 질문 생성의 기반이 되는 원문 글이다.
• 하나의 글은 여러 질문을 만들 수 있으므로 → 1:N 관계로 qna와 연결된다.

 

3. qna – GPT가 생성한 질문 / 모범답변

qna (
  id UUID (PK),
  writing_id UUID (FK),
  user_id UUID (FK),
  question TEXT,
  answer TEXT,
  created_at TIMESTAMP,
  last_reviewed_at TIMESTAMP,
  scheduled_date TIMESTAMP,
  is_deleted BOOLEAN
)

 

 

여기서 가장 중요한 설계 포인트는

하나의 글에서 3~5개의 질문이 생성될 수 있고, 그 중 사용자가 선택한 질문만 저장된다는 것이다.

 

따라서 qna는 writing_id와 연결되어야 하고

user_id를 명시하여 각 질문이 어떤 유저의 것인지 구분해야 한다.

또한 복습 기능을 위해 scheduled_date (다음 복습 예정일)과

last_reviewed_at (마지막 복습일)을 관리하도록 했다.

 

그리고 삭제 처리는 실제 삭제가 아닌 soft delete (is_deleted) 방식으로 처리하여 유연성을 확보했다.

 

4. review_log – 복습 이력 저장

 

review_log (
  id UUID (PK),
  qna_id UUID (FK),
  user_id UUID (FK),
  reviewed_at TIMESTAMP
)

 

복습이라는 행위는 단발성 상태가 아니라, 지속적으로 반복되며 기록되는 흐름이라고 생각한다.
그래서 “복습 완료”를 qna에만 기록하는 것이 아니라,
별도의 로그 테이블로 관리하기로 했다.

 

이렇게 하여

특정 질문의 복습 횟수: SELECT count(*) FROM review_log WHERE qna_id = ?

최근 복습일 표시: MAX(reviewed_at)

로 마이페이지를 구성할 계획이다.

 

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설계하면서 고민했던 것들

처음에는 review_queue라는 별도 테이블을 만들고
복습 예정 질문을 따로 관리하려 했지만,
질문 자체(qna)에 scheduled_date를 두는 방식이 훨씬 간결하고 유연하다고 판단했다.

 

그리고 GPT 응답을 먼저 보여주고 → 사용자가 선택한 질문만 저장하는 구조이기 때문에,
임시 상태는 프론트에서만 관리하고, 최종 선택된 질문만 DB에 저장되도록 설계했다.

 

 

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마무리하며

인터뷰 질문은 생성만큼이나 복습과 반복이 중요하고,
AI를 효율적으로 활용하기 위해서는 저장 이전과 이후의 흐름이 분리되어야 한다.

 

앞으로 이 구조 위에 REST API, GPT 프롬프트 설계, Vector DB 등
다양한 기능들을 쌓아갈 예정이다.

 

DevInterview가 실전 면접을 준비하는 사람들에게 톡톡히 제 역할을 수행할 수 있도록
프로젝트 코드를 발전해 나가겠다.