AI 기반 Migration의 Table Lock 위험성과 단계적 Schema 변경 전략

Context

LLM을 이용한 Database Migration 스크립트 생성 시 데이터 규모와 트래픽 패턴에 대한 Context 결여로 인한 위험 발생. 특히 대규모 테이블에서 Default 값을 포함한 NOT NULL 컬럼 추가 시 발생하는 Full Table Rewrite와 서비스 다운타임이 주요 병목 지점으로 분석됨.

Technical Solution

• Nullable 컬럼 선행 추가를 통한 즉각적인 Schema 변경 처리
• Future Row 대상의 Default 값 설정을 통한 신규 데이터 정합성 확보
• Background Job 기반의 소규모 Batch Update를 통한 Long-held Lock 방지
• 데이터 채우기 완료 후 NOT NULL 제약 조건을 추가하는 단계적 제약 적용
• Rolling Deployment 환경을 고려한 컬럼 삭제 시점의 전략적 조정