피드로 돌아가기
Dev.toBackend
원문 읽기
230만 건 데이터 업데이트 효율화를 위한 Parameterized Batch Apex 설계
A Guide to Parameterized Batch Apex
AI 요약
Context
CSV 기반의 Data Loader를 이용한 수동 업데이트 방식은 비즈니스 로직의 외부화로 인한 버전 관리 부재와 반복 작업의 비효율성을 초래함. 특히 230만 건 이상의 대규모 레코드 처리 시 데이터 정합성 검증과 로직 변경에 따른 재작업 비용이 급격히 증가하는 한계 노출.
Technical Solution
- 데이터와 로직을 동일한 Salesforce Org 내에 통합하여 CI 파이프라인 기반의 버전 관리 체계 구축
- 반복되는 백필 시나리오를 위해 생성자 기반의 Parameterized Class 구조를 도입하여 클래스 개수 최소화 및 재사용성 확보
- Database.update(scope, false) 적용을 통해 일부 레코드 실패가 전체 트랜잭션을 중단시키지 않는 Partial Success 메커니즘 구현
- Static Bypass Flag를 활용하여 백필 작업 중 불필요한 Trigger 및 Flow 실행을 차단함으로써 성능 최적화 및 사이드 이펙트 방지
- Database.Stateful 인터페이스를 통한 상태 유지로 AsyncApexJob 기반의 통합 에러 트래킹 및 결과 알림 시스템 설계
실천 포인트
- 샌드박스에서 실제 운영 환경과 유사한 50,000건 이상의 데이터로 볼륨 테스트 수행 - Flex Queue 내 활성 배치 작업 수를 확인하여 실행 타이밍 조절 - Database.Stateful 사용 시 메모리 부족 방지를 위해 에러 리스트의 최대 적재 개수 제한 - finish 메서드 내 자동 알림 기능을 구현하여 수동 모니터링 공수 제거 - 클래스 헤더에 실행 목적 및 최종 실행 이력을 명시하여 운영 가시성 확보