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id: db-jsonb-postgres-patterns
title: Postgres JSONB — 인덱스 / 쿼리 / 마이그레이션
category: Coding
status: draft
source_trust_level: B
verification_status: conceptual
created_at: 2026-05-09
updated_at: 2026-05-09
tags: [database, postgres, jsonb, vibe-coding]
tech_stack: { language: "SQL / Postgres", applicable_to: ["Backend"] }
applied_in: []
aliases: [JSONB, GIN index, jsonb_path_query, schemaless]
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# Postgres JSONB

> **Schemaless 가 필요할 때만**. JSON 보다 JSONB (binary, indexable). GIN 인덱스로 빠른 검색. 하지만 정형 데이터는 컬럼이 항상 우월.

## 📖 핵심 개념
- JSON: text 저장, parse 매 query. 순서 / 공백 보존.
- JSONB: binary, parse 한 번, 더 빠름. **사실상 항상 JSONB**.
- GIN 인덱스: 모든 key/path 검색.
- Operator: `->`, `->>`, `@>`, `?`, `#>`, `jsonb_path_query`.

## 💻 코드 패턴

### 스키마
```sql
CREATE TABLE events (
  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
  type TEXT NOT NULL,
  data JSONB NOT NULL DEFAULT '{}'::jsonb,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- GIN 인덱스 (모든 key)
CREATE INDEX events_data_gin ON events USING GIN (data);

-- 또는 특정 path 만 (작고 빠름)
CREATE INDEX events_user ON events ((data->>'userId'));
```

### Read 패턴
```sql
-- 추출 (JSON 으로) vs (text 로)
SELECT data->'user' FROM events;       -- jsonb
SELECT data->>'userId' FROM events;    -- text

-- nested
SELECT data#>>'{user,address,city}' FROM events;

-- Containment
SELECT * FROM events WHERE data @> '{"userId": "u1"}';

-- Key 존재
SELECT * FROM events WHERE data ? 'userId';

-- jsonb_path (JSON Path)
SELECT * FROM events WHERE data @? '$.items[*] ? (@.qty > 10)';
```

### Write 패턴
```sql
-- 통째 update
UPDATE events SET data = '{"userId":"u1"}'::jsonb WHERE id = 1;

-- 부분 update
UPDATE events SET data = data || '{"shipped": true}'::jsonb WHERE id = 1;

-- nested set
UPDATE events SET data = jsonb_set(data, '{user,name}', '"Alice"', true) WHERE id = 1;

-- 키 제거
UPDATE events SET data = data - 'temp' WHERE id = 1;
```

### 배열
```sql
-- 길이
SELECT jsonb_array_length(data->'tags') FROM events;

-- 펼치기
SELECT id, tag FROM events, jsonb_array_elements_text(data->'tags') AS tag;

-- append
UPDATE events SET data = jsonb_set(data, '{tags}', (data->'tags') || '"new"'::jsonb);
```

### Generated column (자주 read 하는 키)
```sql
ALTER TABLE events ADD COLUMN user_id UUID
  GENERATED ALWAYS AS ((data->>'userId')::UUID) STORED;

CREATE INDEX events_user_id ON events(user_id); -- 일반 b-tree, 빠름
```

### TS — pg + zod 검증
```ts
const EventDataSchema = z.object({
  userId: z.string().uuid(),
  items: z.array(z.object({ id: z.string(), qty: z.number() })),
});

async function insertEvent(data: z.infer<typeof EventDataSchema>) {
  EventDataSchema.parse(data); // app 레벨 검증
  return db.events.create({ data: { type: 'order', data } });
}
```

### 마이그레이션 — JSONB 키 → 컬럼
```sql
-- 1. 컬럼 추가
ALTER TABLE events ADD COLUMN user_id UUID;

-- 2. 백필
UPDATE events SET user_id = (data->>'userId')::UUID WHERE user_id IS NULL;

-- 3. NOT NULL
ALTER TABLE events ALTER COLUMN user_id SET NOT NULL;

-- 4. 인덱스
CREATE INDEX events_user_id ON events(user_id);

-- 5. 앱 코드 전환 후 JSONB 의 userId 키 제거
UPDATE events SET data = data - 'userId';
```

## 🤔 의사결정 기준
| 상황 | 추천 |
|---|---|
| 항상 같은 필드 | 일반 컬럼 |
| 사용자별 다른 필드 (form builder) | JSONB |
| 외부 API raw 저장 | JSONB |
| 자주 read 하는 JSONB key | Generated column |
| 자주 search 하는 key | Partial 인덱스 (`(data->>'k')`) |
| Schemaless 강 필요 | MongoDB / Firestore 고려 |
| Type safety 필요 | 컬럼 + 검증 |

## ❌ 안티패턴
- **모든 데이터 JSONB**: type safety / 인덱스 효율 잃음. 정형은 컬럼.
- **JSON 사용 (B 안 붙임)**: parse 매번, 인덱스 약함.
- **GIN 인덱스 모든 컬럼**: 큰 인덱스. 필요한 path 만.
- **JSONB 안에 거대 nested object**: 1MB+ row 부담.
- **Atomic 갱신 안 함**: read → modify → write race condition.
- **검증 없음**: 잘못된 schema 가 흘러옴.
- **NULL vs `'null'::jsonb` 혼동**: 다름. 명확히.

## 🤖 LLM 활용 힌트
- 항상 JSONB (J 아님).
- Generated column 으로 자주 read 컬럼화.
- Zod 같은 schema 검증 app 에서.

## 🔗 관련 문서
