F-Lab
🚀
상위 1% 개발자에게 1:1로 멘토링 받아 성장하세요

소프트 딜리트와 하드 딜리트의 이해 및 적용 시나리오

writer_thumbnail

F-Lab : 상위 1% 개발자들의 멘토링

AI가 제공하는 얕고 넓은 지식을 위한 짤막한 글입니다!



소프트 딜리트와 하드 딜리트의 개념

데이터를 처리하는 과정에서 삭제 연산은 필수적인 부분입니다. 이때 주로 사용되는 방법이 소프트 딜리트와 하드 딜리트입니다.

소프트 딜리트는 데이터를 실제로 데이터베이스에서 삭제하지 않고, 삭제된 것처럼 표시하는 방법입니다. 이는 데이터의 'is_deleted' 같은 플래그를 사용하여 관리됩니다.

반면, 하드 딜리트는 데이터를 데이터베이스에서 완전히 제거하는 방법입니다. 이 경우 데이터는 복구가 불가능하며, 영구적으로 삭제됩니다.

각 방법은 상황에 따라 장단점이 있으며, 적절한 시나리오에서 사용되어야 합니다.

이 글에서는 소프트 딜리트와 하드 딜리트의 적용 시나리오와 주의점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.



소프트 딜리트의 적용 시나리오

소프트 딜리트는 데이터 복구의 가능성이 있거나, 데이터의 삭제 이력을 유지해야 할 때 유용합니다. 왜냐하면 소프트 딜리트는 데이터를 실제로 삭제하지 않기 때문입니다.

예를 들어, 사용자가 실수로 중요한 정보를 삭제했을 경우, 소프트 딜리트를 사용하면 데이터를 쉽게 복구할 수 있습니다.

또한, 소프트 딜리트는 데이터의 삭제 이력을 유지해야 하는 경우에도 적합합니다. 예를 들어, 금융 거래 기록과 같이 삭제된 데이터에 대한 추적이 필요한 경우가 이에 해당합니다.

하지만, 소프트 딜리트를 사용할 때는 데이터베이스의 크기가 증가할 수 있으며, 삭제된 데이터를 필터링하는 추가 쿼리가 필요하다는 점을 고려해야 합니다.

따라서, 소프트 딜리트를 적용할 때는 이러한 비용과 복잡성을 고려하여 결정해야 합니다.



하드 딜리트의 적용 시나리오

하드 딜리트는 데이터를 완전히 제거해야 할 때 사용됩니다. 이는 데이터의 복구가 필요 없거나, 데이터베이스의 공간을 확보해야 할 때 유용합니다.

예를 들어, 민감한 개인 정보를 처리하는 경우, 법적 요구사항에 따라 데이터를 완전히 삭제해야 할 수 있습니다. 이때 하드 딜리트가 적합한 방법입니다.

또한, 사용하지 않는 임시 데이터나 캐시 데이터를 정리할 때 하드 딜리트를 사용할 수 있습니다. 이는 데이터베이스의 공간을 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.

하지만, 하드 딜리트를 사용할 때는 데이터의 복구가 불가능하다는 점을 명심해야 합니다. 따라서, 중요한 데이터를 처리할 때는 신중하게 결정해야 합니다.

하드 딜리트를 적용할 때는 데이터의 백업과 복구 계획을 함께 고려하는 것이 중요합니다.



결론

소프트 딜리트와 하드 딜리트는 데이터 삭제 연산을 처리하는 두 가지 주요 방법입니다. 각 방법은 특정 상황에서 장점을 가지며, 적절히 사용되어야 합니다.

소프트 딜리트는 데이터의 복구 가능성이 있거나, 삭제 이력을 유지해야 할 때 유용하며, 하드 딜리트는 데이터를 완전히 제거해야 할 때 적합합니다.

데이터를 삭제할 때는 해당 데이터의 중요성, 복구의 필요성, 그리고 데이터베이스의 공간 관리 등을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다.

이러한 접근 방식을 통해, 데이터의 안전한 처리와 효율적인 데이터베이스 관리를 달성할 수 있습니다.

ⓒ F-Lab & Company

이 컨텐츠는 F-Lab의 고유 자산으로 상업적인 목적의 복사 및 배포를 금합니다.

조회수

멘토링 코스 선택하기

  • 코스 이미지
    Java Backend

    아키텍처 설계와 대용량 트래픽 처리 능력을 깊이 있게 기르는 백앤드 개발자 성장 과정

  • 코스 이미지
    Frontend

    언어와 프레임워크, 브라우저에 대한 탄탄한 이해도를 갖추는 프론트엔드 개발자 성장 과정

  • 코스 이미지
    Android

    아키텍처 설계 능력과 성능에 대한 경험을 바탕으로 딥다이브하는 안드로이드 개발자 성장 과정

  • 코스 이미지
    Python

    대규모 서비스를 지탱할 수 있는 대체 불가능한 백엔드, 데이터 엔지니어, ML엔지니어의 길을 탐구하는 성장 과정

  • 코스 이미지
    iOS

    언어와 프레임워크, 모바일 환경에 대한 탄탄한 이해도를 갖추는 iOS 개발자 성장 과정

  • 코스 이미지
    Node.js Backend

    아키텍처 설계와 대용량 트래픽 처리 능력을 깊이 있게 기르는 백앤드 개발자 성장 과정

  • 코스 이미지
    ML Engineering

    머신러닝과 엔지니어링 자체에 대한 탄탄한 이해도를 갖추는 머신러닝 엔지니어 성장 과정

  • 코스 이미지
    Data Engineering

    확장성 있는 데이터 처리 및 수급이 가능하도록 시스템을 설계 하고 운영할 수 있는 능력을 갖추는 데이터 엔지니어 성장 과정

  • 코스 이미지
    Game Server

    대규모 라이브 게임을 운영할 수 있는 처리 능력과 아키텍처 설계 능력을 갖추는 게임 서버 개발자 성장 과정

  • 코스 이미지
    Game Client

    대규모 라이브 게임 그래픽 처리 성능과 게임 자체 성능을 높힐 수 있는 능력을 갖추는 게임 클라이언트 개발자 성장 과정

  • 코스 이미지
    Flutter

    크로스 플랫폼에서 빠른 성능과 뛰어난 UI를 구현할 수 있는 능력을 갖추는 플러터 개발자 성장 과정

  • 코스 이미지
    해외취업 코스

    해외 취업을 위한 구체적인 액션을 해보고, 해외 취업에 대한 다양한 정보를 얻을 수 있는 과정

  • 코스 이미지
    Devops 코스

    대규모 아키텍처를 설계할 수 있고, 그 인프라를 구성할 수 있는 엔지니어로 성장하는 과정

F-Lab
소개채용멘토 지원
facebook
linkedIn
youtube
instagram
logo
(주)에프랩앤컴퍼니 | 사업자등록번호 : 534-85-01979 | 대표자명 : 박중수 | 전화번호 : 0507-1315-4710 | 제휴 문의 : info@f-lab.kr | 주소 : 서울특별시 강남구 테헤란로63길 12, 438호 | copyright © F-Lab & Company 2024