서론: 코딩은 AI가 해도, 설계는 인간이 한다
최근 'Text-to-SQL' 기술의 발전으로 쿼리를 직접 짜는 일은 줄어들고 있습니다. 하지만 역설적으로 ER 다이어그램(Entity-Relationship Diagram)의 중요성은 더 커졌습니다. AI에게 정확한 질문을 하려면 데이터의 논리적 구조(Logical Structure)가 명확해야 하기 때문입니다. ERD는 단순한 그림이 아니라, 비즈니스 로직을 데이터베이스 언어로 번역한 '시스템의 청사진'입니다. 본 글에서는 전통적인 RDBMS뿐만 아니라 NoSQL과 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 진화하고 있는 현대적 ERD 설계 전략을 심층 분석합니다.
핵심 원리의 심화: 표기법을 넘어 '정규화'의 미학으로
ERD의 기본 요소는 엔터티, 속성, 관계이지만, 실무적 완성도는 이를 어떻게 최적화하느냐에 달려 있습니다. 특히 Crow's Foot(까마귀 발) 표기법은 실무의 표준으로 자리 잡았습니다.
식별 관계 vs 비식별 관계 (Identifying vs Non-Identifying)
초보 설계자가 가장 많이 실수하는 부분입니다. 부모 엔터티의 기본키(PK)가 자식 엔터티의 기본키로 상속되면 '실선(식별)', 일반 속성으로 상속되면 '점선(비식별)'으로 표현합니다. 최근 MSA 환경에서는 서비스 간 결합도를 낮추기 위해 의도적으로 비식별 관계와 UUID를 사용하는 추세입니다.
재귀적 관계 (Recursive Relationship)
조직도나 카테고리 트리처럼 하나의 엔터티가 자기 자신과 관계를 맺는 경우입니다. 이를 ERD로 명확히 표현하지 않으면, 계층형 쿼리(Connect By 등) 구현 시 무한 루프에 빠지는 설계 오류를 범하기 쉽습니다.
2026 트렌드: 'Schema-less' 시대의 역설
MongoDB와 같은 NoSQL의 유행으로 "ERD는 필요 없다"는 오해가 있었습니다. 하지만 2026년의 데이터 트렌드는 '다목적 데이터 모델링(Polyglot Persistence)'입니다.
NoSQL을 쓰더라도 데이터의 구조를 파악하기 위한 논리적 ERD는 필수적입니다. 오히려 JSON 문서 구조 내에 데이터를 중복 저장(Embedding)할지, 참조(Referencing)할지를 결정하기 위해 더 정교한 관계 분석이 요구됩니다. 최근에는 'Mermaid.js'나 'dbdiagram.io' 같은 Code-based ERD 도구가 부상하여, 깃허브(GitHub)에서 ERD 변경 이력을 코드로 관리하는 것이 표준이 되고 있습니다.
실무 적용 방안: 도메인 주도 설계(DDD)와 ERD
현대적인 프로젝트에서 ERD는 도메인 주도 설계(DDD)의 산출물과 일치해야 합니다.
- Bounded Context(경계 컨텍스트) 분리: 거대한 하나의 ERD(Monolithic ERD)를 그리는 대신, 주문, 결제, 배송 등 업무 도메인별로 ERD를 쪼개서 관리해야 합니다. 이는 마이크로서비스 전환 시 데이터 마이그레이션의 기준이 됩니다.
- 역공학(Reverse Engineering)의 활용: 레거시 시스템을 분석할 때, DBeaver나 ERWin 같은 도구의 리버스 엔지니어링 기능을 활용해 숨겨진 관계를 시각화하고, 이를 현행화하는 작업이 데이터 거버넌스의 시작입니다.
전문가 제언 (Expert Insight)
💡 Database Architect's Note
기술 도입 시 팁: "완벽한 3정규화에 집착하지 마세요." 이론적으로는 정규화가 옳지만, 조회 성능이 중요한 대시보드용 테이블 설계 시에는 의도적인 반정규화(De-normalization)를 ERD에 반영하고 주석으로 이유를 명시하는 것이 실무적인 센스입니다.
향후 전망: 앞으로 AI가 ERD 초안을 그려주는 시대가 올 것입니다. 하지만 그 ERD가 비즈니스 요구사항(예: "한 고객이 여러 쿠폰을 동시에 쓸 수 있는가?")을 충족하는지 검증하는 것은 여전히 인간 아키텍트의 몫입니다. '데이터 모델링 검수 능력'이 개발자의 핵심 역량이 될 것입니다.
결론: 소통을 위한 공용어
ER 다이어그램은 단순한 기술 문서가 아닙니다. 기획자의 요구사항, 개발자의 로직, DBA의 성능 최적화 전략이 만나는 교차점입니다. 기술이 발전하고 도구가 변해도 '데이터 간의 관계'를 정의하는 본질은 변하지 않습니다. 화려한 최신 기술 스택 이전에, 화이트보드 앞에 서서 동료들과 ERD를 그리며 치열하게 토론하는 문화가 견고한 시스템을 만듭니다.