DB 마이그레이션 핵심 정리 | Turso, Supabase, Firebase, MongoDB Atlas, AWS RDS, Cloudflare D1 실전 비교

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DB 마이그레이션이란 무엇인가

데이터베이스 마이그레이션은 기존 데이터베이스의 데이터, 스키마, 구조를 다른 플랫폼이나 시스템으로 이전하는 과정을 의미합니다. 단순히 데이터를 복사하여 붙여넣는 것이 아니라, 데이터의 무결성을 유지하면서 새로운 환경에서도 정상적으로 작동하도록 변환하고 검증하는 복잡한 프로세스입니다. 예를 들어, 온프레미스 MySQL 서버에서 AWS RDS로 이전하거나, Firebase에서 Supabase로 전환하는 것이 대표적인 마이그레이션 사례입니다. 마이그레이션은 크게 두 가지 유형으로 구분됩니다. 첫째는 스키마 마이그레이션으로, 테이블 구조, 컬럼, 인덱스, 제약조건 등 데이터베이스의 구조적 변경을 관리합니다. 둘째는 데이터 마이그레이션으로, 실제 저장된 레코드와 정보를 새로운 시스템으로 이전하는 작업입니다. 현대 개발 환경에서 마이그레이션은 버전 관리 시스템과 결합하여 데이터베이스 변경 이력을 추적하고, 팀 협업 시 일관된 스키마 상태를 유지하는 핵심 도구로 자리잡았습니다. 특히 클라우드 네이티브 아키텍처의 확산으로 서버리스 데이터베이스, 엣지 컴퓨팅 기반 DB 등 새로운 유형의 데이터베이스가 등장하면서 마이그레이션의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. Turso, Supabase, Cloudflare D 같은 차세대 데이터베이스 서비스들은 각각 고유한 마이그레이션 도구와 방법론을 제공하며, 이를 이해하고 활용하는 것이 현대 개발자의 필수 역량이 되었습니다.

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DB 마이그레이션이 중요한 이유

데이터베이스는 모든 애플리케이션의 핵심 자산입니다. 사용자 정보, 거래 내역, 비즈니스 로직 데이터 등 기업의 가장 중요한 정보가 데이터베이스에 저장되어 있습니다. 따라서 마이그레이션 과정에서 발생하는 문제는 단순한 기술적 이슈를 넘어 비즈니스 연속성과 직결됩니다. Gartner의 조사에 따르면 전체 데이터 마이그레이션 프로젝트의 83%가 예산 초과 또는 일정 지연을 경험하며, 이는 적절한 마이그레이션 전략의 부재에서 기인합니다. 마이그레이션이 중요한 첫 번째 이유는 비용 최적화입니다. 레거시 시스템 유지 비용이 지속적으로 증가하는 상황에서 클라우드 기반 데이터베이스로 전환하면 인프라 비용을 40-60% 절감할 수 있습니다. 두 번째는 성능 향상입니다. 최신 데이터베이스 서비스들은 자동 스케일링, 글로벌 복제, 엣지 캐싱 등 레거시 시스템에서는 구현하기 어려운 기능을 기본 제공합니다. 세 번째는 개발 생산성입니다. Supabase나 Firebase 같은 BaaS(Backend as a Service)는 인증, 실시간 구독, API 자동 생성 등 개발 시간을 획기적으로 단축시키는 기능을 제공합니다. 또한 마이그레이션은 기술 부채 해소의 기회이기도 합니다. 오래된 스키마 설계, 비효율적인 인덱스, 불필요한 중복 데이터 등을 마이그레이션 과정에서 정리할 수 있습니다. 2026년 현재 많은 기업들이 MongoDB Atlas Device Sync 서비스 종료(2025년 9월), PlanetScale 무료 티어 폐지 등으로 인해 강제 마이그레이션을 경험하고 있으며, 이러한 상황에 대비한 마이그레이션 역량 확보가 필수가 되었습니다.

데이터 마이그레이션 실패는 기업에 심각한 영향을 미칩니다. 여러 연구에 따르면 마이그레이션 프로젝트의 약 70%가 목표를 달성하지 못하며, 94%의 데이터베이스 마이그레이션이 예정된 마감일을 놓치는 것으로 나타났습니다. Oracle의 조사에서는 80% 이상의 마이그레이션 프로젝트가 예산이나 일정을 초과한다고 보고했습니다. 이러한 실패의 주요 원인은 불명확한 범위 설정, 통합 복잡성 과소평가, 조직 문화 및 프로세스 간극 등입니다. 마이그레이션 실패 시 발생하는 위험 요소는 다음과 같습니다. 데이터 손실은 가장 치명적인 위험으로, 불완전한 전송이나 변환 오류로 인해 비즈니스 핵심 데이터가 유실될 수 있습니다. 서비스 다운타임은 마이그레이션 중 시스템 접근이 불가능해지는 시간으로, 이커머스 기업의 경우 시간당 수천만 원의 매출 손실로 이어질 수 있습니다. 데이터 불일치는 원본과 대상 데이터베이스 간의 정합성이 깨지는 문제로, 추후 심각한 비즈니스 로직 오류를 야기합니다.

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SQL 언어와 마이그레이션 명령어 이해하기

데이터베이스 마이그레이션을 이해하려면 SQL(Structured Query Language)의 기본 명령어 체계를 알아야 합니다. SQL은 크게 DDL(Data Definition Language), DML(Data Manipulation Language), DCL(Data Control Language), TCL(Transaction Control Language)로 구분되며, 마이그레이션에서는 주로 DDL과 DML이 핵심적인 역할을 합니다. 스키마 마이그레이션은 DDL을 통해 테이블 구조를 변경하고, 데이터 마이그레이션은 DML을 통해 실제 레코드를 이동시킵니다. 마이그레이션 파일은 일반적으로 .sql 확장자를 가진 순수 SQL 파일이거나, Liquibase의 경우 XML, YAML, JSON 형식으로 작성됩니다. 각 마이그레이션 파일에는 버전 번호나 타임스탬프가 포함되어 실행 순서를 보장합니다. 예를 들어 20260202_001_create_users_table.sql과 같은 명명 규칙을 사용하여 마이그레이션 히스토리를 관리합니다.

DDL은 데이터베이스 객체의 구조를 정의하고 수정하는 명령어입니다. CREATE는 새로운 테이블, 인덱스, 뷰 등을 생성합니다. CREATE TABLE users (id BIGINT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL);와 같이 사용합니다. ALTER는 기존 객체를 수정하며, 컬럼 추가, 타입 변경, 제약조건 수정 등에 활용됩니다. ALTER TABLE users ADD COLUMN email VARCHAR(255);처럼 스키마 변경에 필수적입니다. DROP은 객체를 삭제하는 명령어로, 데이터까지 함께 삭제되므로 신중하게 사용해야 합니다. TRUNCATE는 테이블의 모든 데이터를 빠르게 삭제하지만 구조는 유지합니다. 마이그레이션에서 DDL 명령어는 버전 관리되어야 하며, 각 변경사항은 되돌릴 수 있는(reversible) 형태로 작성하는 것이 모범 사례입니다. Up 마이그레이션과 Down 마이그레이션을 쌍으로 작성하여 롤백 가능성을 확보해야 합니다.

DML은 데이터 자체를 조작하는 명령어입니다. INSERT는 새 레코드를 추가하고, UPDATE는 기존 레코드를 수정하며, DELETE는 레코드를 삭제합니다. 데이터 마이그레이션에서는 대량의 INSERT 작업이 발생하며, 이때 배치 처리와 트랜잭션 관리가 중요합니다. 예를 들어, 100만 건의 레코드를 마이그레이션할 때 한 번에 모든 데이터를 INSERT하면 메모리 부족이나 타임아웃이 발생할 수 있으므로, 1,000~10,000건 단위로 나누어 처리하는 것이 일반적입니다. SELECT INTO나 INSERT INTO SELECT 구문은 테이블 간 데이터 복사에 유용합니다. 또한 마이그레이션 중 데이터 변환이 필요한 경우 UPDATE와 함께 CASE 문이나 함수를 활용합니다. 예를 들어 UPDATE users SET status = CASE WHEN is_active = 1 THEN 'active' ELSE 'inactive' END;와 같이 레거시 컬럼 값을 새로운 형식으로 변환할 수 있습니다.

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3가지 핵심 DB 마이그레이션 전략

데이터베이스 마이그레이션 전략은 비즈니스 요구사항, 데이터 규모, 허용 가능한 다운타임에 따라 선택해야 합니다. 잘못된 전략 선택은 프로젝트 실패의 주요 원인이 되므로, 각 전략의 특성을 명확히 이해하고 상황에 맞게 적용하는 것이 중요합니다.

Big Bang 마이그레이션은 한 번에 모든 데이터를 이전하는 방식입니다. 주말이나 점검 시간에 서비스를 중단하고 전체 마이그레이션을 완료합니다. 장점은 단순성과 명확한 컷오버 시점이지만, 실패 시 전체 롤백이 필요하고 다운타임이 발생합니다. Trickle 마이그레이션은 데이터를 작은 단위로 나누어 점진적으로 이전합니다. 각 단계의 성공을 확인하며 진행하므로 리스크가 분산되지만, 두 시스템을 동시에 운영해야 하는 부담이 있습니다. Zero-Downtime 마이그레이션은 서비스 중단 없이 실시간으로 데이터를 복제하고 동기화하는 방식입니다. 원본 데이터베이스의 변경사항을 CDC(Change Data Capture) 기술로 캡처하여 대상 시스템에 지속적으로 반영합니다. AWS DMS, MongoDB Atlas Live Migration, Striim 등의 도구가 이 방식을 지원합니다. 가장 복잡하지만 비즈니스 영향을 최소화할 수 있어 대규모 엔터프라이즈에서 선호됩니다.

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주요 클라우드 DB 서비스별 마이그레이션 방법

각 클라우드 데이터베이스 서비스는 고유한 마이그레이션 도구와 방법론을 제공합니다. 서비스 특성에 맞는 접근 방식을 이해하면 마이그레이션 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 아래에서 2026년 현재 인기 있는 6가지 데이터베이스 서비스의 마이그레이션 방법을 상세히 살펴봅니다.

Turso는 libSQL 기반의 엣지 데이터베이스로, 전 세계 수백 개 위치에서 밀리초 단위의 지연 시간을 제공합니다. SQLite와 호환되므로 기존 SQLite 파일을 직접 마이그레이션할 수 있습니다. 마이그레이션 전 데이터베이스가 WAL(Write-Ahead Logging) 모드인지 확인해야 하며, PRAGMA journal_mode=WAL; 명령으로 설정할 수 있습니다. Turso CLI를 사용한 마이그레이션은 turso db create mydb --from-file ./local.db 명령으로 간단히 수행됩니다. Platform API를 통해 프로그래매틱하게 마이그레이션할 수도 있습니다. Geni, Atlas 같은 서드파티 마이그레이션 도구도 Turso를 지원하며, Prisma ORM과 함께 사용할 경우 npx prisma migrate deploy 명령으로 스키마 변경을 적용합니다. PlanetScale에서 Turso로 마이그레이션하는 경우, MySQL과 SQLite의 문법 차이(예: AUTO_INCREMENT vs AUTOINCREMENT)를 고려한 스키마 변환이 필요합니다.

Supabase는 PostgreSQL을 기반으로 한 오픈소스 Firebase 대안입니다. Supabase CLI를 통해 마이그레이션을 관리하며, supabase migration new create_users_table 명령으로 새 마이그레이션 파일을 생성합니다. 생성된 SQL 파일에 DDL 명령어를 작성하고, supabase migration up 명령으로 로컬 데이터베이스에 적용합니다. 프로덕션 배포 시 supabase db push 명령을 사용하며, 시드 데이터가 필요한 경우 --include-seed 옵션을 추가합니다. Supabase의 강력한 기능 중 하나는 supabase db diff 명령으로, Dashboard에서 GUI로 변경한 스키마를 자동으로 SQL 마이그레이션 파일로 생성해줍니다. 이는 SQL에 익숙하지 않은 개발자도 쉽게 마이그레이션을 관리할 수 있게 합니다. 다른 Supabase 프로젝트 간 마이그레이션은 pg_dump와 pg_restore를 활용하거나, Paid Plan의 물리적 백업 복원 기능을 사용합니다.

Firebase는 Realtime Database와 Firestore 두 가지 NoSQL 옵션을 제공합니다. Firebase 마이그레이션은 관계형 데이터베이스와 달리 스키마가 유연하므로, 데이터 구조 변경이 상대적으로 자유롭습니다. 프로젝트 간 Firestore 데이터 이동은 관리형 import/export 기능을 사용하며, Cloud Storage 버킷을 통해 데이터를 내보내고 다른 프로젝트에서 가져옵니다. Firebase에서 다른 플랫폼으로 마이그레이션하는 경우가 많아지고 있습니다. Supabase는 공식 Firebase Auth 마이그레이션 가이드를 제공하며, Firestore 데이터는 JSON 형식으로 내보낸 후 변환 스크립트를 통해 관계형 모델로 재구성합니다. NoSQL에서 SQL로의 마이그레이션은 데이터 정규화 과정이 필요하며, 중첩 문서를 여러 테이블로 분리하는 설계 작업이 선행되어야 합니다. AWS로 마이그레이션하는 경우 DynamoDB를 대상으로 선택하면 NoSQL 구조를 유지할 수 있습니다.

MongoDB Atlas는 완전 관리형 문서 데이터베이스 서비스로, 다양한 마이그레이션 옵션을 제공합니다. Live Migration Service는 온프레미스 MongoDB나 다른 클라우드의 MongoDB를 Atlas로 실시간 이전합니다. Pull 방식과 Push 방식을 지원하며, 마이그레이션 중에도 원본 데이터베이스에 읽기/쓰기가 가능합니다. JSON이나 CSV 파일에서 데이터를 가져올 때는 MongoDB Compass GUI를 사용하면 편리합니다. 백업 및 복원에는 mongodump/mongorestore CLI 도구를 활용합니다. 관계형 데이터베이스에서 MongoDB로 마이그레이션하는 경우 Relational Migrator 도구가 AI 기반 데이터 모델링과 코드 변환을 지원합니다. 2025년 9월 Atlas Device Sync 서비스가 종료되어 모바일 앱 개발자들은 Couchbase 등 대안 솔루션으로의 마이그레이션을 고려해야 합니다.

AWS RDS(Relational Database Service)는 MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server 등 다양한 관계형 데이터베이스 엔진을 지원합니다. AWS Database Migration Service(DMS)는 동종 및 이종 데이터베이스 간 마이그레이션을 자동화합니다. 예를 들어 온프레미스 Oracle에서 AWS RDS PostgreSQL로의 이종 마이그레이션도 가능합니다. DMS 사용 시 Schema Conversion Tool(SCT)을 함께 활용하면 스키마 변환을 자동화할 수 있습니다. 2024년 11월 발표된 EC 데이터베이스의 RDS 자동 마이그레이션 기능은 네트워킹 설정과 데이터 이전을 완전히 자동화합니다. 마이그레이션 모범 사례로는 외래 키 제약조건과 트리거를 일시적으로 비활성화하고, Full Load + CDC 작업 시 CDC 단계 전에 보조 인덱스를 추가하는 것이 권장됩니다.

Cloudflare D1은 Cloudflare Workers 환경에서 동작하는 서버리스 SQLite 데이터베이스입니다. 마이그레이션 파일은 migrations/ 폴더에 .sql 확장자로 저장되며, wrangler d migrations create 명령으로 생성합니다. 각 파일은 순차적인 버전 번호를 가지며, 적용된 마이그레이션은 d1_migrations 테이블에 기록됩니다. 마이그레이션 적용은 wrangler d migrations apply 명령을 사용합니다. 로컬 개발 환경과 프로덕션 환경의 마이그레이션을 분리하여 관리할 수 있으며, --local 플래그로 로컬 테스트가 가능합니다. 기존 SQLite 파일을 D1으로 가져오려면 wrangler d execute --file=./backup.sql 명령을 사용합니다. Drizzle ORM이나 Prisma와 통합하여 타입 안전한 마이그레이션 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

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인기 마이그레이션 도구 비교: Flyway vs Liquibase vs Prisma

마이그레이션 도구 선택은 프로젝트의 규모, 팀의 기술 스택, 데이터베이스 종류에 따라 달라집니다. Flyway와 Liquibase는 오랜 역사를 가진 엔터프라이즈급 도구이고, Prisma는 현대적인 TypeScript/JavaScript 생태계에서 인기를 얻고 있습니다. 각 도구의 특성을 이해하면 프로젝트에 적합한 선택을 할 수 있습니다. Flyway는 SQL 기반 마이그레이션 도구로, 단순하고 직관적인 접근 방식이 특징입니다. 마이그레이션 파일은 순수 SQL로 작성하며, V1__Create_users_table.sql과 같은 명명 규칙을 따릅니다. Java 기반이지만 CLI로도 사용 가능하며, 대부분의 관계형 데이터베이스를 지원합니다. Liquibase는 Flyway보다 유연한 접근 방식을 제공하며, SQL 외에도 XML, YAML, JSON 형식으로 마이그레이션을 정의할 수 있습니다. 변경 세트(changeset) 개념으로 세밀한 제어가 가능하고, 롤백 기능이 강력합니다. Prisma Migrate는 Node.js 생태계의 대표적인 ORM인 Prisma에 포함된 마이그레이션 도구입니다. schema.prisma 파일에서 스키마를 선언적으로 정의하면, prisma migrate dev 명령이 자동으로 SQL 마이그레이션을 생성합니다. 타입 안전성과 개발자 경험이 뛰어나지만, Prisma 생태계에 종속됩니다. 최근에는 Atlas가 선언적 마이그레이션의 새로운 대안으로 주목받고 있으며, Terraform과 유사한 방식으로 데이터베이스 스키마를 관리합니다.

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DB 마이그레이션 베스트 프랙티스 8가지

성공적인 데이터베이스 마이그레이션을 위해서는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 다음 8가지 베스트 프랙티스를 따르면 마이그레이션 실패 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 첫째, 반드시 백업을 수행합니다. 마이그레이션 시작 전 전체 데이터베이스의 스냅샷을 생성하고, 별도의 안전한 위치에 저장합니다. 백업 복원 테스트도 반드시 사전에 수행하여 실제 롤백이 필요할 때 문제가 없는지 확인합니다. 둘째, 프로젝트 범위를 명확히 정의합니다. Gartner에 따르면 90%의 마이그레이션 프로젝트에서 사양 변경이 발생합니다. 초기에 마이그레이션 대상 테이블, 데이터 볼륨, 제외 항목을 명확히 문서화하여 범위 확장(scope creep)을 방지합니다. 셋째, 현재 데이터를 분석합니다. 더 이상 필요하지 않은 레거시 데이터, 중복 레코드, 무효한 참조 등을 마이그레이션 전에 정리합니다. 불필요한 데이터를 새 시스템으로 가져가면 리소스 낭비와 성능 저하를 초래합니다. 넷째, 역할과 책임을 명확히 합니다. 마이그레이션 의사결정자, 데이터 검증 담당자, 롤백 승인자 등을 사전에 지정하여 문제 발생 시 신속한 대응이 가능하도록 합니다. 다섯째, 스테이징 환경에서 충분히 테스트합니다. 프로덕션과 동일한 환경에서 전체 마이그레이션 프로세스를 최소 2회 이상 리허설합니다. 여섯째, 마이그레이션은 작은 단위로 나눕니다. 여러 데이터베이스가 있다면 한 번에 하나씩 마이그레이션하고, 성공을 확인한 후 다음으로 진행합니다. 일곱째, 데이터 검증 자동화를 구축합니다. 원본과 대상의 레코드 수, 체크섬, 샘플 데이터 비교 등을 자동화된 스크립트로 검증합니다. 여덟째, 롤백 계획을 수립하고 테스트합니다. 마이그레이션 실패 시 원래 상태로 복구하는 데 필요한 시간과 절차를 사전에 정의하고 검증합니다.

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결론: 성공적인 DB 마이그레이션을 위한 핵심 체크리스트

데이터베이스 마이그레이션은 단순한 기술 작업이 아니라 비즈니스 연속성을 좌우하는 전략적 프로젝트입니다. 이 글에서 살펴본 것처럼 마이그레이션 실패율이 70-83%에 달하는 현실에서, 체계적인 계획과 적절한 도구 선택이 성공의 핵심 요소입니다. Turso, Supabase, Firebase, MongoDB Atlas, AWS RDS, Cloudflare D 등 각 플랫폼이 제공하는 마이그레이션 도구와 방법론을 이해하고, 프로젝트 특성에 맞는 전략을 수립해야 합니다. SQL의 DDL과 DML 명령어에 대한 이해는 마이그레이션의 기초이며, Big Bang, Trickle, Zero-Downtime 세 가지 전략 중 비즈니스 요구사항에 맞는 방식을 선택하는 것이 중요합니다. Flyway, Liquibase, Prisma 같은 마이그레이션 도구는 팀의 기술 스택과 프로젝트 규모에 따라 신중하게 선택해야 합니다. 무엇보다 백업, 테스트, 롤백 계획이라는 기본 원칙을 절대 소홀히 해서는 안 됩니다. 지금 바로 현재 운영 중인 데이터베이스의 백업 상태를 점검하고, 다음 프로젝트에서 활용할 마이그레이션 도구를 테스트해 보세요. 스테이징 환경에서의 리허설 없이 프로덕션 마이그레이션을 진행하는 것은 무모한 도박입니다. 충분한 준비와 검증을 통해 데이터 손실 없는 안전한 마이그레이션을 달성하시기 바랍니다.

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자주 묻는 질문 (FAQ)

데이터 백업은 현재 데이터베이스의 복사본을 생성하여 장애 복구에 대비하는 것이고, 마이그레이션은 데이터를 다른 시스템이나 플랫폼으로 이전하는 것입니다. 백업은 동일한 형식과 구조를 유지하지만, 마이그레이션은 스키마 변환, 데이터 타입 변경, 정규화 등 데이터 변환 작업이 수반될 수 있습니다. 또한 백업은 정기적으로 자동화하여 수행하지만, 마이그레이션은 일회성 또는 계획된 프로젝트로 진행됩니다. 마이그레이션 시에도 반드시 백업을 먼저 수행하여 롤백 가능성을 확보해야 합니다.

Zero-Downtime 마이그레이션 전략을 사용하면 서비스 중단 없이 마이그레이션이 가능합니다. CDC(Change Data Capture) 기술을 활용하여 원본 데이터베이스의 변경사항을 실시간으로 대상 시스템에 복제합니다. AWS DMS, MongoDB Atlas Live Migration, Striim 등의 도구가 이를 지원합니다. 다만 완벽한 제로 다운타임은 기술적으로 매우 복잡하고 비용이 높으며, 최종 컷오버 시점에 수 초에서 수 분의 지연이 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우 다운타임을 최소화하는 것이 현실적인 목표입니다.

네, 분리하는 것이 모범 사례입니다. 스키마 마이그레이션은 테이블 구조, 인덱스, 제약조건 등의 변경을 다루고, 데이터 마이그레이션은 실제 레코드의 이동을 담당합니다. 이를 분리하면 각 단계의 성공을 독립적으로 검증할 수 있고, 문제 발생 시 원인 파악이 용이합니다. 일반적으로 스키마를 먼저 생성하고, 데이터를 이동한 후, 마지막에 인덱스와 제약조건을 적용하는 순서로 진행합니다. 이렇게 하면 대량 데이터 삽입 시 인덱스 업데이트 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

NoSQL과 SQL은 근본적으로 다른 데이터 모델을 사용하므로, 단순 복사가 아닌 데이터 재설계가 필요합니다. Firebase나 MongoDB의 중첩 문서(nested document)는 관계형 모델에서 여러 테이블로 정규화해야 합니다. 예를 들어, 사용자 문서 안에 중첩된 주문 배열은 users 테이블과 orders 테이블로 분리되어야 합니다. 또한 NoSQL의 유연한 스키마에서 SQL의 엄격한 스키마로 전환하면서 데이터 타입 불일치, NULL 값 처리, 참조 무결성 등의 문제가 발생할 수 있으므로 철저한 데이터 프로파일링이 선행되어야 합니다.

기술적으로는 가능하지만 권장하지 않습니다. 순수 SQL 스크립트로 마이그레이션을 수행하면 버전 관리, 롤백, 적용 이력 추적 등을 수동으로 관리해야 합니다. 팀 협업 환경에서는 누가 어떤 스키마 변경을 언제 적용했는지 추적하기 어렵고, 환경별(개발, 스테이징, 프로덕션) 마이그레이션 상태 동기화가 복잡해집니다. Flyway나 Liquibase 같은 도구는 이러한 문제를 해결하며, 학습 곡선이 낮아 빠르게 도입할 수 있습니다. 최소한 마이그레이션 파일의 명명 규칙과 실행 순서를 관리하는 간단한 스크립트라도 작성하는 것이 좋습니다.

데이터 정합성 검증은 여러 단계로 수행합니다. 첫째, 원본과 대상의 전체 레코드 수를 비교합니다. 둘째, 주요 테이블의 체크섬이나 해시값을 계산하여 대조합니다. 셋째, 무작위로 추출한 샘플 레코드의 모든 필드 값을 상세 비교합니다. 넷째, 외래 키 관계가 올바르게 유지되는지 확인하는 참조 무결성 검사를 수행합니다. 이러한 검증은 수동으로 하기보다 자동화된 스크립트나 도구를 사용하는 것이 효율적입니다. AWS DMS는 내장 데이터 검증 기능을 제공하며, 커스텀 검증이 필요한 경우 Python이나 SQL 스크립트를 작성하여 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있습니다.

롤백 전략은 마이그레이션 방식에 따라 다릅니다. Big Bang 마이그레이션의 경우 사전에 생성한 전체 백업에서 복원합니다. Trickle 마이그레이션은 실패한 단계만 롤백하고 이전 성공 단계는 유지할 수 있습니다. Zero-Downtime 마이그레이션은 원본 시스템이 계속 운영 중이므로, 컷오버를 취소하고 원본으로 트래픽을 다시 라우팅하면 됩니다. 중요한 것은 롤백 절차를 사전에 문서화하고 리허설하는 것입니다. 롤백에 필요한 시간, 데이터 손실 범위, 담당자 연락처 등을 포함한 롤백 런북(runbook)을 준비해야 합니다.