데이터베이스 설계를 하기 위해서

1번
사용자아이디, 작업일자, 핸드폰번호
사용자아이디, 작업일자, 핸드폰번호
사용자아이디, 작업일자, 핸드폰번호
.....
이렇게 하는 방법과
2번
사용자아이디, 작업일자, [핸드폰번호, 핸드폰번호...]

아니면 어떤방법이 좋을까요

데이터베이스 설계에 대해 세 가지 접근 방식을 제안하고, 각각의 장단점을 설명하겠습니다:

1. 일반 테이블 방식 (1번 방식)

   class PhoneNumberLog(models.Model):
    user_id = models.CharField(max_length=50)
    work_date = models.DateField()
    phone_number = models.CharField(max_length=20)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
   
    class Meta:
        indexes = [
            models.Index(fields=['user_id', 'work_date']),
        ]

   장점:

• 단순하고 직관적인 구조
• 쉬운 쿼리 작성
• 개별 레코드 관리 용이
  단점:
• 데이터 중복 가능성
• 저장 공간 더 필요
• 대량 데이터 시 성능 영향

2. JSON 필드 사용 (2번 방식)

   class PhoneNumberLogJson(models.Model):
    user_id = models.CharField(max_length=50)
    work_date = models.DateField()
    phone_numbers = models.JSONField()  # 배열 형태로 저장
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
   
    class Meta:
        indexes = [
            models.Index(fields=['user_id', 'work_date']),
        ]

   장점:

• 저장 공간 효율적
• 유연한 데이터 구조
• 한 번의 쿼리로 모든 번호 조회
  단점:
• 특정 번호 검색이 어려움
• 데이터 무결성 검증 어려움
• 인덱싱 제한적

3. 관계형 테이블 사용 (추천 방식)

   class PhoneNumberWork(models.Model):
    user_id = models.CharField(max_length=50)
    work_date = models.DateField()
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
   
    class Meta:
        unique_together = ['user_id', 'work_date']
   

class PhoneNumber(models.Model):
work = models.ForeignKey(PhoneNumberWork, on_delete=models.CASCADE, related_name='phone_numbers')
phone_number = models.CharField(max_length=20)
created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

class Meta:
    indexes = [
        models.Index(fields=['phone_number']),
    ]

장점:
- 데이터 무결성 보장
- 효율적인 검색과 필터링
- 확장성이 좋음
단점:
- 구조가 더 복잡
- 조인 필요
- 초기 설정 시간 필요

사용 예시:
```python
# 데이터 저장
work = PhoneNumberWork.objects.create(
    user_id='user1',
    work_date='2024-03-14'
)
PhoneNumber.objects.bulk_create([
    PhoneNumber(work=work, phone_number='010-1234-5678'),
    PhoneNumber(work=work, phone_number='010-2345-6789')
])

# 조회
work = PhoneNumberWork.objects.prefetch_related('phone_numbers').get(
    user_id='user1',
    work_date='2024-03-14'
)
phone_numbers = [pn.phone_number for pn in work.phone_numbers.all()]

추천:
데이터의 특성과 사용 패턴에 따라 다르지만, 일반적으로는 세 번째 방식(관계형 테이블)을 추천합니다.

그 이유는:

1. 데이터 무결성 보장
2. 효율적인 검색과 필터링
3. 향후 확장성 (예: 번호별 추가 정보 저장)
4. 표준 데이터베이스 기능 활용
5. 백업과 복구 용이

단, 다음과 같은 경우에는 다른 방식을 고려할 수 있습니다:

• 매우 단순한 로깅 목적: 1번 방식
• 유연한 구조가 필요하고 검색이 적은 경우: 2번 방식
• 데이터 양이 매우 적은 경우: 1번 방식

실제 구현 시에는 예상 데이터 양과 주요 사용 패턴을 고려하여 선택하시면 좋겠습니다.