6억 건의 팔로우 관계 데이터를 다루는 것은 정말 흥미로운 대용량 데이터 설계 문제입니다. 현재 코드에서 사용하고 있는 방식과 다른 대안들을 체계적으로 비교해보겠습니다.

현재 방식: 관계형 테이블 (Relational Table)

코드에서 보시는 NEOUserRelationEntity처럼 중간 테이블을 사용하는 방식입니다:

sql
-- star_fan_map 테이블
CREATE TABLE star_fan_map (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    follower_id BIGINT,-- 팔로우하는 사람
    star_id BIGINT-- 팔로우 받는 스타
);

장점:

• ACID 트랜잭션 보장으로 데이터 일관성이 확실합니다
• 복잡한 쿼리와 조인 연산이 가능해서 분석 작업에 유리합니다
• 기존 JPA 코드와의 호환성이 좋습니다
• 인덱스 최적화가 잘 되어 있으면 단일 조회는 빠릅니다

단점:

• 6억 건에서 조회 성능이 느려질 수 있습니다 (특히 팬이 많은 스타의 경우)
• 저장 공간이 많이 필요합니다 (각 관계마다 최소 16-24바이트)
• 대용량 데이터에서 조인 연산 비용이 높습니다

대안 1: JSON/Array 필드 방식

각 사용자별로 팔로우 목록을 JSON이나 배열로 저장하는 방법입니다:

sql
-- 사용자 테이블에 팔로우 목록 추가
ALTER TABLE users ADD COLUMN following_list JSON;
ALTER TABLE users ADD COLUMN follower_list JSON;

장점:

• 한 사용자의 전체 팔로우 목록을 단일 쿼리로 가져올 수 있습니다
• 저장 공간이 상대적으로 적습니다