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PostgreSQL 데이터베이스 백업 및 복원. Docker/로컬 환경 지원.
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Based on SOC occupation classification
| name | db-backup |
| description | PostgreSQL 데이터베이스 백업 및 복원. Docker/로컬 환경 지원. |
PostgreSQL 데이터베이스를 백업하고 복원합니다.
/db-backup backup # Docker DB 백업
/db-backup backup --local # 로컬 DB 백업 (localhost:5434)
/db-backup list # 백업 목록 조회
/db-backup restore <file> # Docker DB로 복원
/db-backup restore <file> --server # 서버 DB로 복원
| 명령 | 옵션 | 설명 |
|---|---|---|
backup | (없음) | Docker 컨테이너 내 DB 백업 |
backup | --local | 로컬 PostgreSQL 백업 (localhost:5434) |
backup | --compressed | 압축 포맷 (.dump) |
list | 사용 가능한 백업 파일 목록 | |
restore | <file> | 지정 파일로 Docker DB 복원 |
restore | <file> --local | 로컬 PostgreSQL로 복원 |
restore | <file> --server | 서버 DB로 복원 (확인 필요) |
# 프로젝트 루트에서 실행
cd $PROJECT_ROOT
# 백업 (Docker)
python backup_db.py
# 복원 (Docker)
python restore_db.py <backup_file>
# backend 디렉토리에서 실행
cd $PROJECT_ROOT/backend
# 백업 (로컬 DB)
python -m scripts.db_backup --backup
# 복원 (로컬 DB)
python -m scripts.db_backup --restore <file> --target local
# 복원 (서버 DB) - SERVER_DATABASE_URL 필요
python -m scripts.db_backup --restore <file> --target server
# 목록 조회
python -m scripts.db_backup --list
| 변수 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
DATABASE_URL | 로컬 PostgreSQL 연결 | localhost:5434 |
SERVER_DATABASE_URL | 서버 PostgreSQL 연결 | (미설정) |
POSTGRES_USER | DB 사용자명 | postgres |
POSTGRES_PASSWORD | DB 비밀번호 | password |
POSTGRES_DB | DB 이름 | edwards |
backups/
├── backup_20260130_120000.sql # 일반 백업
├── backup_20260130_120000.dump # 압축 백업
├── edwards_backup_*.sql # Docker 백업 (backup_db.py)
└── edwards_full_backup_*.sql.gz # 전체 백업
# Docker DB 백업
python backup_db.py
# 결과: backups/edwards_backup_20260130_HHMMSS.sql
# .env에 SERVER_DATABASE_URL 설정 필요
cd backend
python -m scripts.db_backup --restore backup_20260130.sql --target server
# 확인 프롬프트: "yes" 입력
# 원본 PC
python backup_db.py
# 새 PC (backups/ 폴더에 파일 복사 후)
python restore_db.py edwards_backup_20260130_120000.sql
--server 옵션 사용 시 "yes" 입력 필요backup_db.py - Docker 백업 스크립트restore_db.py - Docker 복원 스크립트backend/scripts/db_backup.py - 전체 기능 유틸리티프로젝트의 workthrough 문서들을 참조하여 과거 개발 작업 기록과 패턴을 이해하고 적용합니다.
Gemini-Claude Engineering Loop 방법론을 적용하여 계획, 검토, 구현의 3단계 프로세스로 안전하고 품질 높은 코드를 작성합니다.
Vercel Engineering의 React/Next.js 성능 최적화 가이드라인을 적용하여 렌더링 성능, 번들 크기, API 호출을 최적화합니다.
CSV에서 worklog를 DB로 증분 마이그레이션. User/Project/WorkType을 의미론적으로 추론하여 매핑. 날짜 범위 지정 가능.