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thug0bin dd28958a59 docs: 데이터베이스 구조 문서화 (APC, MSSQL, PostgreSQL)

2026-02-28 10:44:50 +09:00

7.6 KiB

Raw Blame History

🖼️ 동물약 이미지 매핑 계획

📋 목표

챗봇에서 동물약 추천 시 제품 이미지를 함께 표시

🗄️ 데이터 현황

MSSQL (약국 POS - PM_DRUG.CD_GOODS)

컬럼	설명	현황
`DrugCode`	제품코드	✅ 전체 있음 (예: LB000003151)
`GoodsName`	제품명	✅ 전체 있음
`BARCODE`	바코드	⚠️ 14/38개만 있음 (37%)
`BaseCode`	표준코드	❌ 0개 (사용 불가)

PostgreSQL (애니팜 - apc 테이블)

컬럼	설명
`idx`	고유 ID
`apc`	APC 코드 (고유)
`product_name`	제품명
`image_url1` ~ `image_url3`	이미지 URL
`godoimage_url_f`	고도몰 CDN - 앞 이미지
`godoimage_url_b`	고도몰 CDN - 뒤 이미지
`godoimage_url_d`	고도몰 CDN - 상세 이미지

확인 필요: apc 테이블에 바코드 컬럼이 있는지?

🔗 매핑 전략

옵션 1: 바코드 매핑 (37% 커버)

MSSQL.BARCODE ↔ PostgreSQL.barcode(?)

장점: 정확한 매칭
단점: 14/38개만 매핑 가능

옵션 2: 제품명 유사도 매핑 (Fuzzy Matching)

from fuzzywuzzy import fuzz

# MSSQL: "다이로하트정M(12~22kg)"
# PostgreSQL: "다이로하트 정M 12~22kg" 등 유사 이름 매칭
score = fuzz.partial_ratio(mssql_name, pgsql_name)
if score > 80:
    matched = True

장점: 100% 커버 가능
단점: 오매칭 위험

옵션 3: 매핑 테이블 생성 (권장) ✅

-- SQLite에 매핑 테이블 생성
CREATE TABLE drug_image_mapping (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    mssql_drug_code TEXT UNIQUE,  -- MSSQL DrugCode
    pgsql_apc TEXT,               -- PostgreSQL apc 코드
    image_url TEXT,               -- 확정된 이미지 URL
    verified BOOLEAN DEFAULT 0,   -- 수동 검증 여부
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

작업 흐름:

바코드 매칭 (자동) → 14개 즉시 매핑
제품명 유사도로 후보 추천 → 관리자 확인
수동 매핑 → 나머지 제품

📊 MSSQL 동물약 바코드 현황 (38개)

✅ 바코드 있음 (14개)

제품명	DrugCode	바코드
가드L(20~40kg)	LB000003570	8801244508268
가드M(10~20kg)	LB000003569	8801244508237
가드S(2~10kg)	LB000003568	8801244508220
하트가드정L(10~20kg)	LB000003564	8801244508343
하트가드정M(5~10kg)	LB000003453	8801244508329
하트가드정S(2.5~5kg)	LB000003452	8801244508312
하트가드정SS(2.5kg이하)	LB000003451	8801244508305
심파리카L(10~25kg)	LB000003634	8801244508534
심파리카M(4~10kg)	LB000003635	8801244508435
안텔민	S0000001	8809989000009
세레타정(10정)	LB000003146	8809720800455
파라칸L(5kg이상)	LB000003159	8809625390914
파라칸S(5kg이하)	LB000003160	8809625390655
하트칸츄어블(11kg이하)	LB000003696	8809625390563

❌ 바코드 없음 (24개)

제품명	DrugCode
(동)클리어민50(100정)	LB000003504
넥스가드L(15~30kg)	LB000003531
넥스가드xs(2~3.5kg)	LB000003530
다이로하트정M(12~22kg)	LB000003151
다이로하트정S(5.6~11kg)	LB000003150
다이로하트정SS(5.6kg이하)	LB000003149
레보M(10~20kg)	LB000003161
레보S(2~10kg)	LB000003162
밀베마이신A정16mg(대동미어)	LB000003353
밀베마이신A정24mg(대동미어)	LB000003354
하트가드정XL(20~40kg)	LB000003545
안텔민사사(5kg이하)	LB000003158
안텔민킹(5kg이상)	LB000003157
캐치펫캅(2.5~7.5kg)/고양이	LB000003167
캐치펫L(10~20kg)/개	LB000003166
캐치펫M(5~10kg)/개	LB000003165
캐치펫S(2.5~5kg)/개	LB000003164
캐치펫SS(2.5kg이하/개,고양이가능)	LB000003163
하트플레이버블정L(23~45kg)	LB000003544
하트플레이버블정M(12~22kg)	LB000003152
하트플레이버블정mini(5.6kg이하)	LB000003154
하트플레이버블정S(5.6~11kg)	LB000003153
하트플라블러스정M(12~22kg)	LB000003155
하트플라블러스정S(11kg이하)	LB000003156

🛠️ 구현 단계

Phase 1: PostgreSQL 조사

apc 테이블에 바코드 컬럼 확인
이미지 URL 실제 데이터 샘플 확인
동물약 제품 필터링 방법 확인 (for_pets = true?)

Phase 2: 매핑 테이블 생성

SQLite에 drug_image_mapping 테이블 생성
바코드 있는 14개 자동 매핑 시도
관리자 페이지에 매핑 UI 추가

Phase 3: 챗봇 연동

AI 응답에서 제품 매칭 시 이미지 URL 포함
프론트엔드에 이미지 표시 (썸네일)
클릭 시 큰 이미지 또는 상세 페이지

📝 다음 작업

PostgreSQL apc 테이블 샘플 조회

SELECT product_name, image_url1, godoimage_url_f
FROM apc
WHERE for_pets = true
LIMIT 10;

바코드 컬럼 존재 여부 확인

SELECT column_name 
FROM information_schema.columns 
WHERE table_name = 'apc' AND column_name LIKE '%barcode%';

🗃️ MSSQL 테이블 구조 상세

CD_GOODS vs CD_BARCODE 관계

CD_GOODS (제품 마스터)          CD_BARCODE (바코드 마스터)
├── DrugCode (PK) ──────────► DRUGCODE (FK)
├── GoodsName                  ├── BARCODE (개별 바코드)
├── BARCODE (대표 바코드)       ├── TITLECODE (대표 바코드)
├── BaseCode (❌ 비어있음)      ├── BASECODE ✅ (100% 있음!)
├── SUNG_CODE                  ├── SUNG_CODE (성분코드)
└── Saleprice                  ├── DIK_CODE (의약품통합코드)
                               ├── ETCNAME (제품명)
                               └── SPLNAME (제조사)

핵심 포인트:

CD_GOODS.BaseCode는 비어있음 (사용 안 함)
CD_BARCODE.BASECODE에 표준코드 100% 있음!
1개 제품(DrugCode)에 여러 바코드 가능 (낱개, 박스 등)

CD_BARCODE 매핑 키 통계

컬럼	보유율	설명	외부 매핑
`BARCODE`	100%	개별 바코드	⭐ PostgreSQL 매핑 가능
`BASECODE`	100%	표준코드 (식약처)	인체용만
`TITLECODE`	100%	대표 바코드
`DIK_CODE`	68.2%	의약품통합코드
`SUNG_CODE`	44.5%	성분코드

동물약 특이사항

동물약 38개
├── CD_GOODS에 있음 ✅ (POS_BOON = '010103')
├── CD_BARCODE에 없음 ❌ (인체용 아님)
├── DrugCode가 "LB"로 시작 (로컬/자체 등록)
└── BASECODE 매핑 불가 → PostgreSQL(애니팜) 필요

🔗 PostgreSQL(애니팜) 매핑 전략

확인 필요 사항

PostgreSQL apc 테이블에서 확인할 컬럼:

-- 바코드 관련 컬럼 확인
SELECT column_name FROM information_schema.columns 
WHERE table_name = 'apc' 
  AND column_name ILIKE '%barcode%';

-- 코드 관련 컬럼 확인  
SELECT column_name FROM information_schema.columns 
WHERE table_name = 'apc' 
  AND (column_name ILIKE '%code%' OR column_name ILIKE '%apc%');

예상 매핑 키

MSSQL (CD_GOODS/BARCODE)	PostgreSQL (apc)	매핑 방식
`BARCODE`	`barcode`?	직접 매핑
`GoodsName`	`product_name`	유사도 매칭
`제조사`	`company_name`	보조 키

작성일: 2025-06-30 업데이트: 2025-06-30 - CD_BARCODE 구조 분석 추가 프로젝트: pharmacy-pos-qr-system

7.6 KiB Raw Blame History