# AI 도구를 사용한 에이전틱 마이그레이션
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AI 코딩 에이전트는 기본 제공 안전 검사를 통해 스키마를 분석하고, 코드를 변환하고, DDL 마이그레이션을 실행하여 Aurora DSQL로의 마이그레이션을 가속화할 수 있습니다.

## 마이그레이션에 Kiro 사용
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[Kiro](https://kiro.dev/)와 같은 코딩 에이전트는 PostgreSQL 코드를 분석하고 Aurora DSQL로 마이그레이션하는 데 도움이 될 수 있습니다.
+ **스키마 분석:** 기존 스키마 파일을 업로드하고 Kiro에게 잠재적 호환성 문제를 식별하고 대안을 제안하도록 요청하세요.
+ **코드 변환:** 애플리케이션 코드를 제공하고 Kiro에게 트리거 로직을 리팩터링하거나, 시퀀스를 UUID로 대체하거나, 트랜잭션 패턴을 수정하도록 요청하세요.
+ **마이그레이션 계획:** Kiro에게 특정 애플리케이션 아키텍처를 기반으로 단계별 마이그레이션 계획을 생성하도록 요청하세요.
+ **DDL 마이그레이션:** 기본 제공 안전 검사 및 사용자 확인과 함께 테이블 다시 만들기 패턴을 사용하여 스키마 수정 실행

**프롬프트 예제:**

```
"Analyze this PostgreSQL schema for DSQL compatibility and suggest alternatives for any unsupported features"

"Help me refactor this trigger function into application-level logic for DSQL migration"

"Create a migration checklist for moving my Django application from PostgreSQL to DSQL"

"Drop the legacy_status column from the orders table"

"Change the price column from VARCHAR to DECIMAL in the products table"
```

## 테이블 다시 만들기를 사용한 DDL 마이그레이션
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Aurora DSQL MCP 서버에서 AI 에이전트를 사용하는 경우, 특정 ALTER TABLE 작업은 데이터를 안전하게 마이그레이션하는 *테이블 다시 만들기 패턴*을 사용합니다. 에이전트는 각 단계에서 정보를 계속 제공하면서 복잡성을 처리합니다.

다음 작업은 테이블 다시 만들기 패턴을 사용합니다.


| 연산 | 접근 방식 | 
| --- | --- | 
| DROP COLUMN | 새 테이블에서 열 제외 | 
| ALTER COLUMN TYPE | 마이그레이션 중 데이터 유형 캐스팅 | 
| ALTER COLUMN SET/DROP NOT NULL | 새 테이블 정의의 제약 조건 변경 | 
| ALTER COLUMN SET/DROP DEFAULT | 새 테이블 정의에서 기본값 정의 | 
| ADD/DROP CONSTRAINT | 새 테이블에 제약 포함 또는 제거 | 
| MODIFY PRIMARY KEY | 고유성 검증을 사용하여 새 PK 정의 | 
| 열 분할/병합 | SPLIT\_PART, SUBSTRING 또는 CONCAT 사용 | 

다음 ALTER TABLE 작업은 테이블 다시 만들기 없이 직접 지원됩니다.
+ `ALTER TABLE ... RENAME COLUMN` – 열 이름 바꾸기
+ `ALTER TABLE ... RENAME TO` – 테이블 이름 바꾸기
+ `ALTER TABLE ... ADD COLUMN` – 새 열 추가

**안전 기능:** DDL 마이그레이션을 실행할 때 AI 에이전트는 마이그레이션 계획을 제시하고, 데이터 호환성을 확인하고, 행 수를 확인하고, DROP TABLE과 같은 파괴적인 작업을 수행하기 전에 명시적 승인을 요청합니다.

**배치 마이그레이션**: 행이 3,000개를 초과하는 테이블의 경우 에이전트는 트랜잭션 한도 내에서 유지되도록 500\~1,000개의 행 증분으로 마이그레이션을 자동으로 배치화합니다.

## Aurora DSQL MCP 서버
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Aurora DSQL Model Context Protocol(MCP) 서버를 사용하면 AI 어시스턴트가 Aurora DSQL 클러스터에 직접 연결하고 Aurora DSQL 설명서를 검색할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 기존 스키마 분석 및 마이그레이션 변경 사항 제안
+ 테이블 다시 만들기 패턴을 사용하여 DDL 마이그레이션 실행
+ 마이그레이션 중 쿼리 테스트 및 호환성 확인
+ 최신 Aurora DSQL 설명서를 기반으로 정확한 최신 지침 제공

 Aurora DSQL MCP 서버를 AI 어시스턴트와 함께 사용하려면 [Aurora DSQL MCP 서버](SECTION_aurora-dsql-mcp-server.md)의 설정 지침을 참조하세요.