dbslice

로컬 개발 및 디버깅을 위해 최소한의 참조 무결성이 보장된 데이터베이스 하위 집합을 추출합니다.

문제점

전체 프로덕션 데이터베이스를 복사하는 것은 불가능합니다. 그러나 버그를 재현하려면 해당 버그를 일으킨 정확한 데이터가 필요합니다. dbslice는 외래 키 관계를 따라 참조 무결성을 보장하면서 필요한 레코드만 추출하여 이 문제를 해결합니다.

dbslice — seed to subset

빠른 시작

# Install globally
uv tool install dbslice   # or: pip install dbslice
Extract an order and all related records
dbslice extract postgres://localhost/myapp --seed "orders.id=12345" > subset.sql
Import into local database
psql -d localdb < subset.sql

기능

제로 구성 시작 -- 스키마를 자동으로 탐색하며, 데이터 모델 파일이 필요 없음
단일 명령어 -- 하나의 CLI 호출로 완전한 데이터 하위 집합 추출
기본적으로 안전함 -- 민감한 필드(이메일, 전화번호, SSN 등)를 자동 감지 및 익명 처리
컴플라이언스 프로필 -- 내장된 GDPR, HIPAA Safe Harbor, PCI-DSS 프로필과 2단계 PII 스캔
컬럼 매핑 UI -- 로컬 브라우저 UI를 통해 컬럼 시각적 매핑, 컴플라이언스 프로필 적용 및 설정 내보내기
다양한 출력 형식 -- SQL, JSON, CSV
스트리밍 -- 대용량 데이터셋(10만+ 행)에 대한 메모리 효율적 추출
가상 외래 키 -- Django GenericForeignKeys 및 설정을 통한 암시적 관계 지원
설정 파일 -- 반복 가능한 추출을 위한 YAML 기반 구성
검증 -- 추출된 데이터의 참조 무결성 검사

데이터베이스 지원

| 데이터베이스 | 상태 | |------------|-----------------------| | PostgreSQL | 완전 지원 | | MySQL | 계획 중 (아직 구현되지 않음) | | SQLite | 계획 중 (아직 구현되지 않음) |

설치

# Install with uv (recommended)
uv add dbslice
Try without installing
uvx dbslice --help
Or with pip
pip install dbslice

사용법

기본 추출

# Extract by primary key
dbslice extract postgres://user:pass@host:5432/db --seed "orders.id=12345"
Extract with WHERE clause
dbslice extract postgres://localhost/db --seed "orders:status='failed' AND created_at > '2024-01-01'"
Multiple seeds
dbslice extract postgres://localhost/db \
  --seed "orders.id=100" \
  --seed "orders.id=101"

제어 흐름 탐색

# Limit depth (default: 3)
dbslice extract postgres://... --seed "orders.id=1" --depth 2
Direction: up (parents only), down (children only), both (default)
dbslice extract postgres://... --seed "orders.id=1" --direction up

익명화

# Auto-anonymize detected sensitive fields
dbslice extract postgres://... --seed "users.id=1" --anonymize
Redact additional fields
dbslice extract postgres://... --seed "users.id=1" --anonymize --redact "audit_logs.ip_address"

열 매핑 UI

열을 시각적으로 매핑하고, 컴플라이언스 프로필을 적용하며, 바로 사용할 수 있는 구성을 생성합니다 — 모두 로컬 브라우저 UI에서 가능합니다.

dbslice map postgres://localhost/myapp
Custom port
dbslice map postgres://localhost/myapp --port 8888
Also works with uvx (no install needed)
uvx dbslice map postgres://localhost/myapp

열을 익명화 규칙에 매핑하기	설정 생성 및 내보내기

127.0.0.1:9473에서 실행되며 일회성 세션 토큰을 사용 — 데이터는 기기를 벗어나지 않습니다. GDPR, HIPAA 또는 PCI-DSS 프로필을 한 번의 클릭으로 적용하고, 마스킹되는 내용을 검토한 후 YAML을 다운로드하세요.

규정 준수 프로필

# HIPAA Safe Harbor — auto-masks all 18 identifier types
dbslice extract postgres://... --seed "patients.id=1" --compliance hipaa --compliance-strict
Multiple profiles + audit manifest
dbslice extract postgres://... --seed "users.id=1" --compliance gdpr --compliance pci-dss -f subset.sql
Produces subset.sql + subset.manifest.json

출력 형식

# SQL (default)
dbslice extract postgres://... --seed "orders.id=1" --output sql
JSON fixtures
dbslice extract postgres://... --seed "orders.id=1" --output json --out-file fixtures/
CSV
dbslice extract postgres://... --seed "orders.id=1" --output csv --out-file data/

가상 외래 키

데이터베이스 스키마에 정의되지 않은 관계(Django GenericForeignKeys, 암시적 관계)의 경우:

# dbslice.yaml
database:
  url: postgres://localhost:5432/myapp
virtual_foreign_keys:
  
source_table: notifications
    source_columns: [object_id]
    target_table: orders
    description: "Generic FK to orders via ContentType"
source_table: audit_log
    source_columns: [user_id]
    target_table: users
    description: "Implicit FK without DB constraint"

dbslice extract --config dbslice.yaml --seed "users.id=1"

스키마 검사

dbslice inspect postgres://localhost/myapp

구성 파일

# Generate config from database
dbslice init postgres://localhost/myapp --out-file dbslice.yaml
Use config
dbslice extract --config dbslice.yaml --seed "orders.id=12345"

작동 원리

내부 조사(Introspect) -- 데이터베이스 스키마를 읽어 테이블과 외래 키 관계를 탐색
탐색(Traverse) -- 시작 시드 레코드에서 BFS를 통해 FK 관계를 따라감
추출(Extract) -- 식별된 모든 레코드 가져오기
정렬(Sort) -- 올바른 INSERT 순서를 위한 위상 정렬 수행
출력(Output) -- 적절한 이스케이핑과 함께 SQL/JSON/CSV 생성

비교

| 기능 | dbslice | Jailer | Greenmask | slice-db | |---------|---------|--------|-----------|----------| | 언어 | Python | Java | Go | Ruby | | 구성 | 제로 구성 | 모델 파일 필요 | 구성 필요 | 수동 YAML | | 설치 시간 | 몇 초 | 몇 시간 | 중간 | 중간 | | 익명화 | 내장 (Faker) | 플러그인 기반 | 고급 변환기 | 불가 | | 컴플라이언스 프로필 | GDPR, HIPAA, PCI-DSS | 없음 | 없음 | 없음 | | 컬럼 매핑 UI | 내장 (로컬) | 없음 | 없음 | 없음 | | PII 값 스캔 | 2단계 (마스킹 전/후) | 없음 | 없음 | 없음 | | 부분 집합화 | FK 탐색 | FK 탐색 | 제한적 | FK 탐색 | | 출력 형식 | SQL, JSON, CSV | SQL, XML, CSV | SQL | SQL 전용 | | 순환 처리 | 자동 | 수동 구성 | 해당 없음 | 수동 | | 스트리밍 | 내장 | 구성 가능 | 내장 | 불가 | | 유지보수 | 활성 | 활성 | 활성 | 미유지 |

dbslice는 가볍고 제로 구성인 Python 옵션으로, 설치 후 1분 내에 추출 가능하다.

개발

git clone https://github.com/nabroleonx/dbslice.git
cd dbslice
uv sync --dev
uv run pytest

License

MIT

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-07-19 ---