서버 측 대 클라이언트 측 필터링: 결정 체크리스트

실제 문제: 유출, 지연, 그리고 불일치 결과

UI에서의 필터링은 단일 검색 상자보다 복합적입니다. 보통 텍스트 검색(이름, 이메일, 주문 ID), 페싯(상태, 소유자, 날짜 범위, 태그), 정렬(최신, 높은 값, 마지막 활동) 같은 관련 동작들이 함께 사용됩니다.

핵심 질문은 어떤 기법이 "더 낫다"가 아니라 전체 데이터셋이 어디에 있고 누가 접근할 수 있느냐입니다. 브라우저가 사용자가 보지 말아야 할 레코드를 받는다면, UI가 시각적으로 숨겨도 민감한 데이터가 노출될 수 있습니다.

서버 측 대 클라이언트 측 필터링에 대한 대부분 논쟁은 사용자가 즉시 알아차리는 두 가지 실패에 대한 반응입니다:

• 유출: 네트워크 페이로드, 캐시된 응답, 또는 예상치 못한 필터를 통해 숨겨진 행이 노출됩니다.
• 지연: 너무 많은 데이터를 전송하고 매 입력마다 디바이스가 무거운 작업을 수행하게 되어 화면이 느리게 느껴집니다.

세 번째 문제는 끝없는 버그 리포트를 만듭니다: 불일치 결과. 일부 필터가 클라이언트에서, 다른 필터가 서버에서 실행되면 카운트, 페이지, 총합이 맞지 않아 신뢰를 빠르게 잃습니다. 특히 페이지네이션된 리스트에서 그렇습니다.

실용적인 기본 원칙은 간단합니다: 사용자가 전체 데이터셋에 접근할 수 없다면 서버에서 필터링하세요. 접근이 허용되고 데이터셋을 빠르게 로드할 만큼 작다면 클라이언트 필터링도 괜찮습니다.

쉬운 정의

필터링은 단순히 "조건에 맞는 항목을 보여달라"입니다. 핵심은 매칭이 어디서 일어나느냐입니다: 사용자의 브라우저(클라이언트)인지 백엔드(서버)인지.

클라이언트 측 필터링은 브라우저에서 작동합니다. 앱이 레코드 집합(종종 JSON)을 다운로드한 뒤 로컬에서 필터를 적용합니다. 데이터가 로드된 이후엔 즉각적으로 느껴질 수 있지만, 데이터셋이 전송 가능하고 노출해도 안전할 때만 통합니다.

서버 측 필터링은 백엔드에서 작동합니다. 브라우저가 status=open, owner=me, createdAfter=Jan 1 같은 필터 입력을 보내면 서버는 일치하는 결과만 반환합니다. 실제로는 필터를 받아 데이터베이스 쿼리를 빌드하고 페이지된 리스트와 총합을 반환하는 API 엔드포인트가 됩니다.

간단한 사고 모델:

• 클라이언트 측: 많이 다운로드해서 여기서 필터한다.
• 서버 측: 필요한 것만 요청한다.

하이브리드 구성은 흔합니다. 좋은 패턴은 권한, 소유권, 날짜 범위, 검색 같은 "큰" 필터는 서버에서 적용하고, 보관 항목 숨기기, 빠른 태그 칩, 열 표시 여부 같은 작은 UI 전용 토글은 로컬에서 처리하는 것입니다.

정렬, 페이지네이션, 검색도 같은 결정에 속합니다. 이들은 페이로드 크기, 사용자 체감, 노출되는 데이터에 영향을 줍니다.

결정 요소 1: 데이터 크기와 페이로드 비용

가장 실용적인 질문부터 시작하세요: 클라이언트에서 필터링하면 브라우저로 얼마나 많은 데이터를 보내겠습니까? 솔직한 답이 "화면 몇 개 분량 이상"이라면 다운로드 시간, 메모리 사용, 느린 상호작용 비용을 치르게 됩니다.

완벽한 추정이 필요하진 않습니다. 대략의 규모를 파악하세요: 사용자가 볼 수 있는 행 수와 행당 평균 크기. 몇 백 건의 짧은 필드 리스트는 긴 메모를 포함한 5만 건과는 전혀 다릅니다.

와이드한 레코드는 조용한 페이로드 킬러입니다. 행 수는 적어 보여도 각 행에 많은 필드, 긴 문자열, 조인된 데이터(contact + company + last activity + full address + tags)가 들어가면 무거워집니다. 종종 세 개의 열만 보여도 팀들이 "혹시 몰라서" 모든 필드를 포함시키고 페이로드가 불어나곤 합니다.

성장 속도도 고려하세요. 오늘은 괜찮아 보이는 데이터셋이 몇 달 뒤에는 문제가 될 수 있습니다. 데이터가 빠르게 증가한다면 클라이언트 필터링을 기본으로 삼지 말고 임시 방편으로 보세요.

경험적 규칙:

• 일반적인 모바일 연결로 전체 데이터셋을 편안히 보낼 수 없다면 서버에서 필터링하세요.
• 사용자가 한 번에 작은 부분만 건드린다면 해당 부분을 가져와 서버 측에서 필터하세요.
• 데이터셋이 작고 안정적이며 노출해도 안전하다면 클라이언트 필터링은 쾌적할 수 있습니다.

마지막 포인트는 성능만이 아니라 보안에도 해당합니다. "전체 데이터셋을 브라우저에 보낼 수 있나?"라는 질문에 자신 있게 예스라고 답할 수 없다면 보내지 마세요.

결정 요소 2: 지연과 체감 속도

필터링 선택은 종종 정답 문제가 아니라 체감 문제에서 실패합니다. 사용자는 밀리초를 재지 않습니다. 입력할 때의 멈춤, 깜빡임, 결과가 튀는 것을 알아차립니다.

시간은 여러 곳에서 소모됩니다:

• 네트워크: 요청/응답 시간과 페이로드 크기
• 서버: 데이터베이스 쿼리, 조인, 정렬, 권한 확인
• 브라우저: JSON 파싱, 행 렌더링, 큰 배열 필터링

이 화면에서 "충분히 빠른"이 무엇인지 정의하세요. 리스트 뷰는 타이핑에 즉각 반응하고 부드러운 스크롤이 필요할 수 있고, 리포트 페이지는 첫 결과가 빠르게 보인다면 짧은 대기 시간을 허용할 수 있습니다.

사내 Wi‑Fi만 기준으로 판단하지 마세요. 느린 연결에서는 클라이언트 필터링이 초기 로드 이후에는 좋게 느껴질 수 있지만 그 첫 로드가 느릴 수 있습니다. 서버 필터링은 페이로드를 작게 유지하지만 매 키입력마다 요청을 보내면 지연감이 들 수 있습니다.

사람의 입력 방식을 고려해 설계하세요. 타이핑 동안 요청을 디바운스하세요. 대규모 결과셋에는 점진적 로딩을 사용해 페이지가 빠르게 일부를 보여주고 사용자가 스크롤할 때 부드럽게 로드되도록 하세요.

결정 요소 3: 권한과 데이터 노출

권한은 속도보다 필터링 접근 방식을 결정해야 합니다. 브라우저가 사용자가 보지 말아야 할 데이터를 받는 순간 문제가 발생합니다. UI에서 비활성 버튼이나 접힌 열 뒤에 숨겨도 마찬가지입니다.

이 화면에서 어떤 필드가 민감한지 먼저 명명하세요. 이메일, 전화번호, 주소처럼 명확한 항목도 있고 내부 노트, 원가/마진, 특별 가격 규칙, 리스크 점수, 모더레이션 플래그처럼 간과하기 쉬운 항목도 있습니다.

큰 함정은 "클라이언트에서 필터링하지만 허용된 행만 보여준다"는 접근입니다. 전체 데이터셋을 다운로드했다면 누군가 네트워크 응답을 검사하거나 페이로드를 저장해 전체 데이터를 복원할 수 있습니다. UI에서 열을 숨기는 것은 접근 제어가 아닙니다.

서버 측 필터링이 안전한 기본값인 경우

사용자마다 권한이 다를 때, 특히 서로 다른 사용자가 서로 다른 행 또는 필드를 볼 수 있을 때는 서버 측 필터링이 더 안전한 기본값입니다.

간단한 점검 목록:

• 서로 다른 역할이 다른 행을 보나(팀 전용, 지역 전용, 내게 할당됨)?
• 서로 다른 역할이 다른 필드를 보나(메모, 가격, 개인식별정보)?
• 행 수준 규칙이 있나(계정 소유자, 거래 단계, "비공개" 플래그)?
• 내보내기, 정렬, 총합이 제한된 정보를 드러낼 수 있나?
• 유출된 페이로드가 컴플라이언스 문제를 일으킬 수 있나?

어느 하나라도 예라면 필터링과 필드 선택을 서버에서 처리하세요. 검색, 정렬, 페이지네이션, 내보내기에도 동일한 규칙을 적용하세요.

예시: CRM 연락처 리스트에서 영업 담당자는 자기 계정만 볼 수 있고 매니저는 팀 전체를 봅니다. 브라우저가 모든 연락처를 다운로드하고 로컬에서 필터하면 담당자는 숨겨진 계정을 응답에서 복원할 수 있습니다. 서버 측 필터링은 그런 행을 처음부터 보내지 않아 막아줍니다.

결정 요소 4: 캐싱과 최신성

캐싱은 화면을 즉각적으로 느끼게 할 수 있습니다. 동시에 잘못된 진실을 보여줄 수도 있습니다. 중요한 건 무엇을 재사용할 수 있는지, 얼마나 오래, 어떤 이벤트가 캐시를 무효화해야 하는지를 정하는 것입니다.

캐시 단위를 먼저 선택하세요. 전체 리스트를 캐시하면 간단하지만 보통 대역폭을 낭비하고 금방 오래됩니다. 무한 스크롤에는 페이지 단위 캐싱이 잘 맞습니다. 필터+정렬+검색 결과를 캐시하면 정확하지만 사용자 조합이 많아지면 캐시가 급증합니다.

최신성은 도메인에 따라 더 중요합니다. 재고 수준, 잔액, 배송 상태처럼 데이터 변화가 빠르면 30초 캐시도 사용자 혼란을 줄 수 있습니다. 보존 기록, 참조 데이터처럼 변화가 느린 경우는 더 긴 캐시가 괜찮습니다.

코딩 전에 무효화 전략을 계획하세요. 시간 경과 외에 어떤 이벤트가 새로 고침을 강제할지 결정하세요: 생성/편집/삭제, 권한 변경, 대량 임포트나 병합, 상태 전환, 롤백, 그리고 사용자가 필터하는 필드를 업데이트하는 백그라운드 작업 등.

또 캐시 위치도 결정하세요. 브라우저 메모리는 뒤로/앞으로 탐색을 빠르게 만들지만 사용자와 조직 간에 데이터를 유출할 수 있으니 사용자 및 조직으로 키를 걸어야 합니다. 백엔드 캐시는 권한과 일관성 측면에서 더 안전하지만 전체 필터 서명과 호출자 신원을 포함해야 결과가 섞이지 않습니다.

단계별: 새 화면을 위해 선택하는 방법

목표는 비타협적이어야 합니다: 화면은 빠르게 느껴지되 데이터를 유출해서는 안 됩니다.

실용적인 결정 흐름

1. 가장 강한 제약부터 시작하세요. 접근이 역할, 팀, 지역, 조직, 구독에 따라 달라지면 권한이 우선입니다. 데이터셋이 크거나 빠르게 증가하면 크기가 우선입니다.
2. 데이터가 크거나 민감하면 기본을 서버 측으로 하세요. 전체 데이터셋을 브라우저 콘솔에 기록하는 것도 꺼려진다면 보내지 마세요.
3. 클라이언트 측 필터링은 작고 안전하며 재사용되는 리스트에만 사용하세요. 상태 드롭다운, 작은 태그 목록, 이미 승인된 결과의 단일 페이지 등.
4. UI 전에 API 스펙을 정의하세요. 필터, 정렬, 페이지네이션, 기본값을 문서화해 서버와 UI가 불일치하지 않게 하세요.
5. 가드레일을 추가하세요. 최대 페이지 크기, 타임아웃을 강제하고 필터링이 느릴 때 UI가 어떻게 동작할지(스피너 표시, 이전 결과 유지, 재시도 옵션) 결정하세요.

유출이나 지연을 일으키는 흔한 실수

대부분의 팀은 데모에서는 멋지게 보이던 UI가 실제 데이터, 실제 권한, 실제 네트워크 속도에서 문제를 드러내는 패턴에 걸립니다.

데이터를 유출하는 실수

가장 심각한 실패는 필터링을 단순한 표현이라고 처리하는 것입니다. 브라우저가 보지 말아야 할 레코드를 받았다면 이미 실패한 것입니다.

두 가지 흔한 원인:

• 속도를 위해 전체 데이터셋을 브라우저로 보내고 로컬에서 필터링하는 경우. 누구나 응답을 검사하거나 메모리에서 쿼리할 수 있습니다.
• 캐시된 필터 응답에 사용자 신원, 조직, 역할, 정책 버전을 키로 포함하지 않는 경우. 권한 변경이 옛 데이터를 노출할 수 있습니다.

예시: 인턴은 자기 지역의 리드만 봐야 합니다. API가 모든 지역을 반환하고 드롭다운이 React에서 필터하면 인턴은 전체 리스트를 추출할 수 있습니다.

화면을 느리게 만드는 실수

지연은 보통 다음 가정에서 옵니다:

• 클라이언트 필터링이 항상 빠르다고 생각하는 것. 50,000행에서는 다운로드하고 파싱하는 시간이 집중 쿼리보다 더 오래 걸릴 수 있습니다.
• 페이지네이션과 로딩 상태를 잊는 것. 거대한 리스트를 렌더하면서 화면이 블로킹되면 쿼리가 정확하더라도 사용자 경험은 망가집니다.

미묘하지만 고통스러운 문제는 규칙 불일치입니다. 서버가 "starts with"를 다르게 처리하면 카운트가 맞지 않거나 새로고침 후 항목이 사라질 수 있습니다.

출시 전 빠른 체크리스트

두 가지 관점으로 최종 점검하세요: 호기심 많은 사용자와 나쁜 네트워크 날.

• 페이로드 건전성: 응답이 UI로 숨겨도 사용자가 보지 못해야 할 행이나 필드를 포함하지 않는지 확인하세요. 총합, 그룹 카운트, ID로 제한된 데이터를 추론할 수 있는지도 점검하세요.
• 안전한 로깅: 필터는 종종 이메일, 이름, ID를 포함합니다. 민감한 필터 값, 전체 SQL, 전체 요청 본문을 여러 사람이 접근 가능한 장소에 기록하지 마세요.
• 디바이스 간 일관성: 데스크톱과 모바일에 동일한 필터 규칙을 적용하세요. 차이는 종종 클라이언트 측 정렬, 로케일 규칙(대소문자, 악센트), 기본값 때문에 발생합니다.
• 명확한 상태: 로딩, 빈 결과, 오류 상태를 분명히 하세요. 빠른 변경(타이핑, 백스페이스, 토글)을 테스트해 UI가 깜빡이거나 오래된 결과를 보여주지 않도록 하세요.
• 최악의 경우 가드레일: 최대 페이지 크기, 최대 날짜 범위, 타임아웃을 설정하세요. 와일드카드, 너무 많은 OR 조건, 인덱스 없는 필드 같은 비용 높은 쿼리를 보호하세요.

간단한 테스트: 제한된 레코드를 만들어 페이로드, 카운트, 캐시 어디에도 나타나지 않는지 확인하세요. 필터를 넓게 하거나 지워도 나타나면 안 됩니다.

예시 시나리오: CRM 연락처 리스트

200,000건의 연락처가 있는 CRM을 상상해 보세요. 영업 담당자는 자신의 계정만 볼 수 있고 매니저는 팀 전체를, 관리자만 모든 것을 볼 수 있습니다. 화면에 검색, 필터(상태, 소유자, 마지막 활동), 정렬이 있습니다.

클라이언트 측 필터링은 여기서 빠르게 실패합니다. 페이로드가 무거워 초기 로드가 느려지고 데이터 유출 위험이 높습니다. UI가 행을 숨기더라도 브라우저는 데이터를 이미 받았습니다. 또한 디바이스에 부담을 줍니다: 큰 배열, 무거운 정렬, 반복 필터 실행, 높은 메모리 사용, 오래된 폰에서의 크래시 등.

더 안전한 접근은 페이지네이션을 포함한 서버 측 필터링입니다. 클라이언트가 필터 선택과 검색 텍스트를 보내면 서버가 사용자가 볼 수 있는 행만 필터링하고 정렬해 반환합니다.

실용 패턴:

• 권한을 먼저 적용한 뒤 필터와 정렬을 적용하세요.
• 한 번에 한 페이지만 반환(예: 50행)하고 총합을 함께 보내세요.
• 캐시는 사용자별 또는 역할별로 신중히 사용해 권한 간 결과가 섞이지 않게 하세요.

작은 예외: 아주 작고 정적 데이터는 클라이언트 필터링이 괜찮습니다. 예를 들어 "Contact status" 드롭다운의 8개 값은 한 번만 로드해 로컬에서 필터해도 위험과 비용이 거의 없습니다.

다음 단계: 결정 문서화와 재작업 최소화

팀이 한 번의 "잘못된" 선택으로 큰 피해를 보진 않습니다. 문제는 화면마다 다른 선택을 내리고 데이터 유출과 느린 페이지를 압박 속에서 고치려 할 때 발생합니다.

각 화면마다 짧은 결정 노트를 작성하세요: 데이터셋 크기, 전송 비용, "충분히 빠른"의 기준, 민감한 필드, 캐싱 방식(또는 비사용). 서버와 UI를 정렬해 필터링에 대해 "두 개의 진실"이 생기지 않게 하세요.

화면을 빠르게 만드는 과정에서 Koder.ai (koder.ai)를 사용한다면, 어떤 필터를 백엔드에서 반드시 강제할지(권한 및 행 수준 접근) 그리고 어떤 작은 UI 전용 토글을 React 레이어에 둘지 사전에 결정하는 것이 좋습니다. 이 한 가지 선택이 나중에 가장 비용이 큰 재작업을 막아줍니다.