Sprint 2 — Mova 코어 기능 구현

작업 요약

Mova 영화 플랫폼의 핵심 기능을 구현했다.

기능	상태	비고
TMDB 영화 데이터 import	✅ 완료	200+ 편 초기 적재
박스오피스 랭킹	✅ 완료	KOFIC API 일별/주간/월간
영화 상세·검색·컬렉션·찜	✅ 완료	-
Gemini 영화 챗봇	✅ 완료	-
개봉 예정작	✅ 완료	TMDB API 월별 그룹핑

대량 수집 파이프라인 구축

bulk_import_movies.py를 통해 TMDB + KOFIC 합산 수만 편을 점진 적재하는 배치 파이프라인을 구축했다.

TMDB discover/popular API
    │
    ├─→ upsert_movie (slug 기준 멱등)
    ├─→ credits 백필 (배우·감독)
    └─→ hub_knowledge 인제스트 (RAG 벡터)
         │
KOFIC searchMovieList API
    │
    ├─→ upsert_movie
    └─→ hub_knowledge 인제스트

• --source tmdb_popular|tmdb_discover|kofic 소스 선택
• --start-page N으로 재시작 지원
• 영화당 실패는 해당 건만 스킵 (세션 격리)

트러블슈팅: PendingRollbackError 도미노

대량 수집 첫 실행에서 characters.character_name VARCHAR(50) 초과로 1건이 실패한 후, 이후 418건이 연쇄 실패하는 문제를 발견했다.

• 원인: SQLAlchemy AsyncSession은 flush 실패 시 세션을 pending-rollback 상태로 남김. 명시적 session.rollback() 없이는 같은 세션의 이후 모든 쿼리가 즉시 실패.
• 해결: 각 except 블록에 await session.rollback() 추가, 실패를 영화 한 편으로 격리.
• 검증: 회귀 테스트 3건으로 도미노 재현 방지 확인.

로컬 DB 환경 구축

docker compose --env-file suvisdev/.env로 로컬 개발 DB를 구축하고 전체 파이프라인을 실행했다.

• alembic upgrade head로 36개 테이블 생성
• credits 백필: actors 389 / characters 371 / movie_directors 40
• hub_knowledge 인제스트: 39편 RAG 벡터 적재