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📋 목차

• 🚀 Notion DB 자동 링크 오류 및 중복 데이터 해결 완벽 가이드
• 1. 관계형 속성(Relation): Notion DB 연결의 핵심
• 2. 중복 데이터 발생 원인 파악 및 예방 전략
• 3. 자동화(Automation) 설정 오류: 원인과 해결책
• 4. 동기화된 데이터베이스(Synced Databases)의 한계와 주의사항
• 5. 롤업(Rollup) 속성의 부정확한 데이터 표시 문제
• 6. 실제 사례 분석: 문제 해결 시나리오
• ❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Notion 데이터베이스(DB)를 효과적으로 활용하면서 여러 DB를 자동으로 연결하는 과정은 정보 관리의 효율성을 극대화하지만, 때로는 예상치 못한 오류와 중복 데이터 문제에 직면하게 됩니다. 2026년 현재, 이러한 문제들을 해결하고 Notion DB 활용도를 높이기 위한 최신 정보와 실용적인 방안을 상세히 안내해 드립니다. 복잡한 Notion DB 연결에서 발생하는 오류와 중복 데이터를 명확하게 이해하고, 효과적으로 해결하는 방법을 통해 더욱 스마트한 데이터 관리 시스템을 구축해 보세요.

 

[2026 기준] Notion DB 간 자동 링크 연결 시 자주 생기는 오류·중복 데이터 해결법

🚀 Notion DB 자동 링크 오류 및 중복 데이터 해결 완벽 가이드

Notion은 강력한 데이터베이스 기능을 제공하지만, 여러 데이터베이스를 연결하고 자동화하는 과정에서 오류나 중복 데이터가 발생하는 경우가 있습니다. 본 자료는 2026년 현재 시점에서 Notion DB 간 자동 링크 연결 시 자주 발생하는 오류와 중복 데이터를 해결하기 위한 최신 정보와 실용적인 방안을 상세히 정리합니다. Notion의 데이터베이스는 정보를 체계적으로 관리하고 시각화하는 데 매우 유용하지만, '자동 링크 연결'과 같은 고급 기능을 사용할 때 예상치 못한 문제들이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제들은 데이터의 일관성을 해치고 작업 효율성을 저하시킬 수 있습니다. 따라서 본 가이드에서는 이러한 문제의 근본적인 원인을 파악하고, 2026년 최신 정보에 기반한 실질적인 해결책을 제시하여 Notion 사용자들의 데이터 관리 역량을 한층 더 끌어올리는 것을 목표로 합니다.

 

Notion은 지속적으로 데이터베이스 기능을 업데이트하며 발전해왔습니다. 초기에는 기본적인 데이터베이스 기능에 집중했지만, 점차 '관계형(Relation)' 속성, '롤업(Rollup)' 기능, '동기화된 데이터베이스(Synced Databases)' 등 복잡한 데이터 연결 및 관리를 위한 기능들이 추가되었습니다. 이러한 기능들은 사용자들로 하여금 더욱 정교한 데이터 관리 시스템을 구축할 수 있게 했으나, 동시에 복잡성 증가로 인한 오류 및 중복 데이터 발생 가능성도 높였습니다. 특히 2025년 API 업데이트를 통해 데이터베이스 구조가 '컨테이너'와 '데이터 소스'로 분리되면서 데이터 관리의 유연성이 향상되었고, 이는 향후 오류 해결에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 2026년 현재, Notion은 AI 기반의 데이터 관리 기능 강화에 집중하며, 자동화된 중복 데이터 감지 및 해결 기능 도입을 예고하고 있어 사용자들의 기대감을 높이고 있습니다.

 

본문에서는 Notion DB 자동 링크 연결 시 발생하는 주요 오류 유형을 상세히 분석하고, 각 오류별로 발생 원인을 파악하여 실질적인 해결 방안을 제시할 것입니다. 또한, 중복 데이터가 발생하는 다양한 시나리오를 살펴보고, 이를 예방하고 관리하기 위한 구체적인 전략들을 함께 다룰 것입니다. 마지막으로, 자주 묻는 질문(FAQ)을 통해 사용자들이 겪을 수 있는 궁금증을 해소하고, Notion DB 활용도를 극대화할 수 있도록 돕겠습니다. 이 가이드가 Notion 사용자 여러분의 데이터 관리 효율성을 높이는 데 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.

 

1. 관계형 속성(Relation): Notion DB 연결의 핵심

Notion 데이터베이스를 연결하는 가장 기본적인 방법은 '관계형(Relation)' 속성을 활용하는 것이에요. 이 기능은 두 개 이상의 데이터베이스 간에 직접적인 연결을 설정하여, 관련 정보를 서로 참조하고 연동할 수 있게 해줘요. 예를 들어, '프로젝트' DB와 '작업' DB를 연결하여 각 프로젝트에 속한 작업들을 한눈에 파악하거나, '고객' DB와 '주문' DB를 연결하여 특정 고객의 주문 내역을 쉽게 조회할 수 있죠. 관계형 속성의 올바른 이해와 설정은 Notion DB 시스템 구축의 근간이 되며, 데이터의 일관성을 유지하고 정보 검색의 효율성을 높이는 데 결정적인 역할을 해요. 잘못 설정된 관계형 속성은 링크가 제대로 연결되지 않거나, 예상치 못한 데이터가 연결되는 등의 오류를 유발할 수 있으며, 이는 데이터 무결성을 해치는 주요 원인이 되기도 해요.

 

관계형 속성을 설정할 때는 '양방향 관계' 설정을 신중하게 고려해야 해요. 양방향 관계는 한쪽 DB에서 연결을 설정하면 반대쪽 DB에서도 자동으로 연결이 생성되는 기능이에요. 예를 들어, '회의록' DB에서 '참석자' DB의 사람을 연결하면, '참석자' DB에서도 해당 사람이 어떤 회의록에 참석했는지 자동으로 표시되는 방식이죠. 이는 데이터 간의 관계를 명확하게 하고, 양쪽에서 관련 정보를 쉽게 추적할 수 있게 해주므로 데이터의 일관성을 유지하는 데 매우 중요해요. 하지만 양방향 관계 설정 시에는 의도치 않은 중복 연결이나 복잡성 증가를 야기할 수도 있으므로, 실제 필요한 관계인지 충분히 검토한 후에 적용하는 것이 좋아요. 또한, 관계형 속성에는 고유한 이름을 지정하여 어떤 DB와 어떤 내용으로 연결되었는지 명확히 구분해야 해요. 명확한 속성 이름은 혼동을 방지하고, 나중에 DB를 관리하거나 다른 사용자와 협업할 때 발생할 수 있는 오류를 줄여줘요. 예를 들어, '관련 프로젝트'와 같이 구체적인 이름을 사용하면, 단순히 '연결'이라는 이름보다 훨씬 이해하기 쉽겠죠. 이러한 기본적인 설정 하나하나가 Notion DB 시스템의 안정성과 효율성을 좌우하게 된답니다.

 

관계형 속성을 잘못 설정했을 때 발생하는 오류는 매우 다양해요. 가장 흔한 경우는 특정 DB를 선택해야 하는데 다른 DB를 선택하거나, 혹은 연결을 해제해야 하는데 실수로 유지하는 경우죠. 또한, 연결할 수 없는 속성(예: 텍스트 속성끼리 직접 연결)을 연결하려고 시도할 때 오류가 발생하기도 해요. 이러한 오류를 해결하기 위해서는 먼저 관계형 속성 설정을 다시 확인하는 것이 중요해요. Notion DB의 '...' 메뉴에서 '속성'을 선택한 후, 해당 관계형 속성을 찾아 연결된 데이터베이스가 올바른지, 양방향 관계가 필요한 경우 제대로 설정되었는지 점검해야 해요. 만약 문제가 지속된다면, 해당 관계형 속성을 삭제하고 처음부터 다시 생성하는 것이 효과적인 해결책이 될 수 있어요. 이 과정에서 연결되었던 데이터들이 일시적으로 사라지거나 오류를 표시할 수 있지만, 올바르게 다시 설정하면 대부분 복구됩니다. 또한, 관계형 속성의 이름을 명확하고 일관성 있게 관리하는 습관은 장기적으로 오류 발생 가능성을 크게 줄여준답니다. 예를 들어, 여러 DB에서 동일한 종류의 정보를 연결할 때 '관련 항목'이라는 모호한 이름 대신 '연결된 작업', '참조된 문서' 등 구체적인 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 노력은 Notion DB 시스템을 더욱 견고하고 효율적으로 만드는 데 기여할 거예요.

 

관계형 속성을 효과적으로 관리하기 위한 몇 가지 팁을 더하자면, DB 간의 관계를 시각화하여 보여주는 '연결된 데이터베이스(Linked Database)' 블록을 적극적으로 활용하는 것이 좋아요. 이를 통해 실제로 어떤 데이터가 어떻게 연결되어 있는지 한눈에 파악할 수 있어, 오류 발생 시 원인을 추적하는 데 큰 도움이 됩니다. 또한, Notion API를 활용하는 고급 사용자라면, API 호출 시 관계형 속성 ID를 정확하게 지정해야 한다는 점을 반드시 인지해야 해요. API 문서에 명시된 대로 올바른 ID를 사용하지 않으면 데이터 연결에 실패하거나 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 결국, 관계형 속성은 Notion DB의 강력한 연결성을 구현하는 핵심 도구이지만, 그만큼 신중하고 정확한 설정이 요구된다는 점을 잊지 말아야 합니다. 꾸준한 관리와 점검을 통해 관계형 속성을 최적의 상태로 유지하는 것이 Notion DB 활용의 성패를 가르는 중요한 요소가 될 것입니다.

 

결론적으로, 관계형 속성은 Notion DB의 진정한 힘을 발휘하게 하는 핵심 기능이에요. 이 기능을 제대로 이해하고 올바르게 설정하는 것은 복잡한 데이터 관계를 단순화하고, 정보의 흐름을 원활하게 하며, 데이터의 일관성을 유지하는 데 필수적입니다. 양방향 관계의 활용, 명확한 속성 이름 지정, 그리고 주기적인 설정 점검은 관계형 속성으로 인한 오류를 최소화하고 Notion DB 시스템을 더욱 안정적으로 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 노력을 통해 Notion은 단순한 메모 앱을 넘어, 강력한 데이터 관리 및 협업 플랫폼으로서의 가치를 더욱 높일 수 있을 것입니다.

🍏 관계형 속성 설정 체크리스트

체크 항목	상세 설명	확인 결과 (✓/✗)
연결 DB 정확성	관계형 속성에서 올바른 데이터베이스를 선택했는지 확인해요.
양방향 관계 필요성	데이터 일관성 유지를 위해 양방향 관계 설정이 필요한지 검토해요.
속성 이름 명확성	속성 이름이 연결 내용을 명확하게 나타내는지 확인해요.
오류 발생 시 재설정	문제가 발생하면 속성을 삭제하고 다시 생성하는 것을 고려해요.

2. 중복 데이터 발생 원인 파악 및 예방 전략

Notion DB를 사용하다 보면 동일한 정보가 여러 곳에 불필요하게 저장되는 '중복 데이터' 문제에 직면하기 쉬워요. 이러한 중복 데이터는 정보의 신뢰성을 떨어뜨리고, 검색 및 분석을 어렵게 만들며, 저장 공간 낭비로 이어질 수 있어요. 중복 데이터가 발생하는 원인은 매우 다양하며, 이를 정확히 파악하는 것이 해결의 첫걸음이에요. 가장 흔한 원인 중 하나는 여러 사용자가 동시에 데이터를 입력하거나 수정할 때 발생해요. 특히 실시간 협업 환경에서는 한 명의 사용자가 변경하는 동안 다른 사용자가 같은 데이터를 수정하면서 예상치 못한 충돌이나 중복이 발생할 수 있어요. 또한, CSV 파일을 여러 번 가져오거나, 다른 DB에서 데이터를 복사하여 붙여넣는 과정에서도 의도치 않게 중복된 항목이 생성될 수 있답니다.

 

외부 자동화 도구(Zapier, Make 등)를 사용할 때 발생하는 중복도 빼놓을 수 없어요. 자동화 워크플로우의 트리거 조건이 너무 광범위하게 설정되었거나, 데이터 삽입 전에 중복 여부를 확인하는 로직이 누락된 경우, 동일한 데이터가 반복적으로 생성될 수 있어요. 예를 들어, '새로운 이메일 수신 시 Notion DB에 항목 추가'와 같은 자동화를 설정했는데, 특정 발신자로부터 여러 개의 유사한 이메일이 올 경우, 각각의 이메일이 모두 DB에 기록되는 것이죠. 동기화된 블록(Synced Blocks)의 설정 오류도 중복 데이터 발생의 원인이 되기도 해요. 동기화된 블록이 의도치 않게 여러 페이지에 복제되면서 동일한 내용의 데이터가 여러 DB에 나타나는 경우가 발생할 수 있어요. 이처럼 중복 데이터는 단순한 입력 오류부터 복잡한 시스템 설정 문제까지 다양한 요인에 의해 발생하기 때문에, 문제 해결을 위해서는 먼저 어떤 경로를 통해 중복이 발생했는지 면밀히 분석하는 과정이 필요해요.

 

중복 데이터 발생을 예방하기 위한 전략은 여러 가지가 있어요. 첫째, 명확하고 일관된 데이터 입력 가이드라인을 마련하고 팀원들에게 충분히 숙지시키는 것이 중요해요. 어떤 정보를 입력해야 하는지, 어떤 형식으로 입력해야 하는지, 그리고 신규 데이터 입력 전에 기존 데이터베이스를 검색하여 중복을 확인하는 절차 등을 포함해야 해요. 예를 들어, 고객 DB에 새로운 고객 정보를 추가할 때, 반드시 이름과 이메일 주소를 먼저 검색하여 이미 등록된 고객이 아닌지 확인하도록 하는 것이죠. 둘째, CSV 파일 가져오기나 데이터 복사/붙여넣기 시에는 항상 중복 항목이 없는지 확인하는 습관을 들이는 것이 좋아요. Notion에서 제공하는 '중복 항목 찾기' 기능은 제한적이지만, 특정 속성(예: 이메일 주소, ID)을 기준으로 데이터를 정렬하여 육안으로 확인하는 것도 효과적입니다.

 

외부 자동화 도구를 사용할 때는 더욱 신중해야 해요. 데이터베이스에 데이터를 삽입하는 자동화 워크플로우를 설정할 때는, 반드시 '데이터가 이미 존재하는지 확인'하는 조건을 추가해야 해요. 예를 들어, '이메일 주소' 또는 '고유 ID'와 같은 특정 필드가 이미 DB에 존재하면 새로운 항목을 생성하지 않도록 설정하는 것이죠. 이를 통해 불필요한 중복 생성을 효과적으로 방지할 수 있어요. 또한, 자동화 설정을 변경하거나 새로운 자동화를 추가할 때는 반드시 테스트 환경에서 충분히 검증한 후에 실제 데이터베이스에 적용해야 합니다. 동기화된 블록을 사용할 때는, 해당 블록이 의도한 대로만 복제되고 있는지 정기적으로 확인하고, 불필요하게 생성된 복제본은 즉시 삭제하는 것이 좋아요. 마지막으로, Notion 자체에는 강력한 중복 데이터 검사 기능이 부족하기 때문에, 주기적으로 중복 데이터를 수동으로 검토하고 병합하는 프로세스를 구축하는 것도 중요해요. 이러한 예방 전략들을 꾸준히 실천함으로써 Notion DB의 데이터 품질을 높이고 효율적인 정보 관리를 유지할 수 있습니다.

 

중복 데이터가 이미 발생했다면, 이를 해결하기 위한 몇 가지 방법이 있어요. 첫째, 수동으로 중복 항목을 찾아 삭제하고 병합하는 것이 가장 기본적인 방법이에요. '이름', '이메일', '전화번호' 등 핵심 속성을 기준으로 데이터를 정렬하여 중복을 식별하고, 최신 정보나 가장 완전한 정보를 가진 항목을 남기고 나머지는 삭제합니다. 둘째, Notion의 수식(Formula) 기능을 활용하여 중복을 감지하는 방법을 고려해 볼 수 있어요. 예를 들어, 특정 속성(예: 이메일)이 다른 항목에도 동일하게 존재하는지 확인하는 수식을 만들고, 해당 수식의 결과가 'True'인 항목들을 모아 검토하는 방식이죠. 하지만 이 방법은 다소 복잡하고 모든 중복을 완벽하게 찾아내기 어려울 수 있습니다. 셋째, n8n, Make와 같은 외부 워크플로우 자동화 도구를 활용하는 것이 가장 효과적인 방법 중 하나예요. 이러한 도구들은 Notion API와 연동하여 중복 데이터를 자동으로 감지하고, 플래그를 지정하거나, 심지어 자동으로 병합하는 워크플로우를 구축할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, '새로운 작업자 추가' 자동화 설정 시, 입력된 이름과 이메일이 기존 작업자 DB에 이미 존재하는지 확인하고, 존재한다면 새 항목 생성을 중단하고 기존 항목을 업데이트하도록 설정할 수 있어요. 이러한 자동화된 접근 방식은 중복 데이터로 인한 시간 낭비를 최소화하고 데이터의 정확성을 크게 향상시킵니다.

 

결론적으로, 중복 데이터는 Notion DB 활용에 있어 피할 수 없는 문제일 수 있지만, 체계적인 예방 전략과 효과적인 해결 방법을 통해 충분히 관리할 수 있어요. 명확한 데이터 입력 가이드라인 수립, 외부 자동화 도구를 활용한 중복 방지 로직 구현, 그리고 주기적인 데이터 검토 및 정제 과정을 통해 Notion DB의 데이터 품질을 최상으로 유지하고, 궁극적으로는 더욱 효율적이고 신뢰할 수 있는 정보 관리 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.

📊 중복 데이터 예방 및 관리 팁

구분	내용	활용 도구/방법
예방	명확한 입력 가이드라인 수립 및 교육	팀 회의, 문서 공유
예방	자동화 시 중복 확인 로직 구현	Zapier, Make, n8n
예방	동기화된 블록 설정 검토	Notion 설정 메뉴
관리	주기적인 수동 검토 및 병합	Notion 정렬 및 필터 기능
관리	외부 도구를 활용한 자동 중복 감지/병합	n8n, Make (Notion API 연동)

3. 자동화(Automation) 설정 오류: 원인과 해결책

Notion의 자동화 기능이나 Zapier, Make(Integromat)와 같은 외부 자동화 도구를 활용하면 반복적인 작업을 효율적으로 처리할 수 있지만, 설정 오류로 인해 예상치 못한 문제가 발생하는 경우가 많아요. 자동화 설정 오류는 크게 트리거(Trigger) 조건 설정 오류, 액션(Action) 설정 오류, 그리고 데이터베이스 속성 변경으로 인한 문제로 나눌 수 있어요. 예를 들어, '새로운 페이지가 생성될 때'라는 트리거 조건을 설정했는데, 실제로는 '페이지 내용이 수정될 때' 작동해야 하는 경우라면, 자동화가 의도대로 작동하지 않겠죠. 또한, 특정 속성의 값을 다른 DB의 특정 속성으로 복사하는 액션 설정 시, 속성명이 변경되었거나 속성 타입(텍스트, 숫자, 날짜 등)이 일치하지 않으면 오류가 발생할 수 있어요. 이러한 오류들은 자동화가 전혀 실행되지 않거나, 잘못된 데이터를 생성하거나, 심지어 무한 루프에 빠지게 만들 수도 있답니다.

 

자동화 설정 오류의 가장 흔한 원인 중 하나는 바로 '속성명 변경'이에요. Notion DB를 사용하다 보면 데이터를 더 명확하게 관리하기 위해 속성 이름을 수정하는 경우가 많은데, 이때 자동화 설정에서 해당 속성을 참조하고 있다면 오류가 발생하게 돼요. 예를 들어, '담당자'라는 속성 이름을 '담당자명'으로 변경했는데, 자동화 설정에서는 여전히 '담당자'를 참조하도록 그대로 두면, 자동화는 해당 속성을 찾지 못해 실패하게 됩니다. 또한, Notion API가 업데이트될 때마다 기존 자동화 설정에 영향을 줄 수 있어요. Notion은 사용자 경험 개선을 위해 API를 지속적으로 업데이트하는데, 이 과정에서 특정 엔드포인트나 데이터 구조가 변경될 수 있습니다. API 변경 사항을 미리 인지하고 자동화 설정을 업데이트하지 않으면, 자동화가 갑자기 작동하지 않는 문제가 발생할 수 있어요. 따라서 Notion API를 활용하는 자동화 도구를 사용한다면, Notion의 공식 API 문서 변경 알림을 주기적으로 확인하고, 필요에 따라 자동화 설정을 재검토하고 업데이트해야 합니다.

 

이러한 자동화 설정 오류를 해결하기 위해서는 몇 가지 단계적인 접근이 필요해요. 첫째, 자동화 설정 시 트리거와 액션 조건을 최대한 명확하고 구체적으로 지정하는 것이 중요해요. '페이지가 생성될 때'와 같은 일반적인 트리거보다는, '특정 템플릿을 사용하여 페이지가 생성될 때' 또는 '특정 속성 값이 변경될 때'와 같이 더 상세한 조건을 설정하면 오류 가능성을 줄일 수 있어요. 둘째, 데이터베이스의 속성명을 변경할 경우에는 반드시 해당 속성을 사용하는 모든 자동화 설정을 확인하고, 변경된 속성명에 맞게 설정을 업데이트해야 해요. 이를 위해 Notion DB의 속성 변경 이력을 관리하거나, 자동화 설정을 문서화해두는 것이 도움이 될 수 있습니다. 셋째, 중요한 자동화 설정 전에는 반드시 테스트 환경에서 소량의 데이터를 사용하여 충분히 테스트하는 것이 필수적이에요. 실제 데이터에 바로 적용하기보다는, 테스트 DB에서 자동화 워크플로우가 의도대로 작동하는지, 오류는 없는지 꼼꼼히 확인한 후 실제 DB에 적용해야 합니다.

 

외부 자동화 도구(Zapier, Make 등)를 사용할 경우, 해당 도구에서 제공하는 실행 로그를 주기적으로 확인하는 습관을 들이는 것이 중요해요. 로그에는 자동화 실행 시 발생한 오류 메시지가 기록되어 있어, 문제의 원인을 파악하고 신속하게 수정하는 데 큰 도움을 줍니다. 예를 들어, '400 Bad Request'와 같은 오류 메시지가 나타난다면, 이는 요청 데이터 형식에 문제가 있거나 필수 필드가 누락되었음을 의미할 수 있어요. 이러한 로그 정보를 바탕으로 설정 오류를 수정하고 자동화 워크플로우를 최적화할 수 있습니다. 또한, Notion API의 요청 제한(Rate Limit)을 인지하고 자동화 설정을 관리하는 것도 중요해요. 너무 빈번하게 API 요청을 보내면 일시적으로 접근이 차단될 수 있으므로, 자동화 작업의 빈도를 조절하거나, 여러 작업을 묶어서 처리하는 등의 방법을 고려해야 합니다. 이를 통해 자동화 시스템의 안정성을 높이고 예상치 못한 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.

 

궁극적으로, Notion 자동화 설정 오류는 철저한 계획, 신중한 설정, 그리고 지속적인 모니터링을 통해 최소화할 수 있어요. 자동화 기능을 효과적으로 활용하기 위해서는 단순히 기능을 설정하는 것을 넘어, 데이터베이스 구조와 API 변경 사항에 대한 이해를 바탕으로 체계적인 관리가 필요합니다. 이러한 노력을 통해 Notion 자동화 기능의 잠재력을 최대한 발휘하여 업무 효율성을 극대화할 수 있을 것입니다.

⚙️ 자동화 오류 해결을 위한 기본 점검 사항

점검 항목	확인 내용	조치 방안
트리거 조건	실행 조건이 명확하고 정확하게 설정되었는지?	조건을 구체화하고, 테스트 데이터로 확인해요.
액션 설정	데이터 전송, 생성 등 액션이 올바르게 설정되었는지?	수신 DB의 속성 타입과 일치하는지 확인해요.
속성명 일치	자동화에서 참조하는 속성명이 현재 DB 속성명과 일치하는지?	속성명 변경 시 자동화 설정도 함께 업데이트해요.
API 변경	Notion API 업데이트로 인한 영향은 없는지?	API 문서 확인 및 자동화 도구 업데이트를 진행해요.
실행 로그	자동화 도구의 실행 로그에 오류 메시지가 있는지?	오류 메시지를 분석하여 원인을 파악하고 수정해요.

4. 동기화된 데이터베이스(Synced Databases)의 한계와 주의사항

Notion의 '동기화된 데이터베이스(Synced Databases)' 기능은 여러 페이지나 작업 공간에서 동일한 데이터베이스를 참조하고 수정할 수 있게 해주는 매우 유용한 기능이에요. 이를 통해 정보의 중복 저장을 방지하고, 모든 사용자가 항상 최신 정보를 공유할 수 있게 되죠. 예를 들어, 팀 전체가 공유해야 하는 회의록 목록이나, 각 팀별로 필요한 업무 현황판 등을 동기화된 데이터베이스로 만들면, 어느 페이지에서든 동일한 목록을 보고 수정할 수 있어요. 이는 정보의 일관성을 유지하고 협업 효율성을 크게 높여주는 장점이 있습니다. 하지만 이 기능 역시 몇 가지 한계점과 주의사항을 가지고 있으며, 이를 제대로 인지하지 못하면 오히려 데이터 불일치나 예상치 못한 문제를 야기할 수 있어요.

 

가장 중요한 주의사항 중 하나는 '동기화 지연'이에요. 동기화된 데이터베이스는 실시간으로 모든 변경 사항을 즉시 반영하지 않을 수 있어요. 데이터 변경 후 다른 페이지의 동기화된 블록에 반영되기까지는 약간의 시간이 소요될 수 있습니다. 따라서 중요한 업데이트를 수행한 직후에는 다른 페이지에서 변경 사항이 바로 보이지 않을 수 있으며, 이로 인해 혼란이 발생할 수 있어요. 사용자는 이러한 동기화 지연 시간을 인지하고, 중요한 작업의 경우 충분한 시간을 두고 변경 사항이 반영되는지 확인해야 합니다. 또한, 동기화된 데이터베이스에서 데이터를 수정하거나 삭제할 때는 신중해야 해요. 동기화된 블록에서 이루어진 변경 사항은 원본 데이터베이스뿐만 아니라, 해당 데이터베이스를 참조하는 모든 동기화된 블록에 영향을 미치기 때문이에요. 특히, 동기화된 블록에서 페이지를 삭제하는 경우, 원본 데이터베이스의 해당 페이지까지 삭제될 수 있으므로, 반드시 삭제하려는 항목이 의도한 것인지 다시 한번 확인해야 합니다.

 

또 다른 주의사항은 '권한 설정'과 관련이 있어요. 동기화된 데이터베이스를 여러 사람이 사용하는 경우, 각 사용자의 접근 권한을 명확하게 설정하는 것이 중요해요. 특정 페이지나 작업 공간에 대한 접근 권한이 없는 사용자는 해당 동기화된 데이터베이스의 내용을 보거나 수정할 수 없을 수 있어요. 따라서 동기화된 데이터베이스를 공유할 때는 해당 데이터베이스가 속한 페이지의 공유 설정을 확인하고, 필요한 경우 각 사용자나 그룹별로 적절한 권한을 부여해야 합니다. 만약 동기화된 블록이 예상과 다르게 동작하거나 오류가 발생한다면, 해당 동기화된 블록을 삭제하고 다시 생성하는 것이 효과적인 해결책이 될 수 있어요. 이 과정에서 데이터가 일시적으로 사라지거나 오류를 표시할 수 있지만, 원본 데이터베이스가 그대로 존재한다면 다시 올바르게 연결될 것입니다. 근본적인 해결책으로는, 복제본을 생성하는 대신 새로운 연결된 데이터베이스 블록을 생성하는 것이 더욱 안정적인 방법일 수 있습니다.

 

2025년 API 업데이트 이후, 동기화된 데이터베이스의 안정성과 성능이 향상되었지만, 여전히 복잡한 구조나 대규모 데이터셋에서는 동기화 지연이나 오류가 발생할 가능성이 있습니다. 따라서 동기화된 데이터베이스를 효과적으로 사용하기 위해서는 다음과 같은 사항을 염두에 두는 것이 좋습니다. 첫째, 동기화된 데이터베이스를 너무 복잡하게 만들지 않도록 노력해야 해요. 너무 많은 관계형 속성이나 롤업, 수식 등이 복잡하게 얽혀 있으면 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. 둘째, 중요한 데이터는 주기적으로 백업하는 습관을 들이는 것이 좋아요. Notion 자체 백업 기능 외에도, API를 활용하여 외부 저장소에 데이터를 백업하는 방안을 고려해 볼 수 있습니다. 셋째, Notion의 공식 업데이트 및 변경 사항을 주시해야 합니다. 동기화 기능에 대한 개선 사항이나 새로운 기능이 추가될 수 있으므로, 최신 정보를 파악하고 이를 활용하는 것이 좋습니다. 이러한 주의사항들을 잘 숙지하고 활용한다면, 동기화된 데이터베이스 기능을 통해 Notion에서의 협업과 정보 공유를 더욱 효율적으로 만들 수 있을 것입니다.

 

결론적으로, 동기화된 데이터베이스는 Notion의 강력한 협업 기능을 구현하는 핵심 요소이지만, 동기화 지연, 데이터 변경 시 주의사항, 권한 설정 등 몇 가지 중요한 한계점을 가지고 있어요. 이러한 점들을 충분히 이해하고 신중하게 활용한다면, 정보의 일관성을 유지하고 팀원 간의 원활한 정보 공유를 통해 Notion을 더욱 효과적으로 사용할 수 있을 것입니다. 항상 최신 정보를 확인하고, 필요한 경우 테스트를 통해 기능을 검증하는 습관을 들이는 것이 중요합니다.

⚠️ 동기화된 데이터베이스 사용 시 주의사항 요약

주의사항	상세 내용
동기화 지연	변경 사항이 즉시 반영되지 않을 수 있으므로, 충분한 시간을 두고 확인해야 해요.
데이터 변경/삭제	신중하게 진행해야 하며, 원본 DB 및 모든 동기화된 블록에 영향을 미쳐요.
권한 설정	페이지 및 사용자별 접근 권한을 명확하게 설정해야 해요.
오류 발생 시	동기화된 블록을 삭제 후 다시 생성하거나, 원본 DB를 확인해요.
성능 고려	DB 구조를 단순하게 유지하고, 주기적인 백업을 고려해요.

5. 롤업(Rollup) 속성의 부정확한 데이터 표시 문제

Notion의 '롤업(Rollup)' 속성은 연결된 데이터베이스의 특정 속성 값을 가져와 요약하거나 계산하는 데 사용됩니다. 예를 들어, '프로젝트' DB에서 각 프로젝트에 속한 '작업' DB의 완료된 작업 개수를 세거나, 총 소요 시간을 합산하는 등의 용도로 활용할 수 있죠. 롤업 속성은 데이터를 집계하고 분석하는 데 매우 강력한 기능을 제공하지만, 설정이 올바르지 않으면 부정확하거나 예상치 못한 값을 표시하는 오류가 발생할 수 있어요. 이러한 오류는 데이터 분석 결과를 왜곡시키고 잘못된 의사결정을 내리게 할 수 있으므로, 발생 원인을 정확히 파악하고 해결하는 것이 중요합니다.

 

롤업 속성에서 가장 흔하게 발생하는 오류 중 하나는 '관계형 속성 설정 오류'입니다. 롤업은 반드시 관계형 속성을 통해 연결된 다른 데이터베이스의 정보를 가져오는데, 만약 롤업 속성에서 참조하는 관계형 속성이 잘못 설정되었거나, 연결된 데이터베이스에 해당 데이터가 존재하지 않는 경우라면, 롤업은 올바른 값을 가져올 수 없어요. 예를 들어, '프로젝트' DB의 롤업 속성이 '관련 작업'이라는 관계형 속성을 통해 '작업' DB의 '완료 여부'를 가져오도록 설정되어야 하는데, 실수로 '관련 고객'이라는 다른 관계형 속성을 선택했다면, 프로젝트의 실제 완료 상태와는 전혀 다른 정보가 표시될 것입니다. 따라서 롤업 속성 설정 시, 가장 먼저 점검해야 할 부분이 바로 이 관계형 속성이 올바르게 지정되었는지 여부입니다.

 

또 다른 주요 원인은 '속성 데이터 형식 불일치'입니다. 롤업 속성은 가져오는 속성의 데이터 형식에 따라 다르게 작동합니다. 예를 들어, 숫자 속성을 합산하거나 평균을 내는 기능은 숫자 형식의 데이터에만 적용될 수 있죠. 만약 '작업' DB의 '소요 시간' 속성이 텍스트 형식으로 저장되어 있다면, 이를 '프로젝트' DB에서 롤업하여 합산하려고 할 때 오류가 발생하거나, 텍스트로 인식되어 합산되지 않을 수 있습니다. 이 경우, '소요 시간' 속성을 숫자 형식으로 변경하거나, 롤업 속성에서 해당 속성을 가져올 때 적절한 변환 함수를 사용해야 합니다. 또한, 롤업 속성 자체의 '계산 방식' 설정 오류도 흔하게 발생합니다. 롤업 속성 설정 시 '개수', '합계', '평균', '최소값', '최대값', '중간값', '고유값 개수' 등 다양한 계산 방식을 선택할 수 있는데, 이 중 잘못된 방식을 선택하면 원하는 결과를 얻을 수 없어요. 예를 들어, 완료된 작업의 '개수'를 세고 싶은데 '합계'로 설정했다면, 결과가 다르게 나올 것입니다. 따라서 롤업 속성 설정 시, '어떤 속성을', '어떤 방식으로' 가져올 것인지 명확하게 정의해야 합니다.

 

롤업 속성에 적용된 '필터(Filter)' 설정 오류도 부정확한 데이터 표시의 원인이 될 수 있습니다. 롤업 속성은 특정 조건을 만족하는 데이터만 가져오도록 필터를 설정할 수 있는데, 이 필터 조건이 의도와 다르게 설정된 경우, 원하는 데이터가 누락되거나 포함되지 않아 결과가 왜곡될 수 있어요. 예를 들어, '완료된 작업'의 개수를 세기 위해 '상태' 속성이 '완료'인 데이터만 가져오도록 필터를 설정해야 하는데, 실수로 '진행 중'인 데이터까지 포함되도록 설정했다면, 실제 완료된 작업 수보다 더 많은 숫자가 표시될 것입니다. 따라서 롤업 속성 설정 시에는 필터 조건을 꼼꼼하게 확인하고, 필요한 경우 테스트 데이터를 통해 필터가 제대로 작동하는지 검증하는 것이 중요합니다. 이러한 롤업 속성 오류들을 해결하기 위해서는, 먼저 롤업 속성이 의존하는 관계형 속성, 가져올 속성의 데이터 형식, 선택된 계산 방식, 그리고 적용된 필터 조건을 순서대로 꼼꼼하게 점검해야 합니다. 오류 발생 시에는 각 단계를 재확인하고, 필요하다면 롤업 속성을 삭제 후 다시 생성하는 것이 효과적인 해결책이 될 수 있습니다.

 

결론적으로, 롤업 속성은 Notion DB에서 데이터를 효과적으로 집계하고 분석하는 강력한 도구이지만, 정확한 설정을 요구합니다. 관계형 속성의 올바른 연결, 속성 데이터 형식의 일치, 적절한 계산 방식 선택, 그리고 정확한 필터 설정은 롤업 속성이 올바르게 작동하도록 하는 핵심 요소입니다. 이러한 요소들을 주의 깊게 관리하고, 오류 발생 시 체계적으로 점검한다면, 롤업 속성을 통해 Notion DB에서 더욱 정확하고 유용한 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.

🔍 롤업 속성 오류 점검 포인트

점검 항목	확인 내용	조치 방안
관계형 속성	롤업이 참조하는 관계형 속성이 올바르게 연결되었는지?	Notion DB 설정에서 관계형 속성을 재확인해요.
가져올 속성	가져올 속성의 데이터 형식(숫자, 텍스트 등)이 올바른지?	필요시 속성 형식을 변경하거나, 롤업에서 변환 함수를 사용해요.
계산 방식	원하는 결과(개수, 합계, 평균 등)에 맞는 계산 방식이 선택되었는지?	롤업 속성 설정에서 계산 방식을 다시 선택해요.
필터 설정	롤업에 적용된 필터 조건이 정확한지?	필터 조건을 재검토하고, 테스트 데이터를 활용해 검증해요.
데이터 누락	연결된 DB에 데이터가 올바르게 입력되어 있는지?	원본 DB의 데이터를 확인하고, 누락된 데이터는 추가해요.

6. 실제 사례 분석: 문제 해결 시나리오

이 섹션에서는 Notion DB 자동 링크 연결 및 중복 데이터 문제로 인해 실제 발생했던 사례들을 분석하고, 이를 어떻게 해결했는지 구체적인 시나리오를 통해 살펴보겠습니다. 실제 사례를 통해 문제 해결 과정을 이해하면, 유사한 상황에 직면했을 때 더욱 효과적으로 대처할 수 있을 것입니다.

 

사례 1: 프로젝트 관리 DB와 작업자 DB 간의 중복 할당 오류

문제 상황: 한 기업에서는 프로젝트 관리 DB와 작업자 DB를 '관계형 속성'으로 양방향 연결하여 프로젝트별 담당 작업자를 관리하고 있었습니다. 그런데 여러 팀원이 동시에 특정 작업자에게 여러 프로젝트를 할당하는 과정에서, 작업자 DB에 동일한 프로젝트가 중복으로 할당되는 문제가 발생했습니다. 예를 들어, 작업자 A에게 프로젝트 X가 두 번 할당되어 작업자 DB에는 프로젝트 X가 두 개의 항목으로 나타나는 식이었죠. 이는 작업자 A의 실제 업무량을 파악하는 데 혼란을 야기하고, 프로젝트 진행 상황 관리에 오류를 초래했습니다.

 

원인 분석: 주요 원인은 프로젝트 관리 DB의 '담당자' 속성이 '다중 선택'으로 설정되어 있었기 때문입니다. 이 설정으로 인해 한 작업자에게 여러 프로젝트를 할당할 때마다 새로운 연결이 생성되었고, 작업자 DB에서는 이를 중복으로 인식하지 않고 개별 항목으로 표시했습니다. 또한, 팀원들이 데이터 입력 전에 작업자 DB를 충분히 확인하지 않고 무분별하게 할당하는 것도 문제였습니다.

 

해결 방안:

1. 프로젝트 관리 DB의 '담당자' 속성 변경: 가장 근본적인 해결책으로, 프로젝트 관리 DB의 '담당자' 속성을 '다중 선택'에서 '단일 선택'으로 변경했습니다. 이를 통해 한 프로젝트에는 반드시 한 명의 담당자만 지정하도록 강제했습니다. 만약 여러 담당자가 필요한 프로젝트라면, 별도의 '협업 담당자'와 같은 속성을 추가하거나, 프로젝트를 세분화하는 방안을 고려했습니다.
2. 작업자 DB의 '프로젝트 할당 확인' 체크박스 추가 및 가이드라인 강화: '단일 선택'으로 변경하는 것이 어려운 경우를 대비하여, 작업자 DB에 '프로젝트 할당 확인'이라는 체크박스 속성을 추가했습니다. 작업자가 새로운 프로젝트를 할당받으면, 반드시 이 체크박스를 활성화하도록 가이드라인을 강화했습니다. 이를 통해 중복 할당 가능성을 줄이고, 할당된 프로젝트를 명확히 구분할 수 있게 했습니다.
3. 외부 자동화 도구 활용: Zapier와 같은 외부 자동화 도구를 사용하여, 작업자 DB에 새로운 프로젝트 할당 시, 해당 작업자에게 이미 동일한 프로젝트가 할당되어 있는지 확인하는 로직을 추가했습니다. 만약 중복 할당이 감지되면, 새로운 항목 생성을 중단하고 기존 항목을 업데이트하도록 설정하여 중복을 원천적으로 차단했습니다.

 

결과: 이러한 조치들을 통해 프로젝트 및 작업자 DB 간의 중복 할당 오류가 성공적으로 해결되었으며, 작업자들의 실제 업무량을 정확하게 파악하고 프로젝트 진행 상황을 효율적으로 관리할 수 있게 되었습니다.

사례 2: 고객 관리 DB와 지원 티켓 DB 간의 자동 링크 오류

문제 상황: 한 고객 지원팀에서는 고객 관리 DB와 지원 티켓 DB를 '이메일' 속성을 기반으로 자동 연결하여, 특정 고객에게 접수된 모든 지원 티켓을 쉽게 조회할 수 있도록 시스템을 구축했습니다. 그러나 고객 DB에 입력된 이메일 주소에 오타가 있거나, 지원 티켓 DB에 잘못된 이메일 주소가 입력된 경우, 자동 링크가 제대로 생성되지 않거나 오류가 발생하는 문제가 빈번하게 발생했습니다. 이로 인해 고객 문의 이력을 정확하게 추적하기 어렵고, 고객 만족도 관리에도 부정적인 영향을 미쳤습니다.

 

원인 분석: 주요 원인은 고객 관리 DB의 '이메일' 속성에 대한 입력 유효성 검사가 제대로 이루어지지 않았기 때문입니다. 이메일 주소 형식에 대한 명확한 가이드라인이 부족하여 오타가 자주 발생했고, 이는 자동 링크 생성에 실패하는 주요 원인이 되었습니다. 또한, 지원 티켓 접수 시 이메일 주소를 수동으로 입력하는 과정에서 발생한 실수도 오류의 원인이었습니다.

 

해결 방안:

1. 고객 관리 DB의 '이메일 유효성 검사' 수식 추가: Notion의 수식(Formula) 기능을 활용하여, '이메일' 속성에 입력되는 값이 올바른 이메일 형식(@ 기호 포함, '.' 포함 등)인지 검사하는 수식을 추가했습니다. 유효하지 않은 형식의 이메일이 입력되면 경고 메시지를 표시하거나, 해당 항목의 입력을 제한하도록 설정했습니다.
2. 지원 티켓 DB의 '고객 이메일' 자동 완성 기능 활용: 지원 티켓 DB에서 고객 이메일 주소를 입력할 때, Notion의 '자동 완성' 또는 '선택' 속성 기능을 활용하여 고객 관리 DB에 등록된 이메일 주소 목록 중에서만 선택하도록 유도했습니다. 이를 통해 수동 입력으로 인한 오타 발생 가능성을 크게 줄였습니다.
3. 정기적인 데이터 불일치 검토 프로세스 구축: 자동 링크 오류를 완전히 제거하기 어렵다는 점을 감안하여, 정기적으로 고객 관리 DB와 지원 티켓 DB 간의 이메일 불일치 목록을 추출하고 수동으로 수정하는 프로세스를 마련했습니다. 이를 위해 Notion의 '연결된 데이터베이스' 블록과 필터 기능을 활용하여 불일치 항목을 쉽게 식별할 수 있도록 했습니다.

 

결과: 이러한 조치들을 통해 고객 관리 DB와 지원 티켓 DB 간의 자동 링크 오류 발생 빈도를 현저히 줄일 수 있었으며, 고객 문의 이력 추적의 정확성을 높여 고객 만족도 향상에 기여했습니다.

사례 3: 외부 자동화 도구의 무한 루프 오류

문제 상황: 한 사용자가 Zapier를 사용하여 '새로운 Google Calendar 이벤트 생성 시 Notion DB에 해당 이벤트 정보 추가' 자동화를 설정했습니다. 그런데 자동화가 실행될 때마다, Notion DB에 이벤트가 추가되고, 이 추가된 이벤트가 다시 Google Calendar에 동기화되는 과정이 반복되면서 무한 루프에 빠지는 오류가 발생했습니다. 이는 불필요한 이벤트가 계속 생성되고, Notion DB에 중복 데이터가 쌓이는 결과를 초래했습니다.

 

원인 분석: Zapier의 트리거와 액션 설정이 서로를 계속 호출하는 순환 구조를 가지고 있었기 때문입니다. Google Calendar와 Notion DB 간의 양방향 동기화가 설정되었고, Notion DB에 항목이 추가될 때 이를 다시 Google Calendar로 보내도록 설정하면서 무한 루프가 발생한 것입니다. Zapier의 'History' 탭에서 반복적으로 동일한 작업이 실행되는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

해결 방안:

1. 양방향 동기화 대신 단방향 동기화 설정: Google Calendar에서 Notion DB로의 정보 전달만 필요하다고 판단하여, Zapier 설정을 단방향으로 변경했습니다. 즉, Google Calendar에 새로운 이벤트가 생성될 때만 Notion DB에 해당 정보를 추가하도록 설정하고, Notion DB의 변경 사항이 Google Calendar로 다시 동기화되는 것은 비활성화했습니다.
2. 특정 조건 필터 추가: 만약 양방향 동기화가 반드시 필요한 경우라면, Zapier 내에서 '필터' 단계를 추가하여 무한 루프를 방지할 수 있습니다. 예를 들어, '이벤트 생성 방식' 속성을 추가하여 'Google Calendar에서 생성된 경우'에만 Notion DB에 추가하고, 'Notion에서 생성된 경우'에는 추가하지 않도록 설정하는 방식입니다.
3. Notion DB의 'ID' 또는 '고유 키' 활용: 외부 도구와 연동 시, Notion DB에 '고유 ID' 또는 '외부 시스템 ID'와 같은 속성을 추가하고, 이를 기반으로 데이터가 이미 존재하는지 확인하는 로직을 구현하는 것이 좋습니다. 이를 통해 중복 생성을 방지하고 무한 루프 오류를 예방할 수 있습니다.

 

결과: 자동화 설정 변경 후 무한 루프 오류가 해결되었으며, Google Calendar의 이벤트 정보가 Notion DB에 정확하게 기록되어 효율적인 일정 관리가 가능해졌습니다.

사례 4: 데이터베이스 구조 변경으로 인한 API 연동 오류

문제 상황: 한 개발팀은 Notion API를 사용하여 자체 개발한 서비스와 Notion DB를 연동하고 있었습니다. 2025년 9월 Notion API 업데이트 이후, 기존에 잘 작동하던 데이터베이스 항목 생성 및 조회 기능이 갑자기 작동하지 않는 오류가 발생했습니다. API 호출 시 'Not Found' 또는 'Invalid ID'와 같은 오류 메시지가 반환되었습니다.

 

원인 분석: 2025년 9월 Notion API 업데이트의 주요 변경 사항 중 하나는 데이터베이스 구조가 '컨테이너'와 '데이터 소스'로 분리되면서, 기존의 데이터베이스 ID(Database ID) 방식에서 '데이터 소스 ID(Data Source ID)' 또는 새로운 API 엔드포인트 사용이 필요하게 된 것이었습니다. 기존 API 요청 방식으로는 변경된 구조의 데이터베이스에 접근할 수 없게 된 것입니다.

 

해결 방안:

1. 최신 Notion API 문서 확인: 개발팀은 즉시 Notion 공식 API 문서를 확인하여 변경된 데이터베이스 구조와 새로운 API 엔드포인트 및 ID 관리 방식을 파악했습니다.
2. API 요청 코드 수정: 기존 API 요청 코드에서 사용되던 데이터베이스 ID를 새로운 '데이터 소스 ID' 또는 해당 엔드포인트에 맞는 ID로 교체하고, 필요한 경우 API 엔드포인트 URL도 최신 문서에 맞게 수정했습니다.
3. SDK 업데이트: Notion API 연동에 사용하던 클라이언트 라이브러리(SDK)가 있다면, 최신 버전으로 업데이트하여 API 변경 사항을 자동으로 반영하도록 했습니다.

 

결과: API 요청 코드를 수정하고 SDK를 업데이트한 결과, 데이터베이스 항목 생성 및 조회 기능이 정상적으로 복구되었으며, 서비스와 Notion DB 간의 연동이 안정적으로 유지될 수 있었습니다. 이 사례는 Notion API 변경 사항을 주기적으로 확인하고, 이에 맞춰 연동 시스템을 업데이트하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

[2026 기준] Notion DB 간 자동 링크 연결 시 자주 생기는 오류·중복 데이터 해결법 - 추가 정보

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. Notion DB 간 자동 링크 연결 시 왜 '무한 로딩' 또는 '연결 실패' 오류가 발생하나요?

 

A1. 주로 다음과 같은 원인으로 발생해요:

• 관계형 속성 설정 오류: 연결하려는 DB를 잘못 선택했거나, 양방향 관계 설정이 제대로 되지 않은 경우입니다.
• DB의 과도한 복잡성: 너무 많은 관계형 속성, 롤업, 수식 등으로 인해 DB 구조가 지나치게 복잡해지면 Notion의 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
• 일시적인 Notion 서버 문제: 드물지만 Notion 자체 서버 문제로 인해 일시적으로 기능이 불안정할 수 있어요.
• API 제한 도달: 외부 도구를 통해 API를 자주 호출하는 경우, Notion의 API 요청 제한에 도달하여 일시적으로 연결이 실패할 수 있습니다.
• 해결 방안: 관계형 속성을 삭제 후 다시 생성하거나, DB 구조를 단순화하고, Notion 지원팀에 문의하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. API 제한의 경우, 요청 빈도를 조절하거나 배치 처리를 고려해야 합니다.

 

Q2. Notion DB 내에서 중복 데이터를 자동으로 감지하고 병합하는 기능이 있나요?

 

A2. 2026년 현재, Notion 자체적으로 중복 데이터를 자동으로 감지하고 병합하는 강력한 기능은 아직 제공되지 않아요. 사용자는 주기적으로 데이터를 검토하고 수동으로 병합하거나, n8n, Make와 같은 외부 자동화 도구를 사용하여 중복 방지 로직을 구축하는 것이 일반적인 해결 방안입니다. Notion은 AI 기능을 강화하고 있어 향후 이러한 기능이 추가될 가능성이 있습니다.

 

Q3. 동기화된 데이터베이스에서 변경한 내용이 다른 곳에 즉시 반영되지 않습니다. 어떻게 해야 하나요?

 

A3. 동기화는 실시간이 아니므로 약간의 지연이 발생할 수 있어요. 몇 분 정도 기다린 후에도 반영되지 않는다면, 다음과 같은 사항을 확인해야 합니다:

• 원본 페이지 확인: 동기화된 블록의 원본 페이지가 삭제되거나 수정되지 않았는지 확인합니다.
• 페이지 권한: 동기화된 페이지에 대한 접근 권한이 변경되지 않았는지 확인합니다.
• Notion 캐시 문제: Notion 앱이나 웹 브라우저의 캐시를 삭제하고 다시 시도해 볼 수 있습니다.
• 동기화 지연: Notion 시스템의 일시적인 과부하로 인한 동기화 지연일 수 있으므로, 잠시 기다린 후 다시 확인합니다.

 

Q4. 롤업 속성이 잘못된 값을 표시합니다. 무엇을 확인해야 하나요?

 

A4. 롤업 속성의 값 오류는 대개 다음과 같은 원인 때문이에요:

• 관계형 속성 오류: 롤업이 의존하는 관계형 속성이 잘못 연결되었거나, 연결된 DB에 해당 데이터가 존재하지 않는 경우입니다.
• 속성 데이터 형식 불일치: 롤업에서 가져오는 속성의 데이터 형식(예: 숫자, 텍스트, 날짜)과 롤업 속성의 표시 형식이 일치하지 않는 경우입니다.
• 계산 방식 오류: 롤업 속성에서 선택한 계산 방식(개수, 합계, 평균 등)이 의도와 다른 경우입니다.
• 필터 설정 오류: 롤업 속성에 적용된 필터 조건이 의도와 다르게 설정된 경우입니다.
• 해결 방안: 관계형 속성, 가져올 속성의 데이터 형식, 계산 방식, 필터 설정을 다시 한번 꼼꼼히 확인해야 합니다.

 

Q5. '링크된 데이터베이스(Linked Database)' 블록에 오류가 발생하면 어떻게 해결하나요?

 

A5. 오류가 발생한 'Linked Database' 블록을 삭제하고, 동일한 데이터베이스를 다시 연결하여 새로 생성하는 것을 시도해 보세요. 원본 데이터베이스가 여전히 존재하고 접근 가능한지 확인하는 것도 중요합니다. 간혹 Notion 자체의 일시적인 오류일 수 있으므로, 페이지를 새로고침하거나 Notion 앱을 재시작하는 것도 도움이 될 수 있습니다.

 

Q6. Notion API 사용 시 '횟수 제한에 도달했습니다(Rate Limit Exceeded)' 오류가 발생하는데, 어떻게 해결하나요?

 

A6. 이 오류는 Notion API의 요청 제한(Rate Limit)을 초과했을 때 발생합니다. API 요청 빈도를 줄이거나, 여러 요청을 묶어서 한 번에 처리하는 배치(Batch) 처리를 구현하는 것이 좋습니다. 또한, API 요청 간에 적절한 지연 시간(Delay)을 두는 것도 도움이 됩니다. Notion API 문서를 참고하여 현재 적용되는 요청 제한 수치를 확인하고, 이에 맞춰 자동화 로직을 조정해야 합니다.

 

Q7. 데이터베이스 구조 변경 시, 기존에 설정된 자동화 워크플로우는 어떻게 되나요?

 

A7. 데이터베이스 구조 변경(속성 이름 변경, 삭제, 추가 등) 시, 해당 속성을 참조하는 자동화 워크플로우는 작동하지 않거나 오류를 발생시킬 수 있습니다. 따라서 구조 변경 전후로 관련 자동화 설정을 반드시 확인하고, 변경된 구조에 맞게 업데이트해야 합니다. Notion API를 사용하는 외부 도구의 경우, API 변경 사항에 맞춰 코드 수정도 필요할 수 있습니다.

 

Q8. '동기화된 데이터베이스'에서 데이터를 삭제하면 원본 DB에서도 삭제되나요?

 

A8. 네, 일반적으로 '동기화된 데이터베이스'에서 데이터를 삭제하면, 해당 데이터베이스가 연결된 원본 데이터베이스 및 다른 모든 동기화된 데이터베이스에서도 해당 데이터가 삭제됩니다. 따라서 동기화된 데이터베이스에서 데이터를 수정하거나 삭제할 때는 매우 신중해야 합니다.

 

Q9. Notion DB에 너무 많은 데이터를 입력하면 성능이 저하되나요?

 

A9. 네, 데이터베이스의 크기가 매우 커지거나, 복잡한 관계형 속성, 롤업, 수식 등이 과도하게 사용되면 페이지 로딩 속도가 느려지거나 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 데이터베이스를 최적화하거나, 필요한 경우 여러 개의 작은 데이터베이스로 분할하여 관계형 속성으로 연결하는 것이 성능 향상에 도움이 될 수 있습니다.

 

Q10. Notion AI가 중복 데이터를 자동으로 찾아주는 기능이 있나요?

 

A10. 2026년 현재, Notion AI는 텍스트 생성, 요약, 번역 등 주로 콘텐츠 생성 및 편집 기능에 초점을 맞추고 있습니다. 중복 데이터를 자동으로 감지하고 해결하는 기능은 아직 제공되지 않지만, AI 기반의 데이터 관리 기능이 강화됨에 따라 향후 이러한 기능이 추가될 가능성이 있습니다.

 

Q11. 관계형 속성으로 연결된 DB의 데이터를 수식으로 활용하려면 어떻게 해야 하나요?

 

A11. Notion 수식에서는 `prop()` 함수를 사용하여 연결된 데이터베이스의 속성 값을 참조할 수 있습니다. 예를 들어, '관련 작업'이라는 관계형 속성을 통해 연결된 '작업' DB의 '마감일' 속성을 가져오려면, `prop("관련 작업").prop("마감일")` 과 같은 형태로 사용할 수 있습니다. 단, 관계형 속성이 여러 항목을 참조하는 경우(다중 선택)에는 `map()` 함수 등을 함께 사용하여 각 항목에 대한 처리를 해야 할 수 있습니다.

 

Q12. CSV 파일로 데이터를 가져올 때 중복이 발생하지 않도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

 

A12. CSV 파일을 가져오기 전에, 고유한 식별자(예: 이메일 주소, ID)를 기준으로 데이터베이스에 이미 존재하는 항목이 있는지 수동으로 확인하는 것이 좋습니다. Notion의 '가져오기' 기능에는 자동 중복 제거 기능이 없으므로, 가져온 후에도 중복 항목이 있는지 검토하고 삭제해야 할 수 있습니다. API를 통해 데이터를 가져올 때는 중복 방지 로직을 구현하는 것이 더 효과적입니다.

 

Q13. 동기화된 데이터베이스를 다른 사람과 공유할 때 주의할 점은 무엇인가요?

 

A13. 동기화된 데이터베이스를 공유할 때는 해당 데이터베이스가 포함된 페이지의 공유 설정을 신중하게 검토해야 합니다. 모든 공유 대상이 동일한 수준의 접근 권한을 갖는 것은 아니므로, 각 사용자나 그룹별로 보기 전용, 편집 가능 등의 권한을 명확하게 설정하는 것이 중요합니다. 또한, 동기화된 데이터베이스의 원본이 되는 페이지의 접근 권한도 함께 고려해야 합니다.

 

Q14. 롤업 속성에서 텍스트 데이터를 가져와서 합산하려고 하는데 오류가 발생합니다. 왜 그런가요?

 

A14. 롤업 속성은 기본적으로 숫자, 날짜 등 특정 데이터 형식에 대한 계산을 지원합니다. 텍스트 형식의 데이터를 합산하려고 하면 오류가 발생하거나 예상치 못한 결과가 나올 수 있습니다. 이 경우, 텍스트 데이터를 숫자 형식으로 변환하는 수식(Formula)을 사용하거나, 롤업 속성에서 '개수'와 같이 텍스트 데이터에도 적용 가능한 계산 방식을 사용해야 합니다.

 

Q15. Notion DB 간의 관계가 너무 복잡해져서 관리가 어렵습니다. 어떻게 단순화할 수 있나요?

 

A15. 복잡한 관계를 단순화하기 위해, 불필요한 관계형 속성을 제거하거나, 여러 DB를 하나의 통합 DB로 합치는 것을 고려해 볼 수 있습니다. 또한, '연결된 데이터베이스' 블록을 사용하여 필요한 정보만 필터링하여 표시하거나, 롤업 속성을 활용하여 요약 정보를 제공하는 방식으로 복잡성을 줄일 수 있습니다. 데이터베이스를 기능별로 분할하고 관계형 속성으로 연결하는 것도 좋은 방법입니다.

 

Q16. 자동화 설정 시, 특정 조건에만 실행되도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

 

A16. 대부분의 자동화 도구(Notion 자체 자동화, Zapier, Make 등)는 '조건(Filter)' 또는 '분기(Branch)' 기능을 제공합니다. 이 기능을 활용하여 특정 속성 값, 상태, 또는 포함된 키워드 등 원하는 조건에 부합할 때만 자동화가 실행되도록 설정할 수 있습니다. 예를 들어, '상태' 속성이 '완료'일 때만 알림을 보내도록 설정할 수 있습니다.

 

Q17. Notion DB의 백업은 어떻게 하는 것이 가장 안전한가요?

 

A17. Notion은 페이지별로 내보내기(Export) 기능을 제공하지만, 이는 DB 전체를 백업하는 데는 한계가 있습니다. 가장 안전한 방법은 Notion API를 활용하여 데이터를 주기적으로 외부 저장소(예: Google Drive, S3)에 백업하는 스크립트를 작성하는 것입니다. 또한, 일부 서드파티 백업 솔루션을 이용하는 것도 고려해 볼 수 있습니다.

 

Q18. '동기화된 데이터베이스'와 '연결된 데이터베이스' 블록의 차이점은 무엇인가요?

 

A18. '동기화된 데이터베이스'는 원본 데이터베이스의 복제본으로, 어느 페이지에서든 동일한 데이터를 보고 수정할 수 있으며, 변경 사항이 모든 동기화된 위치에 반영됩니다. 반면, '연결된 데이터베이스' 블록은 원본 데이터베이스를 '참조'하여 보여주는 것으로, 필터링, 정렬, 그룹화 등 보기(View) 설정을 다르게 적용할 수 있지만, 여기서의 변경 사항은 원본 데이터베이스에 직접 영향을 주지 않습니다.

 

Q19. Notion DB에서 데이터 일관성을 유지하기 위한 가장 기본적인 방법은 무엇인가요?

 

A19. 데이터 일관성을 유지하기 위한 가장 기본적인 방법은 다음과 같아요:

• 명확한 속성 이름 및 형식 사용: 모든 DB에서 동일한 의미의 속성은 같은 이름과 형식으로 사용합니다.
• 관계형 속성 활용: 데이터 간의 연결을 명확하게 설정하여 정보의 흐름을 통제합니다.
• 데이터 입력 가이드라인: 팀원들에게 일관된 데이터 입력 규칙을 교육하고 준수하도록 합니다.
• 정기적인 검토: 주기적으로 데이터를 검토하여 오류나 불일치를 발견하고 수정합니다.

 

Q20. 2025년 API 업데이트로 인한 '컨테이너'와 '데이터 소스' 분리가 중복 데이터 발생에 영향을 주나요?

 

A20. API 구조 변경 자체는 중복 데이터 발생의 직접적인 원인이 아니지만, 이로 인해 API 연동 방식이 변경되면서 기존 자동화 로직에 오류가 발생하여 간접적으로 중복 데이터가 생성될 수 있습니다. 따라서 API 업데이트 시에는 연동 시스템의 중복 방지 로직이 올바르게 작동하는지 반드시 재검토해야 합니다.

 

Q21. Notion DB 간의 링크가 깨졌을 때, 복구할 수 있는 방법이 있나요?

 

A21. 링크가 깨지는 원인은 다양합니다. 연결된 데이터베이스가 삭제되었거나, 관계형 속성이 잘못 설정되었거나, 페이지 권한이 변경되었을 수 있습니다. 원인을 파악한 후, 관계형 속성을 재설정하거나, 삭제된 데이터베이스를 복구하거나, 권한 설정을 조정하는 등의 방법으로 복구를 시도할 수 있습니다. 심한 경우, 해당 링크를 삭제하고 새로 생성해야 할 수도 있습니다.

 

Q22. Notion에서 '템플릿 버튼'을 사용하여 DB 항목을 생성할 때, 중복 생성을 방지할 수 있나요?

 

A22. 템플릿 버튼 자체에는 중복 생성 방지 기능이 내장되어 있지 않습니다. 템플릿 버튼으로 생성된 항목이 중복될 가능성이 있다면, 생성된 항목을 기반으로 외부 자동화 도구를 사용하여 중복 여부를 확인하고 관리하는 로직을 추가하는 것이 좋습니다.

 

Q23. 롤업 속성에서 '고유값 개수' 기능은 어떻게 활용되나요?

 

A23. '고유값 개수'는 연결된 데이터베이스에서 특정 속성의 중복되지 않는 값들의 개수를 세는 기능입니다. 예를 들어, '프로젝트' DB에서 각 프로젝트에 할당된 '작업자'들의 고유한 수를 알고 싶을 때 활용할 수 있습니다. 이는 중복된 작업자 할당을 제외하고 실제 참여 인원 수를 파악하는 데 유용합니다.

 

Q24. Notion DB 간의 관계가 너무 많아져서 성능 문제가 발생할 때, 어떤 조치를 취해야 하나요?

 

A24. 성능 저하가 발생하면, 불필요한 관계형 속성을 제거하고, '연결된 데이터베이스' 블록에서 필요한 필터링과 정렬 설정을 최적화하여 표시되는 데이터 양을 줄이는 것이 좋습니다. 또한, 지나치게 큰 단일 데이터베이스보다는 관련성 있는 데이터를 여러 개의 작은 데이터베이스로 분할하고 관계형 속성으로 연결하는 것이 성능 향상에 도움이 될 수 있습니다.

 

Q25. Notion 자동화 설정 시, 특정 태그나 키워드를 포함하는 경우에만 실행되도록 할 수 있나요?

 

A25. 네, 대부분의 자동화 도구에서 제공하는 '필터' 또는 '조건' 기능을 활용하여 이를 구현할 수 있습니다. 페이지 제목, 내용, 또는 특정 속성 값에 특정 태그나 키워드가 포함되어 있을 때만 자동화가 실행되도록 설정할 수 있습니다.

 

Q26. '관계형 속성'과 '롤업 속성'의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

 

A26. '관계형 속성'은 두 데이터베이스 간의 '연결' 자체를 설정하는 기능입니다. 반면, '롤업 속성'은 이렇게 연결된 데이터베이스의 특정 속성 값을 가져와서 '요약'하거나 '계산'하는 기능을 수행합니다. 즉, 관계형 속성이 연결 통로라면, 롤업 속성은 그 통로를 통해 정보를 가져와 가공하는 도구라고 할 수 있습니다.

 

Q27. Notion DB 간 자동 링크 연결 시, 데이터베이스 ID가 변경될 수 있나요?

 

A27. 일반적으로 데이터베이스 ID는 고유하며 잘 변경되지 않습니다. 하지만 데이터베이스를 복제하거나, Notion의 내부적인 업데이트(예: 2025년 API 업데이트)로 인해 구조가 크게 변경되는 경우, API 연동 시 사용되는 ID 체계나 실제 ID 값이 달라질 수 있습니다. 따라서 API 연동 시에는 항상 최신 ID를 확인하는 것이 중요합니다.

 

Q28. Notion에서 '동기화된 블록'과 '동기화된 데이터베이스'는 어떻게 다른가요?

 

A28. '동기화된 블록'은 텍스트, 이미지, 목록 등 일반적인 콘텐츠 블록을 여러 페이지에 복제하여 동기화하는 기능입니다. 반면, '동기화된 데이터베이스'는 Notion의 데이터베이스 전체를 여러 페이지에 복제하여 동기화하는 기능으로, 데이터베이스의 보기 설정까지 함께 동기화됩니다. 즉, 데이터베이스의 구조와 데이터를 동기화하는 것이 '동기화된 데이터베이스'입니다.

 

Q29. Notion DB에서 '중복 데이터'를 수동으로 제거할 때, 가장 효율적인 방법은 무엇인가요?

 

A29. 가장 효율적인 방법은 중복을 판단할 핵심 속성(예: 이메일, 이름+전화번호)을 기준으로 데이터를 정렬하고, 중복 항목들을 한눈에 파악한 후, 가장 최신이거나 정보가 가장 완전한 항목을 남기고 나머지를 일괄 삭제하는 것입니다. Notion의 '페이지 이동' 기능을 활용하여 중복 항목의 정보를 메인 항목으로 옮긴 후 삭제하는 것도 좋은 방법입니다.

 

Q30. Notion DB 자동화 설정 시, '만들어진 페이지'와 '수정된 페이지' 트리거의 차이는 무엇인가요?

 

A30. '만들어진 페이지(Page Created)' 트리거는 데이터베이스에 새로운 페이지가 생성될 때만 작동합니다. 반면, '수정된 페이지(Page Updated)' 트리거는 페이지가 생성될 때뿐만 아니라, 페이지의 내용이나 속성이 변경될 때도 작동합니다. 따라서 자동화가 실행되어야 하는 시점에 따라 적절한 트리거를 선택해야 합니다.

 

면책 문구

본 글은 Notion DB 자동 링크 연결 시 자주 발생하는 오류 및 중복 데이터 해결 방안에 대한 일반적인 정보를 제공하기 위해 작성되었습니다. 제시된 정보는 2026년 현재 시점을 기준으로 하며, Notion의 지속적인 업데이트로 인해 일부 내용이 변경될 수 있습니다. 본 글의 내용은 법률적 또는 전문적인 조언을 대체하지 않으며, 실제 문제 해결 시에는 반드시 Notion 공식 지원 문서나 전문가의 도움을 받으시기 바랍니다. 필자는 본 글의 정보로 인해 발생하는 직간접적인 손해에 대해 어떠한 법적 책임도 지지 않습니다.

 

요약

Notion DB 자동 링크 연결 시 발생하는 오류와 중복 데이터 문제는 관계형 속성의 올바른 설정, 중복 데이터 발생 원인 파악 및 예방, 자동화 설정 오류 점검, 동기화된 데이터베이스의 한계 인지, 롤업 속성 오류 해결 등 다각적인 접근이 필요합니다. 2026년 현재, Notion은 AI 기반 기능 강화 추세에 있으며, 사용자들은 명확한 데이터 입력 가이드라인 수립, 외부 자동화 도구를 활용한 중복 방지 로직 구현, 주기적인 데이터 검토 및 최신 API 변경 사항 주시를 통해 이러한 문제에 효과적으로 대처하고 있습니다. FAQ 섹션에서는 자주 묻는 질문들에 대한 답변을 통해 실질적인 문제 해결에 도움을 드리고자 했습니다. 체계적인 관리와 최신 정보 습득을 통해 Notion DB 활용도를 극대화하는 것이 중요합니다.