해당 코드가 정규화 테이블과 원본 테이블을 비교하는데 적합하다고 생각해? o/x로 답해줘
import mysql.connector
import pandas as pd
from mysql.connector import Error

# 데이터베이스 설정
db_config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'root',
    'password': '',
    'database': 'project_db_v2'
}

def connect_to_database():
    """데이터베이스 연결"""
    try:
        connection = mysql.connector.connect(**db_config)
        if connection.is_connected():
            print("데이터베이스 연결 성공")
            return connection
    except Error as e:
        print(f"데이터베이스 연결 오류: {e}")
        return None

def get_original_data(connection):
    """원본 allrecords2 테이블 데이터 조회"""
    query = "SELECT * FROM allrecords2 ORDER BY hash_key, doc_id, id"
    try:
        df = pd.read_sql(query, connection)
        print(f"원본 데이터 행 수: {len(df)}")
        return df
    except Error as e:
        print(f"원본 데이터 조회 오류: {e}")
        return None

def reconstruct_data(connection):
    """정규화된 테이블들로부터 데이터 재구성"""
    query = """
    SELECT 
        rl.hash_key,
        rl.doc_id,
        rl.id,
        rl.doc_type_id,
        
        -- HashKeyInfo 테이블의 컬럼들
        hki.publish_Id,
        hki.post_date,
        hki.post_writer,
        hki.post_title,
        hki.post_body,
        hki.abstract,
        hki.original_url,
        hki.top_category,
        hki.file_id,
        hki.file_content_id,
        hki.file_name,
        hki.file_download_url,
        hki.published_institution,
        hki.publish_institution_url,
        hki.doc_title,
        hki.topic,
        
        -- DocInfo 테이블의 컬럼들
        di.user_id,
        di.category,
        di.announcement,
        di.content,
        di.reg_date,
        di.mod_date,
        di.is_main_announce,
        
        -- IdInfo 테이블의 컬럼들
        ii.name,
        ii.institution,
        ii.title,
        ii.registered_date,
        ii.user_email,
        ii.email,
        
        -- SavedDocDetails 테이블의 컬럼들
        sdd.keyword,
        sdd.saved_doc_date,
        sdd.saved_doc_hash_key
        
    FROM RecordLinks rl
    LEFT JOIN HashKeyInfo hki ON rl.hash_key = hki.hash_key
    LEFT JOIN DocInfo di ON rl.doc_id = di.doc_id
    LEFT JOIN IdInfo ii ON rl.id = ii.id
    LEFT JOIN SavedDocDetails sdd ON rl.hash_key = sdd.hash_key AND rl.id = sdd.id
    ORDER BY rl.hash_key, rl.doc_id, rl.id
    """
    
    try:
        df = pd.read_sql(query, connection)
        print(f"재구성된 데이터 행 수: {len(df)}")
        return df
    except Error as e:
        print(f"데이터 재구성 오류: {e}")
        return None

def compare_dataframes(original_df, reconstructed_df):
    """두 데이터프레임 비교"""
    print("\n=== 데이터 복구 검증 결과 ===")
    
    # 1. 행 수 비교
    print(f"원본 행 수: {len(original_df)}")
    print(f"재구성 행 수: {len(reconstructed_df)}")
    
    if len(original_df) != len(reconstructed_df):
        print("❌ 행 수가 일치하지 않습니다!")
        return False
    else:
        print("✅ 행 수가 일치합니다.")
    
    # 2. 컬럼 비교
    original_cols = set(original_df.columns)
    reconstructed_cols = set(reconstructed_df.columns)
    
    missing_cols = original_cols - reconstructed_cols
    extra_cols = reconstructed_cols - original_cols
    
    if missing_cols:
        print(f"❌ 누락된 컬럼: {missing_cols}")
    if extra_cols:
        print(f"⚠️ 추가된 컬럼: {extra_cols}")
    
    common_cols = original_cols & reconstructed_cols
    print(f"✅ 공통 컬럼 수: {len(common_cols)}")
    
    # 3. 데이터 내용 비교 (공통 컬럼만)
    if common_cols:
        # 컬럼 순서를 맞춰서 비교
        common_cols_list = sorted(list(common_cols))
        
        original_subset = original_df[common_cols_list].copy()
        reconstructed_subset = reconstructed_df[common_cols_list].copy()
        
        # NaN 값을 None으로 통일
        original_subset = original_subset.where(pd.notnull(original_subset), None)
        reconstructed_subset = reconstructed_subset.where(pd.notnull(reconstructed_subset), None)
        
        # 데이터 타입 통일 (필요한 경우)
        for col in common_cols_list:
            if original_subset[col].dtype != reconstructed_subset[col].dtype:
                try:
                    reconstructed_subset[col] = reconstructed_subset[col].astype(original_subset[col].dtype)
                except:
                    print(f"⚠️ 컬럼 '{col}'의 데이터 타입 변환 실패")
        
        # 행별 비교
        differences = []
        for idx in range(len(original_subset)):
            original_row = original_subset.iloc[idx]
            reconstructed_row = reconstructed_subset.iloc[idx]
            
            row_differences = []
            for col in common_cols_list:
                orig_val = original_row[col]
                recon_val = reconstructed_row[col]
                
                # None과 NaN 처리
                if pd.isna(orig_val) and pd.isna(recon_val):
                    continue
                elif orig_val != recon_val:
                    row_differences.append({
                        'column': col,
                        'original': orig_val,
                        'reconstructed': recon_val
                    })
            
            if row_differences:
                differences.append({
                    'row_index': idx,
                    'differences': row_differences
                })
        
        if differences:
            print(f"❌ {len(differences)}개 행에서 차이점 발견")
            
            # 처음 5개 차이점만 출력
            for i, diff in enumerate(differences[:5]):
                print(f"\n행 {diff['row_index']}의 차이점:")
                for col_diff in diff['differences']:
                    print(f"  컬럼 '{col_diff['column']}': 원본='{col_diff['original']}', 재구성='{col_diff['reconstructed']}'")
            
            if len(differences) > 5:
                print(f"... 및 {len(differences) - 5}개 추가 차이점")
            
            return False
        else:
            print("✅ 모든 데이터가 완벽하게 일치합니다!")
            return True
    
    return len(missing_cols) == 0 and len(differences) == 0

def analyze_table_relationships(connection):
    """테이블 관계 분석"""
    print("\n=== 테이블 관계 분석 ===")
    
    queries = {
        'IdInfo': "SELECT COUNT(*) as count FROM IdInfo",
        'HashKeyInfo': "SELECT COUNT(*) as count FROM HashKeyInfo", 
        'DocInfo': "SELECT COUNT(*) as count FROM DocInfo",
        'RecordLinks': "SELECT COUNT(*) as count FROM RecordLinks",
        'SavedDocDetails': "SELECT COUNT(*) as count FROM SavedDocDetails"
    }
    
    for table_name, query in queries.items():
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute(query)
            result = cursor.fetchone()
            print(f"{table_name}: {result[0]} 행")
            cursor.close()
        except Error as e:
            print(f"{table_name} 조회 오류: {e}")

def check_data_integrity(connection):
    """데이터 무결성 검사"""
    print("\n=== 데이터 무결성 검사 ===")
    
    integrity_checks = [
        {
            'name': 'RecordLinks의 hash_key가 HashKeyInfo에 존재하는지',
            'query': """
                SELECT COUNT(*) as missing_count 
                FROM RecordLinks rl 
                LEFT JOIN HashKeyInfo hki ON rl.hash_key = hki.hash_key 
                WHERE hki.hash_key IS NULL
            """
        },
        {
            'name': 'RecordLinks의 doc_id가 DocInfo에 존재하는지',
            'query': """
                SELECT COUNT(*) as missing_count 
                FROM RecordLinks rl 
                LEFT JOIN DocInfo di ON rl.doc_id = di.doc_id 
                WHERE di.doc_id IS NULL
            """
        },
        {
            'name': 'RecordLinks의 id가 IdInfo에 존재하는지 (NULL 제외)',
            'query': """
                SELECT COUNT(*) as missing_count 
                FROM RecordLinks rl 
                LEFT JOIN IdInfo ii ON rl.id = ii.id 
                WHERE rl.id IS NOT NULL AND ii.id IS NULL
            """
        }
    ]
    
    for check in integrity_checks:
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute(check['query'])
            result = cursor.fetchone()
            missing_count = result[0]
            
            if missing_count == 0:
                print(f"✅ {check['name']}: 통과")
            else:
                print(f"❌ {check['name']}: {missing_count}개 불일치")
            
            cursor.close()
        except Error as e:
            print(f"❌ {check['name']}: 검사 오류 - {e}")

def main():
    """메인 함수"""
    print("allrecords2 테이블 복구 가능성 검증 시작...")
    
    connection = connect_to_database()
    if not connection:
        return
    
    try:
        # 1. 테이블 관계 분석
        analyze_table_relationships(connection)
        
        # 2. 데이터 무결성 검사
        check_data_integrity(connection)
        
        # 3. 원본 데이터 조회
        original_df = get_original_data(connection)
        if original_df is None:
            return
        
        # 4. 데이터 재구성
        reconstructed_df = reconstruct_data(connection)
        if reconstructed_df is None:
            return
        
        # 5. 데이터 비교
        is_recoverable = compare_dataframes(original_df, reconstructed_df)
        
        print(f"\n=== 최종 결과 ===")
        if is_recoverable:
            print("🎉 정규화된 테이블들로부터 allrecords2를 완벽하게 복구할 수 있습니다!")
        else:
            print("⚠️ 일부 데이터 손실이나 불일치가 있어 완벽한 복구가 어려울 수 있습니다.")
            
    except Exception as e:
        print(f"검증 과정에서 오류 발생: {e}")
    
    finally:
        if connection.is_connected():
            connection.close()
            print("데이터베이스 연결 종료")

if __name__ == "__main__":
    main()