diff --git a/troubleshooting/20251002_db_separation_emotion_data.md b/troubleshooting/20251002_db_separation_emotion_data.md
new file mode 100644
index 0000000..a1a1bad
--- /dev/null
+++ b/troubleshooting/20251002_db_separation_emotion_data.md
@@ -0,0 +1,44 @@
+# DB 분리 구조 및 감정 데이터 저장 현황
+
+## 발생 일시
+2025-10-02
+
+## 현황
+세 개의 분리된 데이터베이스 운영 중
+
+### DB 구조
+1. **main_db**: 핵심 데이터
+   - user, conversation_log, gmail_token 등 16개 테이블
+   - PostgreSQL 일반 DB
+
+2. **robeing_metrics**: 시계열 메트릭
+   - emotion_readings 테이블 (TimescaleDB 하이퍼테이블)
+   - 감정 데이터 3건 저장 (2025-10-02 12:21~12:27)
+
+3. **rb8001_db**: rb8001 전용 DB
+
+### 감정 데이터 저장 확인
+```sql
+-- robeing_metrics DB에 저장
+SELECT * FROM emotion_readings;
+-- 결과: 3건 (happiness 2건, anger 1건)
+```
+
+### 문제점
+- conversation_log가 main_db에 있어 시계열 분석 비효율
+- 감정 시스템 구현했지만 실제 대화 flow 미연동
+- DB 간 JOIN 필요 시 성능 이슈
+
+### 해결 방안
+1. conversation_log를 robeing_metrics로 이전
+2. user 테이블 주요 컬럼만 robeing_metrics에 읽기 전용 복제
+3. Foreign Data Wrapper로 필요시 크로스 DB 조회
+
+### 관련 파일
+- `/home/admin/rb8001/app/state/database.py`: METRICS_DB_URL 환경변수
+- `/home/admin/rb8001/app/router/emotion_endpoint.py`: robeing_metrics 연결
+
+## 교훈
+- 용도별 DB 분리는 유지 (성능/백업 전략 차별화)
+- 시계열 데이터는 TimescaleDB 사용
+- 자주 조인하는 데이터는 복제 고려
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