PostgreSQL vs MongoDB: 요구사항에 맞는 데이터베이스 선택하기

올바른 데이터베이스를 선택하는 것은 모든 소프트웨어 프로젝트에 있어 매우 중요한 결정입니다. 데이터베이스는 전체 애플리케이션의 성능, 확장성, 유지보수성, 심지어 개발 프로세스 자체에도 영향을 미칩니다. PostgreSQL과 MongoDB는 두 가지 인기 있는 선택지로, 각각 뚜렷한 장점을 제공하며 다양한 요구사항에 부합합니다. 이 글은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 자세한 비교를 제공합니다.

관계형(SQL) vs. 문서(NoSQL) 데이터베이스 이해하기

PostgreSQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이며, 흔히 SQL 데이터베이스라고 불립니다. 반면 MongoDB는 문서 데이터베이스로 분류되는 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 두 패러다임 간의 근본적인 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

관계형 데이터베이스 (PostgreSQL)

관계형 데이터베이스는 행과 열이 있는 테이블에 데이터를 저장합니다. 테이블 간의 관계는 외래 키를 사용하여 정의됩니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 데이터 무결성과 일관성을 강제합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 구조화된 데이터: 데이터는 미리 정의된 스키마를 따릅니다.
• ACID 속성: 트랜잭션은 원자성(Atomic), 일관성(Consistent), 독립성(Isolated), 지속성(Durable)을 보장하여 데이터 안정성을 확보합니다.
• SQL: 데이터 쿼리 및 조작에 구조적 쿼리 언어(SQL)를 사용합니다.
• 데이터 무결성: 데이터 정확성을 유지하기 위해 제약 조건과 관계를 강제합니다.

문서 데이터베이스 (MongoDB)

문서 데이터베이스는 JSON과 유사한 문서를 컬렉션 내에 저장합니다. 특히 비정형 또는 반정형 데이터를 처리할 때 더 큰 유연성과 확장성을 제공합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 비정형 또는 반정형 데이터: 데이터는 스키마가 없거나 유연한 스키마를 가질 수 있습니다.
• BASE 속성: 가용성(Availability), 소프트 상태(Soft state), 결과적 일관성(Eventual consistency)을 우선시합니다.
• JSON과 유사한 문서: 데이터는 BSON(Binary JSON) 형식으로 저장됩니다.
• 확장성: 수평적 확장성과 대규모 데이터 처리량을 위해 설계되었습니다.

자세한 비교: PostgreSQL vs. MongoDB

다양한 요인에 걸쳐 자세한 비교를 해보겠습니다:

1. 데이터 모델 및 스키마

PostgreSQL: 엄격하고 잘 정의된 스키마를 사용합니다. 데이터 유형 및 제약 조건을 포함하여 테이블의 구조를 미리 정의해야 합니다. 이는 데이터 일관성과 무결성을 보장합니다. 나중에 스키마를 변경하는 것은 복잡하며 마이그레이션이 필요할 수 있습니다.

MongoDB: 유연한 스키마를 제공합니다. 컬렉션 내의 각 문서는 다른 구조를 가질 수 있습니다. 이는 데이터 요구사항이 발전하거나 다양한 데이터 소스를 처리하는 애플리케이션에 유리합니다. 그러나 데이터 유효성 검사 및 일관성을 처리하는 책임이 애플리케이션에 더 많이 부여됩니다.

예시: 제품 정보를 저장하는 전자상거래 애플리케이션을 고려해 봅시다.

PostgreSQL: 제품, 카테고리, 속성 등에 대한 테이블을 정의하고 그들 사이에 엄격한 관계를 설정합니다. 각 제품 레코드에는 특정 데이터 유형을 가진 정의된 속성(이름, 설명, 가격 등) 세트가 있습니다. 이는 강력한 데이터 무결성을 제공하며 이러한 속성을 기반으로 효율적인 쿼리를 가능하게 합니다.

MongoDB: 각 제품을 속성을 가진 문서로 저장할 수 있습니다. 다른 카테고리의 제품은 스키마 변경 없이 다른 속성을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 책에는 "저자"와 "ISBN" 같은 속성이 있을 수 있고, 셔츠에는 "크기"와 "색상" 같은 속성이 있을 수 있습니다. 이러한 유연성은 다양한 속성을 가진 광범위한 제품을 처리할 때 유용합니다.

2. 데이터 일관성 및 트랜잭션

PostgreSQL: 강력한 ACID(원자성, 일관성, 독립성, 지속성) 보장을 제공합니다. 트랜잭션은 안정적이며 실패 시에도 데이터 일관성을 보장합니다. 이는 금융 시스템이나 재고 관리와 같이 높은 데이터 무결성을 요구하는 애플리케이션에 적합합니다.

MongoDB: 엄격한 일관성보다 가용성과 확장성을 우선시합니다. BASE(기본적으로 가용, 소프트 상태, 결과적 일관성) 속성을 제공합니다. 트랜잭션을 지원하지만, 일반적으로 더 복잡하고 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 절충은 소셜 미디어 플랫폼이나 콘텐츠 관리 시스템과 같이 결과적 일관성으로 충분한 애플리케이션에 허용됩니다.

예시: 계좌 간 자금을 이체하는 은행 애플리케이션을 고려해 봅시다.

PostgreSQL: ACID 속성은 트랜잭션이 완전히 완료되거나(한 계좌에서 자금이 차감되고 다른 계좌로 입금됨) 완전히 롤백되어(오류 발생 시) 데이터 불일치를 방지하도록 보장합니다.

MongoDB: MongoDB는 트랜잭션을 지원하지만, 고도로 분산된 환경에서 PostgreSQL과 동일한 수준의 일관성을 보장하려면 신중한 설계 및 구성이 필요합니다. 데이터가 모든 복제본에서 완전히 일관되지 않는 짧은 기간이 있을 수 있습니다.

3. 확장성 및 성능

PostgreSQL: 수직적 확장(단일 서버의 리소스 증대)과 수평적 확장(샤딩 또는 복제와 같은 기술 사용)이 가능합니다. 그러나 수평적 확장은 MongoDB에 비해 설정 및 관리가 더 복잡할 수 있습니다.

MongoDB: 수평적 확장을 위해 설계되었습니다. 클러스터에 더 많은 서버를 추가하여 쉽게 스케일 아웃할 수 있습니다. 문서 지향적 구조와 샤딩 기능은 대규모 데이터 볼륨과 높은 트래픽 부하를 처리하는 데 적합합니다.

예시: 수백만 명의 사용자와 게시물을 처리하는 소셜 미디어 플랫폼을 고려해 봅시다.

PostgreSQL: 이러한 데이터 및 트래픽 양을 처리하기 위한 확장은 신중한 데이터베이스 설계, 최적화 및 잠재적으로 샤딩을 필요로 합니다. 가능하지만 상당한 노력과 전문 지식이 필요합니다.

MongoDB: 클러스터에 더 많은 서버를 추가하여 데이터를 분산하고 여러 시스템에 작업을 분산함으로써 더 쉽게 스케일 아웃할 수 있습니다. 이는 대규모 소셜 미디어 플랫폼의 지속적으로 증가하는 요구사항을 처리하는 데 적합합니다.

4. 쿼리 및 데이터 조작

PostgreSQL: 데이터 쿼리 및 조작을 위한 강력하고 표준화된 언어인 SQL을 사용합니다. SQL은 조인, 집계, 복잡한 필터링을 포함한 광범위한 기능을 제공합니다. SQL을 둘러싼 성숙한 생태계는 데이터 분석 및 보고를 위한 수많은 도구와 라이브러리도 제공합니다.

MongoDB: JSON 기반의 유연한 쿼리 언어를 사용합니다. 강력한 쿼리 기능을 제공하지만, 복잡한 조인 및 집계에서는 SQL만큼 표현력이 풍부하지 않을 수 있습니다. 그러나 MongoDB의 집계 파이프라인은 데이터 변환 및 분석을 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다.

예시: 지난 한 달 동안 특정 금액을 초과하는 주문을 한 모든 고객을 찾기 위해 데이터를 쿼리한다고 가정해 봅시다.

PostgreSQL: `customers` 테이블과 `orders` 테이블 간의 조인, 필터링 및 집계 함수를 사용하여 SQL 쿼리로 쉽게 달성할 수 있습니다.

MongoDB: 고객별로 주문을 그룹화하고, 총 금액을 기준으로 필터링하고, 해당 고객 정보를 검색하기 위해 집계 파이프라인을 사용해야 합니다. 달성 가능하지만, 동등한 SQL 쿼리보다 더 길어질 수 있습니다.

5. 개발 복잡성

PostgreSQL: 스키마를 미리 정의해야 하므로 초기 개발 복잡성이 증가할 수 있습니다. 그러나 강력한 데이터 유효성 검사를 제공하며 개발 주기 후반에 데이터 불일치 위험을 줄여줍니다.

MongoDB: 보다 유연하고 민첩한 개발 프로세스를 제공합니다. 스키마리스 특성은 개발자가 빠르게 반복하고 변화하는 요구사항에 적응할 수 있도록 합니다. 그러나 애플리케이션 코드에서 더 신중한 데이터 유효성 검사 및 오류 처리가 필요합니다.

예시: 데이터 모델에 새로운 속성을 추가해야 하는 새 기능을 개발할 때.

PostgreSQL: 데이터베이스 스키마를 변경해야 하며, 이는 다운타임 및 마이그레이션 스크립트를 수반할 수 있습니다.

MongoDB: 스키마 변경 없이 문서에 새 속성을 추가할 수 있어 더 빠른 개발 및 배포가 가능합니다.

6. 커뮤니티 및 생태계

PostgreSQL: 크고 활발한 오픈 소스 커뮤니티를 가지고 있습니다. 수십 년 동안 존재했으며 도구, 라이브러리 및 확장의 성숙한 생태계를 자랑합니다. 이러한 광범위한 커뮤니티 지원은 문제 해결 및 개발을 위한 충분한 리소스를 제공합니다.

MongoDB: PostgreSQL 커뮤니티보다 상대적으로 젊지만, 크고 활발한 커뮤니티를 가지고 있습니다. 다양한 프로그래밍 언어 및 프레임워크를 위한 풍부한 드라이버 및 도구 세트를 제공합니다. 완전 관리형 클라우드 데이터베이스 서비스인 MongoDB Atlas는 MongoDB 클러스터를 배포하고 관리하기 위한 편리한 플랫폼을 제공합니다.

7. 비용

PostgreSQL: 오픈 소스이므로 PostgreSQL은 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 인프라, 관리 및 잠재적인 상업적 지원 비용을 고려해야 합니다.

MongoDB: 무료 오픈 소스 버전(MongoDB Community Edition)과 상용 버전(MongoDB Enterprise Advanced)을 모두 제공합니다. MongoDB Atlas는 필요와 사용량에 따라 다양한 가격 계층을 제공합니다.

PostgreSQL을 선택해야 하는 경우

PostgreSQL은 다음과 같은 경우에 좋은 선택입니다:

• 데이터 무결성이 가장 중요할 때: 강력한 ACID 속성 및 데이터 일관성을 요구하는 애플리케이션.
• 데이터 간의 복잡한 관계: 다대다 관계 및 복잡한 쿼리가 있는 애플리케이션.
• 표준화된 SQL이 선호될 때: SQL에 대한 익숙함과 성숙한 쿼리 언어가 필요할 때.
• 잘 정의된 스키마: 안정적이고 잘 정의된 데이터 구조를 가진 애플리케이션.
• 예시: 금융 애플리케이션, 복잡한 제품 카탈로그가 있는 전자상거래 플랫폼, 재고 관리 시스템, GIS(지리 정보 시스템) 및 과학 데이터 분석.

MongoDB를 선택해야 하는 경우

MongoDB는 다음과 같은 경우에 좋은 선택입니다:

• 유연성과 민첩성이 중요할 때: 유연한 스키마와 빠른 반복이 필요한 애플리케이션.
• 비정형 또는 반정형 데이터 처리: 다양하고 변화하는 데이터 형식을 다루는 애플리케이션.
• 확장성이 주요 관심사일 때: 대규모 데이터 볼륨과 높은 트래픽 부하를 처리하기 위한 수평적 확장성이 필요한 애플리케이션.
• 결과적 일관성이 허용될 때: 결과적 일관성으로 충분한 애플리케이션.
• 예시: 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 소셜 미디어 플랫폼, 모바일 애플리케이션, IoT(사물 인터넷) 데이터 수집 및 실시간 분석.

다양한 산업 분야의 사용 사례 예시

선택 프로세스를 더 잘 설명하기 위해, 다양한 산업 분야에 걸쳐 데이터베이스 선택과 그 이유를 보여주는 몇 가지 사용 사례를 제시합니다:

1. 전자상거래 플랫폼 (글로벌 소매업체)

시나리오: 글로벌 소매업체는 제품 카탈로그, 고객 정보, 주문 및 재고를 관리하기 위한 데이터베이스가 필요합니다. 카탈로그는 방대하고 다양하며, 의류부터 전자제품, 가정용품에 이르기까지 각기 다른 속성을 가진 제품들을 포함합니다. 시스템은 높은 트랜잭션 처리 능력과 주문 관리 및 결제를 위한 데이터 일관성 보장을 요구합니다. 회사는 여러 국가에서 운영되며, 다양한 통화, 언어 및 세금 규정에 대한 지원이 필요합니다.

선택: 하이브리드 접근 방식이 가장 적합할 수 있습니다.

• PostgreSQL: 주문 관리, 결제 처리, 고객 계정, 재고와 같은 핵심 트랜잭션 데이터에 사용됩니다. 강력한 ACID 속성은 이러한 중요한 비즈니스 운영의 무결성을 보장합니다.
• MongoDB: 제품 카탈로그, 특히 제품 설명, 리뷰 및 메타데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 유연한 스키마를 통해 데이터베이스 스키마 변경 없이 새로운 제품 카테고리와 속성을 쉽게 추가할 수 있습니다. 이는 특히 다른 지역의 지역화된 제품 정보를 관리하는 데 유용합니다.

2. 소셜 미디어 플랫폼 (국제 사용자)

시나리오: 소셜 미디어 플랫폼은 전 세계 수백만 명의 사용자를 연결합니다. 시스템은 대규모 사용자 생성 콘텐츠(게시물, 댓글, 좋아요, 공유), 실시간 업데이트 및 개인화된 피드를 처리해야 합니다. 플랫폼은 높은 가용성과 응답성을 유지하면서 새로운 사용자와 기능을 수용하기 위해 빠르게 확장되어야 합니다. 여러 언어 및 문화적 뉘앙스에 대한 지원이 중요합니다.

선택: MongoDB는 확장성과 유연성 때문에 강력한 후보입니다.

• MongoDB: 사용자 프로필, 게시물, 댓글 및 기타 소셜 미디어 데이터를 저장합니다. 문서 지향적 구조는 사용자와 콘텐츠 간의 복잡한 관계를 쉽게 저장하고 쿼리할 수 있도록 합니다. 수평적 확장성은 플랫폼이 대규모 데이터 볼륨과 트래픽을 처리할 수 있도록 합니다. '좋아요' 또는 '공유' 수 표시와 같은 기능에는 결과적 일관성이 허용됩니다.
• 글로벌 사용자 고려사항: 애플리케이션 레이어에서 적절한 현지화 전략을 구현합니다. MongoDB 내 사용자 프로필에 언어 기본 설정을 저장합니다. 다양한 지리적 지역의 사용자에게 더 가까운 콘텐츠를 캐시하기 위해 CDN(콘텐츠 전송 네트워크)을 구현합니다. GDPR 및 CCPA와 같은 규정에 대한 데이터 개인 정보 보호 및 준수를 확인합니다.

3. IoT 데이터 수집 및 분석 (글로벌 스마트 도시 프로젝트)

시나리오: 스마트 도시 프로젝트는 도시 전역에 배포된 수천 개의 센서(교통 센서, 환경 센서, 공공 안전 센서 등)로부터 데이터를 수집합니다. 시스템은 방대한 실시간 데이터 스트림을 수집하고 처리하며, 추세와 패턴을 식별하기 위한 분석을 수행하고, 도시 계획가와 주민에게 통찰력을 제공해야 합니다. 시스템은 네트워크 중단 및 데이터 손실에 대해 탄력적이어야 합니다. 시민 데이터의 보안 및 개인 정보 보호는 가장 중요합니다.

선택: MongoDB는 대량의 IoT 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

• MongoDB: 센서 데이터를 시계열 형식으로 저장합니다. 유연한 스키마를 통해 데이터베이스 스키마 변경 없이 새로운 센서 유형 및 데이터 필드를 쉽게 추가할 수 있습니다. 집계 파이프라인은 실시간 분석 및 보고서 생성을 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다.
• PostgreSQL (TimescaleDB 확장 포함): 시계열 데이터에 특화된 TimescaleDB 확장을 포함한 PostgreSQL을 사용하는 대안적 솔루션입니다. 이는 데이터 무결성을 위한 SQL 및 ACID 속성의 이점을 제공하면서도 시계열 데이터의 효율적인 쿼리 및 분석을 가능하게 합니다.
• 글로벌 프로젝트 고려사항: 민감한 데이터를 보호하기 위해 강력한 데이터 암호화 및 접근 제어 메커니즘을 구현합니다. 현지 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수합니다. 시스템이 다른 공급업체의 센서에서 사용되는 다양한 데이터 형식 및 프로토콜을 처리할 수 있는지 확인합니다. 데이터 품질 및 정확성을 보장하기 위해 데이터 거버넌스 정책을 구현합니다.

하이브리드 접근 방식

어떤 경우에는 PostgreSQL과 MongoDB를 모두 사용하여 각자의 장점을 활용하는 하이브리드 접근 방식이 최선의 해결책이 될 수 있습니다. 이는 애플리케이션의 다양한 측면에 대한 데이터 저장 및 처리를 최적화할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 강력한 일관성을 요구하는 트랜잭션 데이터에는 PostgreSQL을 사용하고, 덜 구조화된 데이터를 저장하거나 높은 확장성을 요구하는 기능에는 MongoDB를 사용할 수 있습니다.

결론

PostgreSQL과 MongoDB 중 무엇을 선택할지는 특정 프로젝트 요구사항에 따라 달라집니다. 데이터 모델, 일관성, 확장성, 쿼리 요구사항, 개발 복잡성 및 비용과 같은 요소를 고려하십시오. PostgreSQL은 강력한 데이터 무결성과 복잡한 관계를 요구하는 애플리케이션에 이상적인 강력하고 안정적인 RDBMS입니다. MongoDB는 비정형 데이터와 높은 트래픽 부하를 처리하는 데 적합한 유연하고 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스입니다. 요구사항을 신중하게 평가하고 장단점을 비교하여 애플리케이션에 가장 적합한 선택을 하십시오. 때로는 하이브리드 접근 방식이 양쪽의 장점을 모두 제공할 수 있습니다.

궁극적으로 "올바른" 데이터베이스는 애플리케이션과 팀의 기술 및 전문 지식에 가장 잘 부합하는 데이터베이스입니다. 최종 결정을 내리기 전에 두 가지 옵션을 철저히 조사하고 테스트하십시오. 각 데이터베이스로 개념 증명(POC)을 구축하여 특정 사용 사례에 대한 성능과 적합성을 평가하는 것을 고려하십시오. 이는 자신감 있고 정보에 입각한 선택을 하는 데 도움이 될 것입니다.