RDBMS의 최적의 선택 기준 길잡이

IT 세계에 있으면 다양한 DB를 접하게 되는데,
어떤 상황, 작업, 프로젝트에 적합한 DB인지 잘 모르곘더라...
따라서, 각 RDBMS의 특징을 큰 그림으로 바라보며 대략의 기준을 세우려고 작성해봅니다.

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1. 선택 기준

데이터베이스를 선택할 때 고려해야 할 주요 기준은 다음과 같습니다.

✅ 1) 라이선스 및 비용

• 오픈소스: 무료로 사용할 수 있고, 커뮤니티 지원이 있음.
• 상용(Enterprise): 유료 라이선스가 필요하지만 강력한 기술 지원과 기능 제공.

✅ 2) 성능 및 확장성

• 트랜잭션 처리(OLTP) vs 분석용(OLAP) 성능이 중요한지 고려해야 함.
• 클러스터링, 샤딩, 리플리케이션 등 확장성이 중요한 경우 적절한 선택 필요.

✅ 3) 지원하는 기능

• JSON, XML, GIS 데이터 지원 여부.
• 고가용성(HA), 장애 복구(DR), 복제 기능.
• 트랜잭션 일관성(ACID 지원 수준).

✅ 4) 운영 환경 및 통합

• 클라우드 vs 온프레미스에서의 운영 적합성.
• 기존 애플리케이션 및 ETL/BI 도구와의 호환성.

✅ 5) 커뮤니티 및 기술 지원

• 기술 문서 및 커뮤니티 지원이 활발한지 여부.
• 엔터프라이즈급 기술 지원을 받을 필요가 있는지 여부.

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2. 주요 RDBMS 비교 및 추천 사용 사례

RDBMS	라이선스	주요 특징	추천 사용 사례
Oracle	상용(유료)	- 대기업/금융권에서 많이 사용 - 강력한 트랜잭션 처리 및 보안 - PL/SQL 지원	금융, ERP, 대형 엔터프라이즈 시스템
MySQL	오픈소스 / 상용	- 가볍고 빠름 - 읽기 성능이 뛰어나며, 웹서비스에 적합	웹서비스, 스타트업, SaaS
PostgreSQL	오픈소스	- 강력한 ACID 준수 - JSON, GIS 등 다양한 데이터 타입 지원	데이터 무결성이 중요한 시스템, GIS, 분석
MSSQL (SQL Server)	상용(유료) / 무료버전 있음	- MS 생태계(.NET)와 강력한 연동 - BI 및 데이터 분석 지원 우수	MS 기술 기반 기업, BI/OLAP 시스템
MariaDB	오픈소스	- MySQL 호환, 성능 개선 - 오픈소스 기업들이 선호	MySQL 대체, 비용 절감
IBM Db2	상용(유료)	- 대형 기업용 RDBMS, 강력한 트랜잭션 처리	대기업, 금융, 메인프레임 연동
CockroachDB	오픈소스 / 상용	- PostgreSQL 기반 분산형 DB - 자동 샤딩 및 복제	글로벌 서비스, 대규모 트랜잭션
TiDB	오픈소스	- MySQL 호환 분산형 DB - 대규모 데이터 처리를 위한 NewSQL	대규모 OLTP, 빅데이터
Amazon Aurora	클라우드 서비스 (AWS)	- MySQL 및 PostgreSQL 호환 - 자동 확장 및 고가용성	클라우드 네이티브 애플리케이션
Google Cloud Spanner	클라우드 서비스 (GCP)	- 글로벌 분산 트랜잭션 지원 - 강력한 확장성	멀티 리전 분산 시스템, 글로벌 서비스
SQLite	오픈소스	- 파일 기반 경량 DB - 설치가 간단하며 모바일/임베디드 시스템에 적합	모바일 앱, IoT, 로컬 데이터 저장
Teradata	상용(유료)	- 대형 데이터 분석 최적화 (MPP 기반) - 엔터프라이즈급 DW/BI 지원	대규모 데이터 웨어하우스 (DW), BI
Snowflake	클라우드 서비스 (SaaS)	- 클라우드 네이티브 DWH - 스토리지 & 컴퓨팅 분리, 자동 확장	클라우드 기반 데이터 웨어하우스 (DWH), BI, ML

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3. 추천 사용 사례

✅ 1) 엔터프라이즈 및 대규모 트랜잭션 처리 (OLTP)

• Oracle: 대기업 ERP, 금융권의 정합성이 중요한 데이터 처리
• IBM Db2: 메인프레임 기반 기업 시스템과 연동
• MSSQL: MS 제품군을 활용한 대규모 비즈니스 애플리케이션

✅ 2) 스타트업 및 웹 서비스

• MySQL: LAMP 스택(Linux, Apache, MySQL, PHP) 환경
• MariaDB: 오픈소스 환경에서 MySQL 대체 가능
• Amazon Aurora: 클라우드 기반 확장성 높은 애플리케이션

✅ 3) 데이터 분석 및 OLAP (온라인 분석 처리)

• PostgreSQL: JSON 및 복잡한 데이터 모델을 다루는 분석 시스템
• MSSQL: Power BI, SSAS와 결합한 데이터 웨어하우스
• Teradata: 대규모 데이터 웨어하우스, BI 및 고속 분석
• Snowflake: 클라우드 기반 데이터 웨어하우스, 데이터 공유 및 분석

✅ 4) 글로벌 확장 및 분산 트랜잭션

• CockroachDB: PostgreSQL 호환 분산 DB로 샤딩 자동화
• TiDB: MySQL 호환 NewSQL DB, 빅데이터 활용
• Google Cloud Spanner: 글로벌 트랜잭션 및 높은 확장성

✅ 5) 모바일 및 IoT

• SQLite: 파일 기반의 경량 RDBMS, 모바일 앱 내장
• Firebase Realtime Database (NoSQL이지만 대체 가능): 실시간 데이터 동기화

✅ 6) 클라우드 네이티브 애플리케이션

• Amazon Aurora: 관리형 DB, MySQL 및 PostgreSQL 호환
• Google Cloud Spanner: 멀티 리전 분산 트랜잭션 지원
• Snowflake: 멀티 클라우드 지원, 데이터 공유 최적화

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4. 結: 상황에 맞는 RDBMS 대략적인 선택법

• 금융, ERP, 대기업 → Oracle, IBM Db2, MSSQL
• 웹 서비스, 스타트업 → MySQL, MariaDB, Aurora
• 데이터 분석, JSON, GIS → PostgreSQL, MSSQL (BI)
• MS 기반 기업 시스템 → MSSQL (SQL Server)
• 글로벌 분산 트랜잭션 → CockroachDB, TiDB, Cloud Spanner
• 모바일, IoT, 로컬 데이터 저장 → SQLite
• 대규모 데이터 웨어하우스 (DW) & BI → Teradata, Snowflake

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즉, "모든 RDBMS가 같아 보이지만, 실제로는 목적과 환경에 따라 최적의 선택이 달라진다" 라고 볼 수 있습니다.