1️⃣ PostgreSQL
MySQL보다 더 강력하고 유연한 오픈소스 데이터베이스로, 대규모 서비스나 복잡한 쿼리, JSON 타입 데이터까지 폭넓게 다룰 수 있다.
2️⃣ 데이터 무결성
데이터의 정확성과 일관성을 보장하는 개념으로, 스키마·제약 조건·트랜잭션을 활용해 시스템이 안정적으로 동작하도록 돕는다.
3️⃣ 스키마리스(Schema-less)
사전에 스키마를 고정하지 않고, JSON/JSONB 같은 유연한 데이터 구조를 저장할 수 있는 방식이다. SQL에서도 이를 지원하며 더 자유로운 데이터 모델링이 가능해졌다.
4️⃣ 클라우드 웨어하우스(Cloud Data Warehouse)
빅데이터 분석을 위한 클라우드 기반 데이터 저장소로, 대량의 데이터를 빠르게 저장·처리·분석할 수 있다. 예: BigQuery, Snowflake.
5️⃣ 커넥션 풀(Connection Pool)
DB 연결을 매번 새로 만들지 않고, 재사용 가능한 연결을 미리 만들어두는 기술. 성능을 크게 개선하고 서버 자원 낭비를 줄여준다.
6️⃣ 린디 효과(Lindy Effect)
오래 살아남은 기술일수록 미래에도 오래 살아남을 가능성이 높다는 개념.
SQL은 개발자라면 한 번쯤은 꼭 지나가는 언어이기도 하고, 실제 프로젝트에서도 꽤 큰 비중을 차지하는 기술이라 익숙한 편이다. 그런데 이 SQL이 다시 흥미로운 기술로 주목받고 있다는 말에 “도대체 어떤 부분이 새롭게 평가받고 있는 걸까?”라는 궁금증이 들어 끝까지 읽게 되었다.
예전에는 반드시 스키마를 정의해놓고 데이터를 저장해야 했지만, 요즘에는 ‘스키마리스’ 흐름이 등장하면서 스키마 없이 코드만으로 시스템을 구축하는 방식이 확산되고 있다고 한다.
기사에서 말한 것처럼 개발자들이 바라는 핵심은 결국 데이터 무결성인데, 최근에는 세 가지 흐름이 맞물리면서 그 기대가 현실이 되어가고 있다는 점이 인상적이었다.
프론트엔드와의 동기화 강화
SQL 클라이언트 생태계 확장
JSONB 같은 스키마리스 타입을 지원하는 SQL
이렇게만 보면 꽤 혁신적인 변화처럼 느껴지지만, 기사 마지막에서도 말했듯이 ‘너무 앞선 기대는 금물’이라는 점이 오히려 설득력을 더했다.
SQL이 완전히 새로운 무언가로 바뀌는 것이 아니라, 기존 강점을 유지한 채 현대 개발 환경에 맞게 확장되고 있는 흐름에 가깝기 때문이다.
오랫동안 사용된 기술이 시대 변화 속에서 다시 재해석되고 확장되는 모습을 보니, 최신 기술만 따라가는 게 항상 답은 아니라는 생각도 들었다.