🐘 PostgreSQL vs MySQL: 무엇을 선택할 것인가?
1️⃣ PostgreSQL과 MySQL의 철학
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MySQL
- 경량, 빠른 읽기, 단순한 구조에 초점.
- 웹 서비스(예: WordPress, PHP 기반 서비스)에서 사실상 표준처럼 사용됨.
- 범용적이고 대중적 → 진입장벽이 낮음.
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PostgreSQL
- "세계에서 가장 진보한 오픈소스 RDBMS"라는 슬로건.
- SQL 표준 준수와 확장성에 초점.
- 복잡한 쿼리, 대규모 데이터 처리, 데이터 무결성을 중시하는 분야에서 강력.
2️⃣ 기능 비교
| 구분 | MySQL | PostgreSQL |
|---|---|---|
| SQL 표준 준수 | 부분적 | 거의 완벽 |
| 트랜잭션 | ACID 지원(제한적) | 완전 ACID, MVCC |
| 동시성 제어 | 잠금 기반 | MVCC로 충돌 최소화 |
| JSON 처리 | JSON 지원(검색 제한) | JSON + JSONB, 색인 지원 |
| 인덱스 종류 | B-Tree, 해시 | B-Tree, GiST, GIN, BRIN 등 풍부 |
| 파티셔닝 | 기본 지원 (InnoDB) | 강력한 파티셔닝 옵션 |
| 확장성 | 플러그인 위주 | 사용자 정의 타입, 함수, FDW |
| GIS | 제한적 | PostGIS로 강력 지원 |
3️⃣ 장단점 정리
MySQL 장점
- 배우기 쉽고 사용자 커뮤니티가 방대.
- 읽기 성능이 우수 → 단순한 웹 서비스에 최적.
- 호스팅/클라우드에서 기본 제공이 많아 접근성이 높음.
MySQL 단점
- SQL 표준 지원이 제한적.
- 복잡한 쿼리나 분석 작업에는 성능 한계.
- 고급 기능 확장성 부족.
PostgreSQL 장점
- SQL 표준 준수율이 높아 이식성·호환성 우수.
- MVCC 기반으로 동시성과 데이터 무결성 보장.
- JSONB, PostGIS 등 NoSQL/공간 데이터 처리까지 아우름.
- 고급 인덱스, 확장성, 사용자 정의 기능 풍부.
PostgreSQL 단점
- 러닝커브가 높음 → 학습 필요.
- 단순 읽기 중심 서비스에서는 MySQL 대비 속도가 떨어질 수 있음.
- 운영 및 최적화 난이도가 상대적으로 높음.
4️⃣ 선택 가이드
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MySQL 추천
- 스타트업 초기 웹 서비스
- CMS/블로그/전자상거래 플랫폼
- 빠른 구축과 저비용 운영이 중요한 경우
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PostgreSQL 추천
- 금융, 공공, 연구기관 등 데이터 무결성이 중요한 곳
- 빅데이터 분석, 복잡한 쿼리, JSON 기반 서비스
- 확장 가능한 MSA 아키텍처, 분산 시스템과 연동하는 환경
5️⃣ 정리
👉 MySQL은 빠르고 쉽다는 장점으로 웹서비스에서 여전히 강력한 선택지다.
👉 PostgreSQL은 확장성과 데이터 무결성이 필요한 복잡한 환경에서 진가를 발휘한다.
결론: “빠른 구축과 단순함이면 MySQL, 확장성과 정교한 데이터 관리면 PostgreSQL”
🐘 PostgreSQL의 차별화된 기능과 강점
1️⃣ SQL 표준 준수
- PostgreSQL은 SQL:2011 표준을 거의 완전 지원.
Window 함수,CTE (Common Table Expression),Recursive Query등을 MySQL보다 먼저 안정적으로 제공.
-- 재귀 쿼리 예시 (조직 계층 구조 탐색)
WITH RECURSIVE subordinates AS (
SELECT id, name, manager_id
FROM employees
WHERE id = 1
UNION
SELECT e.id, e.name, e.manager_id
FROM employees e
INNER JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.id
)
SELECT * FROM subordinates;👉 복잡한 비즈니스 로직을 DB 레벨에서 직접 처리 가능.
2️⃣ 동시성 제어: MVCC (Multi-Version Concurrency Control)
- MySQL InnoDB는 잠금 기반으로 동시성을 보장.
- PostgreSQL은 MVCC를 통해 동시에 읽기·쓰기 작업을 해도 충돌 최소화.
특징:
SELECT는 항상 스냅샷 데이터를 읽음 → 읽기 시 쓰기 작업에 영향 없음.- 트랜잭션 간 일관성을 강력히 보장.
3️⃣ JSONB와 반(半) NoSQL 기능
- MySQL은
JSON필드 제공하나 색인 제한. - PostgreSQL은
jsonb타입으로 검색·색인 최적화 지원.
-- JSONB 예시
CREATE TABLE products (
id SERIAL PRIMARY KEY,
data JSONB
);
INSERT INTO products (data) VALUES ('{"name": "Phone", "price": 500, "tags": ["electronics","mobile"]}');
-- JSON 검색
SELECT data->>'name' AS name
FROM products
WHERE data->>'price' = '500';👉 RDBMS의 안정성과 NoSQL의 유연함을 동시에 확보.
4️⃣ 다양한 인덱스
-
MySQL은 기본적으로 B-Tree 인덱스 위주.
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PostgreSQL은 다양한 인덱스 제공:
- B-Tree: 범위 검색
- GIN: JSONB, 배열, Full-text
- GiST: 공간 검색, 유사도 검색
- BRIN: 대규모 시계열 데이터 최적
-- JSONB + GIN 인덱스
CREATE INDEX idx_products_data ON products USING gin (data);👉 비정형 데이터와 빅데이터 처리에서 성능 차이 극대화.
5️⃣ 확장성과 사용자 정의 기능
- PostgreSQL은 사용자 정의 자료형, 함수, 연산자를 추가 가능.
- 외부 DB 연결용 **FDW(Foreign Data Wrapper)**로 이기종 DB 연동 지원.
-- 예: PostgreSQL에서 MySQL 테이블 직접 조회
CREATE EXTENSION mysql_fdw;
CREATE SERVER mysql_server FOREIGN DATA WRAPPER mysql_fdw OPTIONS (host '127.0.0.1', port '3306');
CREATE USER MAPPING FOR postgres SERVER mysql_server OPTIONS (username 'root', password 'root');
IMPORT FOREIGN SCHEMA testdb FROM SERVER mysql_server INTO public;👉 하나의 PostgreSQL에서 여러 데이터 소스를 통합 관리 가능.
6️⃣ GIS 지원: PostGIS
- PostGIS 확장으로 공간 데이터 처리 지원.
- 위경도, 거리 계산, 지도 데이터 처리에 특화.
-- 위치 정보 저장
CREATE TABLE places (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name TEXT,
geom GEOGRAPHY(Point, 4326)
);
-- 반경 5km 내 검색
SELECT name
FROM places
WHERE ST_DWithin(geom, ST_MakePoint(127.0, 37.5)::geography, 5000);👉 위치 기반 서비스(LBS), 물류, 스마트시티 분석에 강력.
7️⃣ 정리
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PostgreSQL은 단순 DBMS가 아니라 플랫폼급 확장성을 갖춘 DB.
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차별화 포인트:
- SQL 표준 준수 → 복잡 쿼리 최적
- MVCC → 동시성 보장
- JSONB → 반 NoSQL 기능
- 인덱스 다양성 → 다양한 데이터 최적화
- FDW, PostGIS 등 확장성 → 통합 플랫폼
👉 단순한 CRUD 중심 서비스라면 MySQL,
👉 데이터 분석·대규모 트래픽·복합 데이터 처리라면 PostgreSQL이 정답.
🐘 PostgreSQL 데이터 타입 완벽 정리와 활용 전략
1️⃣ 문자열 타입
| 타입 | 설명 | 특징 | MySQL과 차이 |
|---|---|---|---|
char(n) | 고정 길이 문자열 | n보다 짧으면 공백으로 채움 | CHAR(n)과 동일 |
varchar(n) | 가변 길이 문자열 (최대 n) | 성능상 text와 거의 동일 | MySQL은 text와 구분 확실 |
text | 길이 무제한 문자열 | 내부적으로 varchar와 차이 없음 | MySQL은 text 검색·인덱싱 제한 존재 |
👉 PostgreSQL에서는 varchar(n)과 text 차이가 거의 없음.
→ 설계 시 text를 일반적으로 사용하고, 제약 필요 시 varchar(n) 선택.
2️⃣ 숫자 타입
| 타입 | 범위 | 용도 |
|---|---|---|
smallint | -32,768 ~ 32,767 | 소규모 정수 (나이, 상태코드 등) |
integer | 약 ±21억 | 기본 정수형 |
bigint | 약 ±9경 | 대규모 데이터 ID, 로그 카운트 |
numeric(p,s) / decimal(p,s) | 정밀 소수 | 금융, 과학 계산 |
real, double precision | 부동소수점 | 통계, 머신러닝, 그래프 계산 |
👉 돈, 금융 계산은 numeric 사용 (부동소수 오차 방지).
3️⃣ 날짜/시간 타입
| 타입 | 설명 |
|---|---|
date | 날짜만 저장 |
time | 시간만 저장 |
timestamp | 날짜 + 시간 (타임존 없음) |
timestamptz | 날짜 + 시간 + 타임존 (권장) |
interval | 시간 간격 |
-- 오늘 날짜 + 7일
SELECT NOW() + INTERVAL '7 days';👉 글로벌 서비스는 무조건 timestamptz 사용 권장.
4️⃣ JSON과 JSONB
json: 입력 그대로 저장 (빠른 입력, 느린 검색).jsonb: 내부적으로 파싱 후 저장 (검색·색인 빠름).
-- JSONB 예시
CREATE TABLE orders (
id SERIAL PRIMARY KEY,
data JSONB
);
INSERT INTO orders (data) VALUES
('{"user":"kim","items":[{"name":"book","qty":2}]}');
-- JSON 데이터 검색
SELECT data->>'user' AS user_name
FROM orders
WHERE data @> '{"items":[{"name":"book"}]}';👉 실무: 대부분 jsonb 선택.
5️⃣ 특수 타입
- UUID: 전역 고유 ID (분산 시스템에서 PK로 활용).
- ARRAY: 배열 저장 가능 → 단, RDB 설계 원칙에선 자주 안 씀.
- ENUM: 미리 정의된 값만 허용 (상태, 카테고리).
- HSTORE: Key-Value 저장 (단순 K-V 데이터).
- CIDR, INET: IP 주소/네트워크 저장.
- GEOGRAPHY/GEOMETRY: PostGIS 확장으로 공간 데이터 처리.
6️⃣ 인덱스와 타입 최적화 전략
varchar,text→ B-Tree 인덱스 가능jsonb→ GIN 인덱스 활용timestamp→ 시계열 데이터에 BRIN 인덱스 적합
-- JSONB GIN 인덱스
CREATE INDEX idx_orders_data ON orders USING gin (data);
-- 시계열 BRIN 인덱스
CREATE INDEX idx_logs_time ON logs USING brin (created_at);👉 데이터 타입 + 인덱스 전략 = 성능 최적화 핵심.
7️⃣ 마이그레이션 시 주의 (MySQL ↔ PostgreSQL)
AUTO_INCREMENT→ PostgreSQL은SERIAL또는GENERATED AS IDENTITY.boolean→ MySQL은tinyint(1), PostgreSQL은boolean타입 있음.enum→ MySQL은 컬럼 수준, PostgreSQL은 스키마 수준 타입.datetime→ PostgreSQL은timestamp/timestamptz로 구분.text/varchar→ PostgreSQL에서는 큰 차이 없음.
8️⃣ 정리
- PostgreSQL은 데이터 타입이 풍부하고 정밀하다.
- 문자열은
varchar(n)과text차이 거의 없음. - 금융은
numeric, 글로벌 서비스는timestamptz, 비정형 데이터는jsonb추천. - 특수 타입(UUID, ENUM, 배열, PostGIS 등)으로 확장 가능.
👉 PostgreSQL은 **“데이터 모델링 단계에서 더 정교한 선택”**이 가능하다.
INTJ