# 2025년을 위한 7개의 데이터베이스

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=18153](https://news.hada.io/topic?id=18153)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/18153.md](https://news.hada.io/topic/18153.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2024-12-09T09:56:01+09:00
- Updated: 2024-12-09T09:56:01+09:00
- Original source: [matt.blwt.io](https://matt.blwt.io/post/7-databases-in-7-weeks-for-2025)
- Points: 53
- Comments: 14

## Summary

- PostgreSQL: 유용성과 확장성이 풍부한 기본 데이터베이스 "Just use Postgres"  
- SQLite: 애플리케이션 내장에 적합한 로컬-우선 데이터베이스  
- DuckDB: OLAP에 특화된 모든 것을 질의할 수 있는 임베디드 데이터베이스  
- ClickHouse: OLAP 작업에 특화된 컬럼형 데이터베이스 "OLTP는 PostgreSQL, OLAP는 ClickHouse"  
- FoundationDB: "데이터베이스의 기반" 역할을 하는 독특한 레이어드 데이터베이스  
- TigerBeetle: 금융 트랜잭션에 특화된 단일 목적 데이터베이스. 높은 수준의 신뢰성과 정확성  
- CockroachDB: 수평 확장과 강한 일관성을 지원하는 글로벌 분산 데이터베이스

## Topic Body

- 다양한 문제를 해결하기 위해 주목할 가치가 있는 DB 7개를 소개  
- 이는 "최고의 DB" 목록이 아닌, 새롭고 유용한 관점을 제공하는 도구들  
- 2025년엔 이들 각 DB에 대해 일주일씩 투자해보길 바람(7 DBs in 7 Weeks)  
  
### 1. PostgreSQL: 기본 데이터베이스  
  
- **PostgreSQL은 기본적으로 사용되는 안정적인 기술**  
  - "Just use Postgres"라는 문구는 널리 알려진 밈이자 신뢰성을 상징하는 표현임  
  - **ACID**를 준수하며 물리적 및 논리적 복제를 포함한 강력한 기능을 제공함  
  - 주요 벤더들 간에 광범위한 지원을 받고 있는 안정적 데이터베이스임  
- **PostgreSQL의 가장 큰 매력: 확장성**  
  - 확장 기능(Extensions)을 통해 독창적인 기능을 추가 가능함  
  - 주요 확장 기능 예시:  
    - `AGE`: 그래프 데이터 구조와 Cypher 쿼리 언어 지원  
    - `TimescaleDB`: 시계열 데이터 작업 지원  
    - `Hydra Columnar`: 열 기반 스토리지 엔진 제공  
  - 확장 기능은 PostgreSQL을 타 데이터베이스와 차별화시키는 핵심 요소임  
- **PostgreSQL의 유용성과 확장성**  
  - 다양한 생태계를 갖추고 있으며, 기본 설정이 합리적이고 사용자 친화적임  
  - 비 PostgreSQL 서비스에서도 Postgres 와이어 프로토콜을 사용해 클라이언트 호환성을 제공함  
  - WebAssembly(Wasm) 환경에서도 설치 가능할 정도로 가벼움  
- **PostgreSQL 학습 권장**  
  - PostgreSQL의 가능성과 한계를 이해하기 위해 시간을 투자할 가치가 있음  
  - 예: MVCC(Multi-Version Concurrency Control)의 복잡성 이해  
  - 간단한 CRUD 애플리케이션 개발, PostgreSQL 확장 기능 작성 등을 추천함  
  
### 2. SQLite: 로컬-우선 데이터베이스  
  
- **SQLite는 "로컬 우선" 데이터베이스로 독립적으로 실행 가능**  
  - 클라이언트-서버 모델을 벗어나 애플리케이션과 같은 환경에서 실행됨  
  - 예시: WhatsApp과 Signal은 기기 내부에 SQLite를 사용하여 채팅 데이터를 저장함  
- **SQLite의 발전된 활용 사례**  
  - 기본 ACID 준수 데이터베이스 이상의 창의적인 사용 가능  
  - 새로운 도구와 확장 기능:  
    - `Litestream`: SQLite의 스트리밍 백업 제공  
    - `LiteFS`: 분산 액세스를 지원하여 더욱 유연한 토폴로지 구현  
    - `CR-SQLite`: CRDT(Conflict-free Replicated Data Types)를 사용해 변경 세트를 병합할 때 충돌 해결 필요성을 제거  
- **SQLite의 인기 재조명**  
  - Ruby on Rails 8.0 덕분에 다시 주목받고 있음  
  - 37signals: SQLite를 기반으로 Rails 모듈(Solid Queue 등)을 개발  
    - Rails의 다중 SQLite 데이터베이스 관리 지원 (database.yml)  
  - Bluesky: 개인 데이터 서버(Personal Data Servers)로 사용자마다 개별 SQLite 데이터베이스 사용  
- **SQLite 활용 학습 권장**  
  - SQLite를 이용한 로컬 중심 아키텍처 실험  
  - 기존의 PostgreSQL 기반 클라이언트-서버 모델을 SQLite로 대체할 수 있는지 시도  
  
### 3. DuckDB:  모든 것을 질의할 수 있는 데이터베이스  
  
- **DuckDB는 OLAP에 특화된 임베디드 데이터베이스**  
  - SQLite처럼 애플리케이션과 함께 작동하지만 **OLTP 대신 OLAP** 작업에 중점  
  - 데이터 분석 및 쿼리 중심으로 설계된 시스템  
- **DuckDB의 "쿼리-애니씽(Query-Anything)" 특성**  
  - 다양한 데이터 소스를 직접 SQL로 쿼리 가능:  
    - CSV, TSV, JSON 등 일반 파일 형식  
    - Parquet 등 고급 파일 형식 지원  
  - 이 기능은 유연성을 제공하며, 예: Bluesky의 데이터 스트림 분석  
- **확장성 및 생태계**  
  - DuckDB에도 확장 기능이 존재하나, Postgres만큼 풍부하지 않음 (상대적으로 젊은 프로젝트)  
  - 커뮤니티 기여 확장이 많이 있으며, `gsheets`(Google Sheets 연동)가 주목할 만함  
- **DuckDB 활용 학습 권장**  
  - Python 노트북이나 Evidence를 통해 데이터 분석 및 처리 실험  
  - SQLite와 결합: SQLite 데이터베이스의 분석 쿼리를 DuckDB로 위임해 성능 향상  
  
### 4. ClickHouse: 컬럼형 데이터베이스  
  
- **ClickHouse는 OLAP 작업에 특화된 데이터베이스**  
  - OLTP는 PostgreSQL, OLAP는 ClickHouse라는 조합이 이상적임  
  - 대규모 분석 워크로드를 처리하며, 수평 확장과 샤딩을 통해 높은 데이터 삽입 속도를 지원함  
- **ClickHouse의 주요 특징**  
  - **계층형 스토리지** 지원:  
    - "핫 데이터"와 "콜드 데이터"를 분리해 저장 가능  
    - 예: GitLab 문서에서 이를 활용한 사례를 자세히 다룸  
  - **대규모 데이터셋 처리 및 실시간 분석**:  
    - DuckDB로는 처리하기 어려운 크기의 데이터셋에 적합  
    - 실시간 분석이 필요한 상황에서 강력한 성능 제공  
- **운영의 편리함**  
  - 배포, 확장, 백업 등 운영 관련 문서가 체계적이며 상세함  
  - 예: 적절한 CPU 설정 방법까지 다룬 문서 제공  
- **ClickHouse 학습 권장**  
  - 대규모 분석 데이터셋 실험 또는 DuckDB로 작업한 분석을 ClickHouse로 변환  
  - ClickHouse의 임베디드 버전인 `chDB`를 활용해 SQLite와 더 직접적으로 비교 가능  
  
### 5. FoundationDB: 레이어드 데이터베이스  
  
- **FoundationDB는 "데이터베이스의 기반" 역할을 하는 독특한 시스템**  
  - 키-값 저장소로 설계되었으나 단순한 데이터베이스라기보다는 데이터베이스를 구축하는 "기초"로 작동  
  - 애플, Snowflake, Tigris Data와 같은 주요 기업에서 사용  
- **주요 특징 및 한계**  
  - **제한사항**:  
    - 트랜잭션 데이터는 10MB를 초과할 수 없음  
    - 트랜잭션은 첫 번째 읽기 이후 5초를 넘길 수 없음  
  - 이러한 제한으로 인해 **대규모 환경에서도 완전한 ACID 트랜잭션** 지원 가능  
    - 예: 100TiB 이상의 클러스터 운영 사례  
- **FoundationDB의 설계와 테스트**  
  - 특정 워크로드에 최적화되어 설계됨  
  - **시뮬레이션 테스트**를 통해 안정성과 확장성을 입증:  
    - Antithesis 및 다른 데이터베이스에서도 동일한 테스트 방법론 사용  
    - 관련 참고 자료: Tyler Neely와 Phil Eaton의 문서  
- **"레이어드" 데이터베이스로서의 FoundationDB**  
  - 스토리지 엔진과 데이터 모델 간 결합이 느슨함:  
    - 다양한 레이어에서 스토리지 엔진을 재매핑 가능  
    - 예: Record 레이어, Document 레이어 (FoundationDB 조직에서 제공)  
  - Tigris Data에서 작성한 레이어 설계 사례가 참고할 만함  
- **FoundationDB 학습 권장**  
  - 튜토리얼을 진행하며 RocksDB 같은 시스템을 대체할 가능성 탐색  
  - 설계 방법(Design Recipes)과 관련 논문 읽기  
  - Anti-Features와 Features 문서를 통해 사용 제한과 해결 가능한 문제 이해  
  
### 6. TigerBeetle: 철저하게 정확한 데이터베이스  
  
- **TigerBeetle는 금융 트랜잭션에 특화된 단일 목적 데이터베이스**  
  - 범용 데이터베이스와 달리 특정 목적, 특히 **금융 거래**에 초점  
  - 오픈 소스로 제공되며, 높은 수준의 신뢰성과 정확성을 목표로 설계  
- **철저한 정확성을 위한 설계 철학**  
  - **NASA의 Power of Ten Rules** 및 **프로토콜 인지 복구(Protocol-Aware Recovery)** 구현  
  - **엄격한 직렬화(strict serialisability)** 와 **Direct I/O** 사용으로 커널 페이지 캐시 관련 문제 회피  
  - 안전성 문서(Safety doc)와 독특한 프로그래밍 방식 "Tiger Style"에서 철저함을 확인 가능  
- **Zig 언어로 구현된 혁신적 접근**  
  - Zig는 시스템 프로그래밍 언어로 비교적 신생이지만, TigerBeetle의 목표에 이상적으로 부합  
  - 간결성과 성능을 극대화하는 데 Zig의 장점을 활용  
- **TigerBeetle 학습 및 활용 제안**  
  - **로컬 배포 환경에서 금융 계좌 모델링 실험**:  
    - Quick Start를 따라 설치 및 사용  
  - 시스템 아키텍처 문서(System Architecture docs)를 참고하여 범용 데이터베이스와 결합 가능성 탐구  
  - 예: PostgreSQL 또는 FoundationDB와 함께 통합해 사용 사례 확장  
  
### 7. CockroachDB: 글로벌 데이터베이스  
  
- **CockroachDB는 글로벌 분산 데이터베이스**  
  - PostgreSQL 와이어 프로토콜과 호환되며, 수평 확장과 강한 일관성을 지원  
  - Google Spanner에서 영감을 받은 설계로, 다중 지역에 걸친 데이터베이스 확장을 가능케 함  
- **CockroachDB의 주요 기술적 특징**  
  - **시간 동기화 기술**:  
    - Google Spanner는 원자 시계와 GPS 시계를 사용하지만, CockroachDB는 일반 하드웨어에서도 동작하도록 설계  
    - NTP 기반 동기화 지연 보정, 노드 간 클록 드리프트 비교 및 최대 오프셋 초과 시 멤버 종료  
  - **다중 지역 구성**:  
    - 테이블 로컬리티(Table Localities) 기능을 통해 읽기/쓰기 트레이드오프에 따른 최적화 가능  
    - 데이터가 사용자 지리적 위치에 맞게 분산되어 성능과 지연 시간을 개선  
- **CockroachDB 활용 학습 제안**  
  - **MovR 예제 재구현**:  
    - 원하는 언어와 프레임워크를 사용해 MovR(분산 애플리케이션 예제)을 구현  
  - CockroachDB의 다중 지역 및 스케일링 전략을 활용하여 글로벌 애플리케이션 설계 실험  
- **CockroachDB 선택 이유**  
  - DynamoDB와 같은 다른 분산 데이터베이스와 달리 로컬 환경에서 무료로 실행 가능  
  - 강한 일관성과 글로벌 분산 지원이라는 차별화된 특성 제공  
  
### Wrap Up  
- 소개된 데이터베이스는 각기 다른 문제와 요구 사항을 해결하기 위해 설계됨  
- 2025년엔 이 데이터베이스들을 학습하며 더 흥미롭고 창의적인 문제 해결 방법을 탐구해보세요!

## Comments



### Comment 32413

- Author: budaestew
- Created: 2024-12-16T12:27:55+09:00
- Points: 1

Duckdb 분석 성능면에서 생각보다 탁월하여 깜짝 놀랐습니다

### Comment 32177

- Author: halfenif
- Created: 2024-12-09T16:35:47+09:00
- Points: 1

몇달째 sqlite로. 일자별. 200만건, 5GB 수준의 데이터를 처리하는 작업을 수행하고 있습니다.  
  
처리속도는 만족하는데.. 이 녀석을 가공후 다시 엑셀로 만들어서 이해당사자들에게 제공하는 시간이 너무 오래걸리고 있습니다.  
  
OpenPyXl을 사용하는 방식에 연구를 좀 해야할거 같습니다.

### Comment 32511

- Author: kimjj81
- Created: 2024-12-18T21:18:54+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 32177
- Depth: 1

무슨 매직이 있는지 몰라도 duckDB + sqlite 조합을 쓴다고 하네요.

### Comment 32172

- Author: channprj
- Created: 2024-12-09T14:25:32+09:00
- Points: 1

의외로 MongoDB 가 언급되지 않았군요.

### Comment 32170

- Author: felizgeek
- Created: 2024-12-09T13:16:25+09:00
- Points: 4

혹시 개발자 러닝커브가 걱정되는 환경이라면 SQLite 추천합니다. 파일기반이라 쉬워요.

### Comment 32175

- Author: savvykang
- Created: 2024-12-09T15:00:25+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 32170
- Depth: 1

원격접근 요구사항이 없는게 확실시되면 정말 만족스러운 솔루션입니다. DB 관리포인트 없어지고 데이터 편집,백업/복구도 간편해서 좋습니다

### Comment 32174

- Author: aer0700
- Created: 2024-12-09T14:38:02+09:00
- Points: 3
- Parent comment: 32170
- Depth: 1

SQLITE 쓰겠다고 이야기하면 욕먹기 좋은데, SQLITE 썼다고 이야기하기 전에는 아무도 모르기도 하죠... SQLITE 생각보다 좋습니다.

### Comment 32137

- Author: jpumpkin94
- Created: 2024-12-09T10:36:13+09:00
- Points: 1

수십년(??)째 MySQL만 사용 중인데,   
PostgreSQL은 어떠한지 현업에서 프러덕션으로 PostgreSQL 사용하시는 분들의 많은 댓글 기대합니다.

### Comment 32179

- Author: zuppiy
- Created: 2024-12-09T18:11:24+09:00
- Points: 2
- Parent comment: 32137
- Depth: 1

"코끼리는 물개보다 우수합니다"  
이는 대부분의 상황에서 사실입니다

### Comment 32243

- Author: roxie
- Created: 2024-12-11T11:43:19+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 32179
- Depth: 2

ㅋㅋㅋㅋ

### Comment 32176

- Author: kibae
- Created: 2024-12-09T16:24:48+09:00
- Points: 2
- Parent comment: 32137
- Depth: 1

2001년에 버그 가득한 mysql(당시 v3.x)에서 pgsql로 넘어왔습니다.  
우월하다 생각하는 부분이 많지만.. 현실에서는 Partial Index의 존재가 가장 강력한 기능이라고 생각합니다.

### Comment 32169

- Author: chanhee
- Created: 2024-12-09T12:52:51+09:00
- Points: 4
- Parent comment: 32137
- Depth: 1

회사일때문에 Oracle, Sqlserver만 쓰다가 MySQL을 사용하려고 해보니 정말 "왜 이게 안되지?" 하는게 너무 많았습니다. 저도 정확하게는 기억이 안나네요.   
결국은 Postgres로 넘어왔습니다.

### Comment 32167

- Author: bbulbum
- Created: 2024-12-09T12:22:33+09:00
- Points: 3
- Parent comment: 32137
- Depth: 1

Postgres 쓰다가 MySQL 쓰는곳으로 와서, 느낌 상 왜 이게 안돼? 왜 이게 성능이 안나오지? 하는 것들이 꽤 있습니다.  
정확하게 뭐였는지 기억은 잘 안납니다 (사소할수도 아닐수도)

### Comment 46928

- Author: wfedev
- Created: 2025-11-28T13:58:45+09:00
- Points: 1

Query Anything! 😆🐤