# 2026년, 그냥 Postgres를 쓰면 된다 > Clean Markdown view of GeekNews topic #26449. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=26449](https://news.hada.io/topic?id=26449) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/26449.md](https://news.hada.io/topic/26449.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-02-06T10:33:03+09:00 - Updated: 2026-02-06T10:33:03+09:00 - Original source: [tigerdata.com](https://www.tigerdata.com/blog/its-2026-just-use-postgres) - Points: 5 - Comments: 1 ## Summary **Postgres**는 검색·벡터·시계열·큐 등 다양한 기능을 하나의 엔진에서 처리하는 **통합 데이터 플랫폼**으로 진화하고 있습니다. 여러 전문 데이터베이스를 병행 운영할 때 발생하는 관리 복잡도와 보안·백업 부담을 줄이고, AI 시대에 필요한 **단순성과 민첩성**을 확보할 수 있습니다. 확장 기능들은 Elasticsearch나 Pinecone과 동일한 알고리듬을 사용하며, 성능과 비용 면에서도 이미 실서비스 수준으로 검증되었습니다. 대부분의 기업에게는 이제 “적재적소의 도구”보다 **하나의 Postgres로 충분한 시대**가 열리고 있습니다. ## Topic Body - **Postgres**는 검색, 벡터, 시계열, 큐 등 다양한 기능을 하나의 데이터베이스에서 처리할 수 있는 **통합 플랫폼**임 - 여러 **전문 데이터베이스**를 사용하는 방식은 관리 복잡도, 보안, 백업, 장애 대응 등에서 **비효율과 위험**을 초래함 - **AI 시대**에는 데이터베이스를 빠르게 복제·테스트·삭제해야 하므로, 단일 시스템 구조가 **단순성과 민첩성**을 보장함 - Postgres의 **확장 기능(extensions)** 은 Elasticsearch, Pinecone, InfluxDB 등과 동일한 **알고리듬**을 사용하며, 성능도 입증됨 - 대부분의 기업(99%)은 Postgres 하나로 충분하며, 복잡한 분산 구조는 극소수 대규모 기업에만 필요함 --- ### 데이터베이스 통합의 필요성 - 데이터베이스를 집에 비유하며, **Postgres는 여러 기능을 한 지붕 아래 통합한 구조**로 설명 - 검색, 벡터, 시계열, 큐 등 다양한 용도를 하나의 시스템에서 처리 가능 - 반면, “**적재적소의 도구를 사용하라**”는 조언은 결과적으로 **여러 데이터베이스를 병행 운영**하게 만듦 - Elasticsearch, Pinecone, Redis, MongoDB, Kafka, InfluxDB, PostgreSQL 등 7개 시스템을 예로 제시 - 각각의 쿼리 언어, 백업, 보안, 모니터링, 장애 대응을 따로 관리해야 함 - 이러한 분산 구조는 **테스트 환경 구성과 문제 해결을 어렵게 함**, 특히 새벽 장애 대응 시 복잡성이 극대화됨 ### AI 시대의 단순성 - **AI 에이전트**는 테스트용 데이터베이스를 빠르게 생성·검증·삭제해야 함 - 단일 데이터베이스에서는 한 번의 명령으로 가능하지만, 여러 시스템에서는 스냅샷 동기화와 설정 조정이 필요 - 여러 데이터베이스를 동시에 관리하는 것은 **R&D 수준의 복잡도**를 요구 - AI 시대에는 **단순성이 필수 요소**로 강조됨 ### 전문 데이터베이스의 ‘우월성’ 신화 - **전문 데이터베이스가 특정 작업에 더 뛰어나다**는 인식은 과장된 마케팅 효과로 지적 - 실제로는 Postgres 확장이 동일하거나 더 나은 **알고리듬**을 사용 - 비교 표에 따르면 Postgres 확장은 다음과 같은 대응 관계를 가짐 | 기능 | 전문 DB | Postgres 확장 | 동일 알고리듬 | | --- | --- | --- | --- | | 전체 텍스트 검색 | Elasticsearch | pg_textsearch | BM25 | | 벡터 검색 | Pinecone | pgvector + pgvectorscale | HNSW/DiskANN | | 시계열 | InfluxDB | TimescaleDB | 시간 파티셔닝 | | 캐싱 | Redis | UNLOGGED tables | 메모리 기반 저장 | | 문서 | MongoDB | JSONB | 문서 인덱싱 | | 공간정보 | GIS | PostGIS | 산업 표준 | - **pgvectorscale**은 Pinecone 대비 **28배 낮은 지연시간**, **75% 낮은 비용**을 기록 - **TimescaleDB**는 InfluxDB와 동등하거나 우수한 성능을 제공하며, **pg_textsearch**는 Elasticsearch와 동일한 BM25 랭킹을 사용 ### 데이터베이스 분산의 숨은 비용 - 여러 시스템을 운영하면 **백업, 모니터링, 보안 패치, 장애 대응** 등 모든 관리 비용이 7배로 증가 - **인지 부하**: SQL, Redis, Elasticsearch DSL, MongoDB, Kafka, InfluxDB 등 다양한 언어를 학습해야 함 - **데이터 일관성 문제**: Postgres와 Elasticsearch 간 동기화 실패로 데이터 드리프트 발생 - **가용성 저하**: 여러 시스템의 SLA가 곱해져 전체 가동률이 낮아짐 (예: 99.9% × 3 = 99.7%) ### 현대적 Postgres 스택 - Postgres 확장은 이미 **수년간 실서비스에서 검증**됨 - PostGIS(2001), Full-text search(2008), JSONB(2014), TimescaleDB(2017), pgvector(2021) - Netflix, Spotify, Uber, Reddit, Instagram, Discord 등 **48,000개 이상 기업**이 PostgreSQL 사용 - **AI 시대 확장 기능** | 확장 | 대체 대상 | 특징 | | --- | --- | --- | | pgvectorscale | Pinecone, Qdrant | DiskANN 알고리듬, 28배 낮은 지연, 75% 비용 절감 | | pg_textsearch | Elasticsearch | BM25 랭킹을 Postgres에 직접 구현 | | pgai | 외부 AI 파이프라인 | 데이터 변경 시 임베딩 자동 동기화 | - 하나의 Postgres로 **RAG 애플리케이션** 구축 가능: 단일 쿼리 언어, 단일 백업, 단일 테스트 환경 ### 주요 확장 기능 예시 - **pg_textsearch**: Elasticsearch 대체, BM25 기반 검색 지원 - **pgvector + pgvectorscale**: Pinecone 대체, DiskANN 기반 벡터 검색 - **TimescaleDB**: InfluxDB 대체, 시계열 데이터 압축 및 SQL 지원 - **UNLOGGED tables**: Redis 대체, 캐시 테이블 구현 - **pgmq**: Kafka 대체, 메시지 큐 기능 제공 - **JSONB**: MongoDB 대체, 문서형 데이터 저장 및 인덱싱 - **PostGIS**: 공간정보 처리 지원 - **pg_cron**: 스케줄링 작업 자동화 - **pg_trgm**: 오타 허용 검색 지원 - **Recursive CTEs**: 그래프 탐색 기능 구현 ### 결론 - Postgres는 **하나의 집 안에 여러 방이 있는 구조**로, 다양한 데이터 처리 기능을 통합 제공 - 대부분의 기업(99%)은 Postgres 하나로 충분하며, 극소수(1%)만이 초대규모 분산 시스템이 필요 - “적재적소의 도구”라는 조언은 **데이터베이스 판매를 위한 마케팅 논리**로 지적 - **Postgres로 시작하고, 필요할 때만 복잡성을 추가하라**는 원칙 제시 - 2026년, **그냥 Postgres를 쓰면 된다**는 결론으로 마무리 ## Comments ### Comment 50713 - Author: neo - Created: 2026-02-06T10:33:03+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=46905555) - 로컬 퍼스트 앱에 Postgres를 임베드하기가 어렵고, **Docker 설정을 강제**해야 하는 점이 불편함 PGlite가 여러 writer 연결을 지원했다면 완벽했을 것임. SQLite도 괜찮지만, PG 확장 기능과 **진짜 병렬 multi-writer 지원**을 원함 - 오랜만에 데이터베이스를 다시 공부해보니 Postgres가 정말 **마법 같은 시스템**임 수천만 행을 여러 테이블에 넣고 인덱스만 잘 잡으면 거의 모든 쿼리가 100ms 이하로 응답함 실행 계획을 분석해보면 바로 어떤 인덱스를 추가해야 할지 알 수 있어서 놀라움. 현대 DB는 진짜 기적임 - 네가 말한 건 사실 ‘현대’ DB의 특징이라기보다 **20년 전 Postgres**에서도 가능했던 일임 물론 지금은 훨씬 좋아졌지만, 대부분의 발전은 고급 쿼리 기능이나 운영 관련 최적화 쪽임 - 관계형 DB는 수십 년 전부터 그런 성능을 보여줬음. Postgres만의 특성은 아님 - 나는 **Postgres 팬**이지만 “그냥 Postgres 쓰면 된다”는 조언에는 동의하지 않음 Postgres 하나로 단순화된 스택을 구성하는 건 좋지만, 그게 모든 워크로드에 효율적인 건 아님 Citus Data 시절, Postgres 전문가 팀이 상시 튜닝과 운영에 매달려야 했던 사례를 많이 봤음 AI 기반 유즈케이스가 늘면서 **전용 기술**이 훨씬 일찍 도입되는 추세임 자세한 내용은 [ClickHouse 블로그](https://clickhouse.com/blog/postgres-cdc-year-in-review-2025#use-cases)에 정리되어 있음 Postgres와 목적형 기술을 **통합적으로 활용**하는 접근이 더 낫다고 생각함 - “항상 Postgres만 써라”가 아니라 “기본값으로 Postgres를 고려하라”는 의미로 이해했음 - 나도 “Postgres를 쓰되, 필요할 때 다른 걸로 바꾸라”는 입장임. 단순한 스택이 **빠른 반복 개발**에 유리함 - 사실 Postgres 안에도 많은 **전용 시스템 기능**이 들어있음. 매뉴얼을 읽고 튜닝하면 충분히 대체 가능함 - 결국 **유즈케이스가 다르다**는 게 핵심임. [MySQL과 Postgres 비교](https://www.geeksforgeeks.org/mysql/difference-between-mysql-and-postgresql/) 참고 - 요즘 개발자들이 너무 **하이프에 휩쓸려** 기술을 맹신하는 게 문제라고 생각함 특정 기술이 표준이 되면 개발자는 교체 가능한 부품이 되어버림. React 개발자처럼 말임 기술 단일화는 기업 입장에선 인력 교체를 쉽게 만드는 전략임. **도구의 다양성**을 지켜야 함 - 나도 Postgres를 자주 쓰지만, 때로는 **단순함**이 더 중요함 데이터 탐색이나 GIS 작업엔 Postgres.app이 완벽하지만, 간단한 서버엔 SQLite가 더 나을 때도 있음 - SQLite로 단순하게 시작해도 금방 **불편함**에 부딪힘. Postgres는 “설치 후 잊어버려도 되는” 수준임 작은 데이터 분석에서도 SQLite보다 Postgres가 훨씬 빠름. 인덱스나 기능 차이가 큼 - SQLite는 **통합 테스트**용으로 최고임. 컨테이너 없이 DB를 쉽게 띄웠다 내릴 수 있음 - SQLite는 임시 데이터 처리나 **로컬 저장 파일**용으로도 유용함. 하지만 99%의 경우엔 Postgres를 씀. 안정적이고 확장성 높고, Oracle이나 MySQL보다 낫다고 느낌 - Postgres에서 특정 DB만 접근 가능한 **권한 설정**이 어렵다는 점이 불편함. `GRANT ALL PRIVILEGES`가 항상 통하지 않음 - “어떤 DB를 써야 하나” 논의는 너무 **복잡한 변수**가 많음 Postgres는 무료, 빠르고, 공유 앱엔 좋지만, SQLite는 **혼자 개발하는 사람**에게 최적임 - 결국 **유즈케이스에 따라 다름** 우리도 예전엔 MariaDB 기반 검색을 쓰다가 Elasticsearch로 옮겼는데, 속도와 단순함이 훨씬 좋았음 하지만 단순 검색이라면 Postgres로 충분함. 새로운 도구로 옮기기 전엔 기다려보는 게 낫고, **필요할 때만 전환**하는 게 효율적임 - Pinecone이나 Redis 같은 DB는 특정 용도에선 **비용 효율**이 훨씬 좋음 하지만 상황에 따라 Postgres로 해결하는 게 나을 때도 있음. 결국 **규모와 운영팀 유무**에 따라 판단해야 함 - 실제 앱과 데이터가 생긴 뒤에야 **올바른 대안**을 고르기 쉬움 Postgres는 대부분의 초기 단계에 충분하고, 커진 뒤에 다른 솔루션을 검토하면 됨 - 최근엔 Postgres 대신 **MySQL과 SQLite로 이동** 중임. Postgres의 vacuum, 유지보수, **footgun**이 귀찮음 - MySQL은 **운영 부담이 거의 없음**. Postgres는 계속 손봐야 하지만 MySQL은 그냥 잘 돌아감 - SQLite도 유지보수가 적지만, 공간 누적 방지를 위해 **VACUUM 실행**은 필요함 - MySQL은 관리가 쉽지만, **고급 기능**(BRIN, partial index 등)을 포기해야 함 다만 클러스터링 인덱스를 잘 설계하면 범위 스캔이 매우 빠름 - 나도 MySQL로 옮길까 고민했음. 업그레이드가 쉽지만 발전 속도는 Postgres보다 느림 - Postgres의 **Zheap 프로젝트**가 중단된 게 아쉬움. VACUUM 없는 스토리지 엔진이 필요함. [Zheap 위키](https://wiki.postgresql.org/wiki/Zheap) 참고 - Postgres는 훌륭하지만 두 가지 근본적인 문제가 있음 첫째, Postgres는 **통합 도구가 아니라 도구 모음**이라 학습량이 많음 둘째, Postgres는 **HDD 기반 설계**라 SSD 시대엔 비효율적일 수 있음 SSD 전용 RDBMS가 더 단순하고 빠를 가능성이 큼 - Postgres가 HDD 기반이라는 근거가 궁금함. 출처를 알고 싶음 - Postgres의 **클러스터링(HA)** 구성이 너무 복잡함 Patroni, Spilo, timescaledb-ha 등 도구가 있지만 관리가 어렵고 문서도 부족함 CloudNativePG가 유일하게 쉬운 방법이지만 **Kubernetes 의존성**이 있음 MongoDB처럼 간단히 replica set을 구성할 수 있으면 좋겠음 - 하지만 Postgres는 **CP DB가 아니며**, 네트워크 분할 시 쓰기 손실이 발생할 수 있음 Jepsen 테스트를 통과하려면 구조적 변화가 필요함 (Yugabyte, Neon처럼) - Postgres를 **캐시로 쓰는 것**에 대한 의견이 있음 Redis가 훨씬 빠르지만, 규모가 작으면 Postgres로도 충분함 - 캐시가 필요하다면 **memcache**가 단순하고 안정적임. 수십억 요청을 처리해도 재시작 없이 잘 돌아감 - Redis가 정말 필요한지 **벤치마크로 증명**해야 함. 의미 있는 차이가 없다면 Postgres로 충분함 - Redis와 비교할 땐 **unlogged table**을 써야 함. 내구성 기능을 끄면 속도가 훨씬 빨라짐 - 앱의 캐시 요구가 크지 않다면 Postgres로 시작하고, **stateless 서버 구조**라면 Redis를 고려할 만함. JVM 기반 장기 프로세스라면 자체 캐시도 가능함 - Postgres의 **materialized view**도 꽤 유용함. 다만 부하가 커지면 외부 캐시가 필요하고, 트랜잭션 일관성은 포기해야 함