2026년, 그냥 Postgres를 쓰자 (It's 2026. Just Use Postgres)
(tigerdata.com)핵심 주장
- “적절한 도구를 사용하라”는 오랜 조언이 오히려 데이터베이스 과다(sprawl)를 불러와 관리 지옥을 만든다. 2026년 AI 에이전트 시대에는 하나의 데이터베이스로 모든 걸 처리하는 것이 압도적으로 유리하다. 결론부터 말하면 → 대부분(99%)의 회사는 Postgres 하나로 충분하다.
왜 지금 Postgres 하나로 가야 하나?
- AI 에이전트는 테스트 DB를 빠르게 띄우고, 포크하고, 디버깅해야 하는데 여러 DB(Pinecone + Elasticsearch + Redis + MongoDB 등)를 쓰면 불가능에 가깝다.
- Postgres 하나면 백업·모니터링·보안·장애복구 전략이 단일화 → 인지 부하와 숨겨진 비용이 급격히 줄어든다.
- 여러 DB를 쓰면 동기화 실패, 복구 난이도 폭증, 운영 복잡성 7배 증가 등의 문제가 현실이다.
Postgres가 전문 DB를 대체할 수 있는 구체적 근거
Postgres 확장들이 전문 DB와 동일하거나 더 나은 알고리즘을 이미 구현했다:
- 검색 → pg_textsearch (BM25) → Elasticsearch 대체
- 벡터 검색 → pgvector + pgvectorscale (DiskANN) → Pinecone보다 28배 빠르고 75% 저렴
- 시계열 → TimescaleDB → InfluxDB보다 비슷하거나 우수 + 전체 SQL 지원
- 문서 → JSONB → MongoDB급 성능 + ACID 보장
- 지리정보 → PostGIS (2001년부터 표준)
- 큐 → pgmq → Kafka 대체 가능
- 그 외 pg_cron, pgai 등으로 대부분 커버
반대 의견 반박
- “특정 작업은 전문 DB가 더 낫다” → 맞지만, 99% 기업에는 과잉이고, 상위 1% 극단 케이스에서만 의미 있다.
- 전문 DB 판매 마케팅이 “right tool” 신화를 퍼뜨렸을 뿐, 실제 숨겨진 운영 비용과 데이터 일관성 깨짐이 훨씬 더 크다.
결론
- Postgres부터 시작하라.
- 필요가 증명될 때에만 복잡성을 추가하라.
- 2026년에는 그냥 Postgres를 쓰자.
(Tiger Data가 TimescaleDB/pgvector 등을 만든 회사라서 약간의 홍보 성격이 있지만, 주장의 논리와 벤치마크 근거는 꽤 설득력 있습니다.)