IT 기술이 빠르게 진화하고, 고객을 위한 서비스가 점점 더 세분화되면서 데이터 활용의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 이제 기업은 데이터를 어떻게 수집하고 활용하느냐에 따라 고객의 선택을 받기도 하고, 시장에서 외면받기도 하는 현실에 놓이게 되죠.

이를 위해 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 데이터를 체계적으로 수집·분류·분석할 수 있는 ‘데이터베이스 구축’이 핵심 인프라로 자리잡고 있으며, 이에 따라 다양한 형태의 데이터베이스가 등장하고 있습니다.

하지만 선택의 폭이 넓어진 만큼, 어떤 데이터베이스가 우리 서비스에 가장 잘 맞는지 고민하는 분들도 많아졌는데요.

그래서 이랜서에서는 각 서비스 환경에 꼭 맞는 데이터베이스를 현명하게 선택하고 설계할 수 있도록 '데이터베이스 선택 가이드’를 준비했습니다. 지금부터, 실무에서 바로 활용할 수 있는 실전형 DB 선택 기준을 함께 살펴보시죠.

데이터베이스란(Database, DB란)?

데이터베이스(Database, DB)란 데이터를 체계적으로 저장하고, 안정적으로 관리하며, 빠르게 꺼내 쓸 수 있게 도와주는 시스템입니다. 

단순히 저장하는 게 아니라, 데이터의 흐름을 따라 구조화하고 운영할 수 있도록 만들어주는 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자가 로그인하면 사용자 정보가 불러와지고, 주문 내역이 연결되며, 알림이 쌓이죠. 이런 흐름을 오류 없이 처리하려면, 기록과 연결, 검색이 자연스럽게 이어지는 구조가 필요합니다. 

그 역할을 해주는 게 바로 데이터베이스(DB)입니다.

데이터베이스(DB)는 어떻게 나뉘나요?

DB는 다양한 기준으로 분류할 수 있어요. 예를 들어 저장 방식, 성능 특성, 사용 목적에 따라 여러 가지로 나눌 수 있지만, 여기서는 실무에서 가장 많이 고려되는 두 가지 기준인 구조와 운영환경을 중심으로 정리해보겠습니다.

구조에 따른 DB 분류

RDB (관계형 DB)

 데이터를 테이블 형태로 저장하고, 항목 간의 명확한 관계를 기반으로 작동합니다. 정형화된 구조를 갖고 있어, 사용자 정보나 결제 내역처럼 규칙이 명확하고 변경이 적은 데이터를 다루기에 적합해요. (예: MySQL, PostgreSQL, Oracle)

NoSQL(비관계형 DB) 

고정된 스키마 없이 유연한 구조로 데이터를 저장할 수 있어, 구조가 자주 바뀌거나 확장성이 중요한 서비스에 유리해요. 특히, NoSQL은 하나의 방식이 아니라, 저장 방식에 따라 여러 유형으로 세분화됩니다.

문서형(Document) DB

JSON이나 BSON 형태의 문서로 데이터를 저장하며, 구조가 자주 바뀌는 콘텐츠나 유저 생성 데이터에 적합합니다. (예: MongoDB, Couchbase)

키-값형(Key-Value) DB 

하나의 키에 하나의 값을 빠르게 저장하고 조회하는 방식으로, 캐시나 세션 저장 등에 많이 활용됩니다. (예: Redis, DynamoDB)

그래프형(Graph) DB

노드(데이터)와 엣지(관계)로 구성된 구조로, 사람 간의 관계, 추천 시스템 등 복잡한 연결 구조에 많이 활용됩니다. (예: Neo4j, Amazon Neptune)

이 외에도 다양한 NoSQL DB가 존재하지만, 핵심은 ‘데이터 구조가 고정되어 있지 않고, 목적에 따라 유연하게 설계할 수 있다’는 점입니다.

운영환경에 따른 DB 분류

온프레미스(On-Premise) 

DB를 조직 내부의 서버에 직접 설치하고 운영하는 방식이에요. 보안이나 내부 통제가 중요한 환경에서 선호되지만, 설치, 관리, 백업 등 필요한 리소스가 많습니다. (예: 자체 구축한 PostgreSQL, 사내 Oracle 등)

클라우드(Cloud)

AWS, GCP, Azure 같은 외부 인프라 위에서 제공되는 DB 서비스를 사용하는 방식입니다. 별도 인프라 없이도 빠르게 시작할 수 있고, 필요에 따라 유연하게 확장할 수 있는 장점이 있습니다. (예: Amazon RDS, Cloud SQL, Firebase 등)

이처럼 DB는 구조와 운영환경 조건에 따라 다양한 선택지가 존재하며, 각각의 특성을 제대로 이해하고 쓰임새에 맞게 선택하는 것이 중요합니다. 이제부터는, 이렇게 다양한 DB를 효과적으로 선택하는 방법들에 대해서 알아보겠습니다

데이터베이스 선택, ‘성격’을 이해하는 게 먼저입니다.

숫자냐, 텍스트냐, 구조가 고정돼 있느냐, 끊임없이 변하느냐

데이터베이스를 선택하기 전에 가장 먼저 생각해야 할 건, 우리가 다루는 데이터의 성격을 정확히 파악하는 것입니다. 

숫자로 딱 떨어지는 데이터인지, 아니면 자유롭게 입력되는 텍스트 같은 데이터인지, 구조가 늘 일정한지, 아니면 기능이 바뀔 때마다 항목이 새로 생기고 없어지는 유동적인 구조인지부터 짚어야 합니다. 이걸 알아야 어떤 저장 방식이 더 잘 맞을지 감이 잡히거든요.

예를 들어, 주문 수량이나 결제 금액처럼 정형화된 데이터는 구조화된 저장 방식에 적합하고,
후기나 메모처럼 내용이 유동적인 데이터는 보다 유연한 저장 구조가 필요합니다.

또 하나 중요한 점은, 서비스가 성장하면서 데이터 구조도 자주 바뀔 수 있다는 것입니다. 처음엔 “이 정도면 충분하겠지” 싶었던 구조가, 새로운 기능이나 요구사항이 생기면서 계속 수정되기도 하죠. 이럴 땐 처음부터 유연하게 설계했느냐에 따라 유지보수의 난이도가 달라집니다.

 

실시간성이 중요한가, 대량 저장이 핵심인가?

데이터를 저장할 때는 그 목적에 따라 접근 방식이 달라져야 합니다. 어떤 데이터는 실시간으로 화면에 바로 보여줘야 하므로 빠르게 저장되고 빠르게 불러오는 구조가 필요하고, 어떤 데이터는 한 번 저장해두고 오랫동안 보관하면서, 분석이나 리포트 작성용으로 꺼내 쓰는 것이 목적일 수 있어요.

예를 들어, 사용자 행동 로그나 알림 데이터는 빠른 응답이 중요하니 속도 중심으로 설계해야 하고, 고객 주문 내역이나 계약 정보는 오랫동안 안정적으로 보관해야 하니 신뢰성과 정합성이 더 중요합니다.

이렇게 속도와 안정성이 요구되는 데이터가 공존하는 경우가 대부분이라, 실제로는 실시간 처리가 필요한 데이터는 속도 중심의 구조에, 보관과 정확성이 중요한 데이터는 안정적인 구조에 따로 저장하는 식으로 설계를 하기도 합니다.

결국 중요한 건, 데이터베이스 구조를 고민할 때 “이 데이터는 나중에 어떻게 쓰일까?”를 먼저 생각하는 거예요. 실시간 처리용인지, 장기 보관용인지에 따라 적합한 DB와 아키텍처가 완전히 달라지기 때문입니다.

엑셀 vs DB가 다른 이유는 데이터의 성격 때문이다!

처음에는 엑셀만으로도 데이터를 충분히 다룰 수 있어 보입니다. 직관적이고, 누구나 쉽게 사용할 수 있으며, 빠르게 시작할 수 있으니까요. 

하지만 사용자가 늘어나고 여러 사람이 동시에 데이터를 보고 수정하거나, 다른 시스템과 연동해야 하는 상황이 오면 점점 한계를 느끼게 됩니다. 누가 어떤 수정을 했는지 알기 어렵고, 데이터가 꼬이거나 중복되는 문제가 발생하죠. 

특히 데이터를 실시간으로 저장하거나 불러와야 할 경우, 엑셀만으로는 감당하기 힘들어집니다. 이 시점부터 자연스럽게 데이터베이스(DB)를 고민하게 됩니다.

단순히 저장하는 수준을 넘어, 실수 없이 안정적으로 데이터를 처리하고 필요한 사람이 필요한 시점에 데이터를 꺼내 쓸 수 있도록 설계해야 하기 때문이죠. 

처음엔 단순한 기록이 목적이었다면, 운영이 중요해지는 시점부터는 엑셀보다 데이터베이스가 훨씬 안정적이고 유연한 선택이 됩니다. 이는 단순히 도구를 바꾸는 것이 아니라, 데이터를 다루는 방식 자체가 달라지는 전환점입니다.

중요한 건 ‘어떤 방식의 데이터’를 다루고 있는지 입니다.

데이터 스타일을 파악했으면 문제를 확인해야합니다. 

데이터베이스 얘기를 하다 보면 꼭 나오는 질문이 있어요. “이건 관계형 DB를 써야 해요? 아니면 NoSQL을 써야 해요?” 그 질문 자체가 틀린 건 아니에요. 근데 가끔은 질문이 방향을 잘못 잡고 있는 경우도 많아요. 

진짜 중요한 건 '이게 관계형이냐 아니냐'보다는, "우리 서비스는 어떤 방식으로 데이터를 다루고 있나?"입니다.

예를 들어 “이 사용자가 어떤 상품을 주문했지?” 같은 질문이 자주 나온다면, JOIN 연산이 많이 발생하는 구조일 텐데, 이런 상황에는 MySQL이나 PostgreSQL 같은 관계형 데이터베이스가 강점을 보입니다.

반대로 “우리는 문서 단위로 저장하면 되고, 관계보다는 빠른 조회가 중요해요”라는 상황이라면 MongoDB나 Redis 같은 비관계형 DB가 더 적합할 수 있어요. 특히 데이터 구조가 자주 바뀌거나, 캐싱이 중요한 서비스라면 더욱 그렇죠.

서버의 흐름과 데이터 방식은 어떻게 되나요?

요즘은 RDB와 NoSQL을 예전처럼 딱 나눠 구분하기가 점점 어려워지고 있어요. 예전에는 RDB는 ‘정형 데이터’, NoSQL은 ‘비정형 데이터’라는 식으로 구분했지만, 이제는 MongoDB도 JOIN 기능을 흉내 낼 수 있고, PostgreSQL도 JSON 형태의 데이터를 잘 처리하거든요.

결국 데이터베이스를 선택할 때 정말 중요한 건 기술 스펙이 아니라 우리 서비스에서 데이터가 어떻게 흐르고 어떻게 쓰이는지를 이해하는 겁니다.

예를 들어, 이런 질문들을 먼저 던져보세요.

✔ 우리 서비스는 데이터 간의 연결이 많고 복잡한가요?

✔ 단순 저장과 빠른 접근이 더 중요한가요?

✔ 데이터 구조는 안정적인가요, 아니면 자주 바뀌나요?

✔ 사용자 요청에 따라 실시간으로 데이터를 조합해 보여줘야 하나요?

✔ 만들어진 데이터를 반복적으로 빠르게 조회하나요?

그래서 MySQL이냐 MongoDB냐를 고민하기 전에, “우리 서비스는 JOIN이 많아?”, “캐싱이 꼭 필요해?”처럼 실제 사용 방식을 기준으로 판단하는 게 훨씬 현실적이고 합리적인 선택입니다.

데이터베이스 비교, ‘이렇게’ 해보면 쉽습니다!

어떤 종류의 데이터베이스를 사용할지 어느 정도 방향이 잡혔다면, “그럼 어떤 DB가 좋을까요?”라는 질문이 나올 수 있어요. 하지만 솔직히 말해, 단 한 줄로 추천할 수 있는 데이터베이스는 거의 없습니다. 

왜냐하면 데이터베이스는 ‘무조건 좋은 하나’가 있는 게 아니라, 각 데이터베이스마다 강점과 약점이 뚜렷하게 다르기 때문이죠.

이걸 운동화에 비유하면 이해가 쉬워요. 러닝화, 농구화, 트레킹화처럼 모두 신발이지만, 언제 어디서 어떤 용도로 신느냐에 따라 선택이 완전히 달라지잖아요? 데이터베이스도 마찬가지예요. 

단순히 성능이나 속도 같은 기술 스펙만 볼 게 아니라, “이 데이터베이스는 어떤 상황에서 가장 효과적인가요?”를 먼저 생각하는 게 더 중요합니다. 

그럼 지금부터 데이터베이스의 종류와 각각의 특성을 이해할 수 있도록, 대표적인 DB들을 예로 들어 소개해 볼게요.

✔ MySQL

구조화된 데이터, 안정적인 트랜잭션, 오랜 커뮤니티 역사를 갖고 있으며, 많은 웹 서비스들이 여전히 메인으로 씁니다.

✔ PostgreSQL 

RDB 중에서도 특히 확장성과 표현력이 뛰어나요. JSON, GIS, 복잡한 쿼리 등도 꽤 잘 처리합니다. 그래서 요즘 스타트업들 사이에서 인기 많습니다.

✔ MongoDB 

자유로운 문서 구조, 빠른 개발 속도, 유연성이 특징으로 구조가 자주 바뀌거나, 관계가 덜 중요한 데이터에 적합해요.

✔ Redis 

초고속 읽기/쓰기가 특징으로 캐시용으로는 거의 독보적이고, 세션 관리에 많이 사용해요.

✔ Elasticsearch 

검색하면 떠오르는 대표주자로 로그 분석이나 실시간 검색이 필요한 서비스에 강합니다.

✔ Oracle 

복잡한 트랜잭션 + 대규모 운영에 강력한 성능을 발휘합니다. 대신 비용이 상대적으로 높고, 자유도는 낮을 수 있어요.

이렇게 각각의 강점이 다르기 때문에, ‘이게 제일 좋아요’는 거의 불가능한 대답이에요. 대신, 여러분의 상황을 먼저 봐야 합니다. 

데이터베이스 선택, ‘문제’에 따라, ‘기준’이 달라져야 합니다.

기술 스펙을 쭉 나열하면 뭔가 있어 보이긴 하지만, 실제 DB를 선택하는 데 큰 도움이 되진 않아요. 오히려 “우리는 어떤 문제를 해결하려는가?”라는 질문을 먼저 던져보는 게 훨씬 빠르고 현실적입니다.

예를 들어, “데이터는 자주 바뀌진 않지만, 신뢰성 있게 오래 보관하고 싶어요”라는 상황이라면 PostgreSQL 같은 관계형 DB가 잘 맞을 수 있고, “이벤트 로그를 빠르게 수집해서 나중에 분석만 하면 돼요”라면 MongoDB나 데이터 레이크 구조가 더 효과적일 수 있죠.

결국 중요한 건 “가장 뛰어난 기술이 무엇인가?”가 아니라, “우리 서비스에 가장 잘 맞는 기술이 무엇인가?”를 찾는 일입니다. 

해결하고자 하는 문제가 분명하다면, 데이터베이스 선택 기준도 훨씬 명확해집니다. 남들이 어떤 DB를 쓰는지에 흔들리지 않고, 우리 서비스에 꼭 맞는 구조를 자신 있게 설계할 수 있게 되죠. 그렇다면 실무에서는 어떻게 데이터베이스를 선택해 활용하고 있을까요? 함께 살펴보겠습니다.

하나의 데이터베이스로 부족할 땐, ‘조합’이 답입니다.

대부분의 서비스는 ‘1개의 DB’로 운영되지 않습니다.

DB를 고를 때 “하나만 잘 선택하면 되지 않을까?”라고 생각하기 쉽지만, 실제 서비스를 운영해 보면 하나의 DB로 모든 요구를 만족시키는 건 거의 불가능에 가깝다는 걸 알게 됩니다.

어떤 데이터는 정합성과 구조화가 중요하고, 어떤 데이터는 빠른 처리 속도나 검색 기능이 핵심이기 때문이죠. 

이처럼 각기 다른 요구를 충족시키기 위해 실무에서는 자연스럽게 역할을 분리해 여러 개의 DB를 조합해 사용하는 경우가 많습니다.

예를 들어, 사용자 정보나 결제 내역처럼 안정성과 정합성이 중요한 데이터는 PostgreSQL  같은 관계형 DB에, 로그인 세션이나 알림 상태처럼 빠르게 읽고 써야 하는 데이터는 Redis 같은 캐시 DB에, 상품 검색처럼 필터링과 검색이 핵심인 기능은 Elasticsearch 같은 검색 전용 DB에 따로 분리해 운영하죠.

이런 구조는 단순히 “여러 개 쓰면 빠르니까요”가 아니라, 각 DB가 잘하는 일을 맡겨 시스템을 더 유연하고 안정적으로 만들기 위한 전략입니다. 그리고 이런 판단에는 단순한 기술 스펙뿐 아니라, 우리 팀의 운영 역량과 인프라 환경까지 고려되어야 합니다. 

결국 데이터베이스 설계는 기술 선택을 넘어, 조직이 감당할 수 있는 운영의 균형까지 함께 생각해야 하는 중요한 결정입니다.

온프레미스 vs 클라우드, 무엇이 나은 선택일까요?

성능보다 더 중요한 건 바로 유지관리의 편의성과 비용입니다

앞에서 다양한 DB를 조합해 운영하는 이야기를 했습니다. 그런데 이렇게 데이터베이스가 많아질수록 자연스럽게 따라오는 고민이 있죠. 바로 “이걸 우리가 직접 다 관리할 수 있을까?”라는 질문입니다.

DB마다 설치, 설정, 백업, 복구 등 관리해야 할 일들이 많고, 운영에 드는 시간과 리소스도 만만치 않아요. 그래서 실무에서는 단순한 성능보다도 운영의 지속 가능성, 즉 ‘누가 얼마나 안정적으로 관리할 수 있는가’가 더 중요한 기준이 되기도 합니다. 이런 이유로 많은 기업이 클라우드 방식을 선택합니다. 

클라우드는 데이터베이스를 직접 설치하지 않고, 외부 클라우드 서비스 제공 업체의 인프라를 빌려 사용하는 방식이에요.  물리 서버를 따로 관리하지 않아도 되고, 자동 백업, 보안 패치, 장애 대응 등 유지관리가 대부분 자동화돼 있어 훨씬 편리하죠.

반면, 온 프레미스(On-premise) 방식은 모든 인프라와 DB를 우리 조직 내부에 직접 설치해 운영하는 방식입니다. 시스템에 대한 완전한 통제권을 가질 수 있다는 장점이 있지만, 그만큼 모든 운영 책임도 우리 몫이 되는 구조예요.

결국 클라우드는 단순히 성능만 따질 게 아니라, 유지관리와 비용을 포함한 운영 전략의 일부로 바라보는 게 더 현실적인 접근입니다.

Firebase 같은 서버리스 DB는 왜 스타트업에 매력적인가?

서버리스(Serverless) DB는 클라우드 방식의 한 종류로, 서버나 인프라를 직접 관리하지 않아도 되도록 설계된 구조입니다. 대표적인 예로는 Firebase가 있어요.  

인증, 실시간 데이터 처리, 스토리지 같은 기능이 기본적으로 포함돼 있어 별다른 설정 없이도 바로 서비스를 만들고 운영할 수 있죠.

▶  파이어 베이스(Firebase)는 어떻게 BaaS 1위가 되었을까?

초기에는 개발보다 서버 관리에 시간을 더 많이 쓰는 게 오히려 비효율적일 수 있는데, 서버리스 DB는 그런 부담을 크게 줄여줍니다. 개발자는 오직 기능 구현에만 집중할 수 있고, 인프라 운영은 클라우드에서 자동으로 처리해 주니까요.

물론 시간이 지나 트래픽이 늘어나거나 기능이 복잡해지면 구조를 분리하거나 확장하는 과정이 필요할 수 있습니다. 

하지만 처음부터 무겁고 복잡한 구조를 만드는 것보다, 현재 상황에 맞춰 가볍고 유연하게 시작하고, 필요할 때 점진적으로 확장할 수 있는 구조를 설계하는 것이 훨씬 현실적인 전략입니다.

‘데이터베이스 선택’ 이렇게 하면 길이 보입니다

흐름을 따라 질문해 보면서, 자연스럽게 기준을 만들어보세요.

지금까지 데이터의 성격, 처리 방식, 구조 설계, 운영 전략, 조합 전략까지 살펴봤는데요. 이 과정에서 말씀드렸듯이, 데이터베이스는 단순히 ‘기능이 많은 도구’가 아니라 우리의 데이터 흐름을 구조화하고, 팀의 일하는 방식을 설계하는 기반입니다.

그래서 데이터베이스를 선택할 때는 “이 DB가 요즘 뜬다더라” 같은 이야기보다 우리 서비스가 어떤 데이터 흐름을 가지고 있는가, 지금 우리 팀이 어떤 조건 안에서 운영되고 있는가를 먼저 점검하는 게 중요합니다.

그런 점에서, 아래와 같은 질문을 던져보는 방식은 기술에 끌려가는 게 아니라 우리 상황에 맞는 기술을 좁혀가는 과정이 됩니다.

✔ 정형 데이터인가, 유동적인 구조인가?

✔ 실시간 처리가 필요한가, 대량 저장이 중요한가?

✔ 연결성이 많은가, 단일 조회가 많은가?

✔ 서버를 직접 운영할 여력이 있는가, 클라우드가 나은가?

이 질문들에 답해가며 선택의 범위를 좁혀가다 보면, 어떤 DB를 선택해야 하는지 명확한 감이 생기게 됩니다. 그러면 이제 이 기준들을 실무에 적용해 보기 위해, 상황별로 어떤 DB가 적합한지 구체적인 예시를 통해 살펴보겠습니다.

상황별 데이터베이스 선택 가이드

잘 설계된 데이터베이스는 개발 효율을 높이고, 

서비스 품질과 확장성을 강화하는 핵심 기반입니다.

데이터베이스는 단순한 정보 저장소가 아니라, 팀 전체가 데이터를 이해하고 효율적으로 공유할 수 있도록 돕는 핵심 구조입니다.

잘 설계된 데이터베이스는 서비스 운영에서 불필요한 예외를 줄이고 시스템의 복잡도를 낮추며, 각 구성원이 자신의 역할을 명확하게 수행할 수 있는 기반을 마련해 줍니다.

특히 관계가 복잡한 데이터, 실시간 반응이 필요한 기능, 대량의 로그 수집이나 검색처럼 요구 사항이 다양한 경우, 목적에 맞게 데이터를 분리해 설계하면 개발 속도를 높이고 운영 리스크를 줄어들어 그 결과, 서비스 품질과 확장성까지 자연스럽게 확보할 수 있게 됩니다.

데이터베이스 선택, “왜 이 DB를 선택했는가?”를 설명할 수 있을 만큼의 기준이 있다면, 데이터베이스 선택은 더 이상 어렵지 않을 것입니다.

이랜서에서 알려드리는 ‘데이터베이스 선택 가이드’를 참고해서, 우리 기업에 딱 맞는 데이터베이스 구축 효과를 누려보세요.

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