2025년 10월 08일·8분
분산 SQL 데이터베이스: Spanner, CockroachDB, YugabyteDB를 언제 사용해야 할까
분산 SQL이 무엇인지, Spanner·CockroachDB·YugabyteDB가 어떻게 다른지, 다중 리전 강한 일관성이 실제로 필요한 사용 사례는 무엇인지 알아봅니다.
분산 SQL이 무엇인지, Spanner·CockroachDB·YugabyteDB가 어떻게 다른지, 다중 리전 강한 일관성이 실제로 필요한 사용 사례는 무엇인지 알아봅니다.
“분산 SQL”은 테이블, 행, 조인, 트랜잭션, SQL 같은 전통적인 관계형 데이터베이스의 모습을 유지하면서—클러스터로 여러 기계(종종 여러 리전)에 걸쳐 실행되도록 설계되어 하나의 논리적 데이터베이스처럼 동작하는 데이터베이스입니다.
이 조합이 중요한 이유는 세 가지를 동시에 제공하려 하기 때문입니다:
전통적인 RDBMS(예: PostgreSQL 또는 MySQL)는 보통 모든 것이 하나의 프라이머리 노드에 있을 때 운영이 가장 쉽습니다. 리플리카로 읽기 성능을 늘릴 수는 있지만, 쓰기 확장과 리전 장애 생존성은 샤딩, 수동 장애 조치, 애플리케이션 로직 같은 추가 아키텍처가 필요합니다.
많은 NoSQL 시스템은 반대로 확장성과 고가용성을 우선으로 하면서 일관성 보장을 완화하거나 더 단순한 쿼리 모델을 제공했습니다.
분산 SQL은 중간 경로를 목표로 합니다: 관계형 모델과 ACID 트랜잭션을 유지하면서도 성장을 처리하고 장애를 견디도록 데이터를 자동으로 분산합니다.
분산 SQL 데이터베이스는 다음 같은 문제를 위해 설계됩니다:
이 때문에 Google Spanner, CockroachDB, YugabyteDB 같은 제품이 다중 리전 배포와 항상 켜져 있어야 하는 서비스에 자주 검토됩니다.
분산 SQL이 자동으로 “더 낫다”는 뜻은 아닙니다. 탄력성과 확장을 얻는 대신 더 많은 구성 요소와 다른 성능 현실(네트워크 홉, 합의, 리전 간 지연)에 동의하는 것입니다.
워크로드가 하나의 잘 관리된 데이터베이스와 간단한 복제 설정으로 감당된다면 전통적인 RDBMS가 더 단순하고 저렴할 수 있습니다. 분산 SQL은 대안이 커스텀 샤딩, 복잡한 장애 조치, 또는 다중 리전 일관성/가동 시간 같은 비즈니스 요구사항일 때 그 가치를 발휘합니다.
분산 SQL은 친숙한 SQL 데이터베이스처럼 느껴지도록 하면서 데이터를 여러 기계(종종 여러 리전)에 걸쳐 저장합니다. 어려운 부분은 여러 컴퓨터를 조정해 하나의 신뢰 가능한 시스템처럼 동작하게 만드는 것입니다.
각 데이터 조각은 일반적으로 여러 노드에 복사됩니다(복제). 한 노드가 고장나더라도 다른 복제본이 읽기와 쓰기를 계속 처리할 수 있습니다.
복제본이 서로 달라지지 않도록 분산 SQL 시스템은 합의(Consensus) 프로토콜을 사용합니다—보통 Raft(CockroachDB, YugabyteDB)나 Paxos(Spanner)가 사용됩니다. 높은 수준에서 합의의 의미는:
그 ‘과반수 투표’가 바로 강한 일관성을 줍니다: 트랜잭션이 커밋되면 다른 클라이언트가 이전 버전을 보지 않습니다.
어떤 한 기계도 모든 것을 담을 수 없기 때문에 테이블은 샤드/파티션(Spanner는 splits, CockroachDB는 ranges, YugabyteDB는 tablets 등으로 부름)으로 나뉩니다.
각 파티션은 합의를 통해 복제되고 특정 노드에 배치됩니다. 배치는 임의적이지 않습니다: 정책으로 제어할 수 있습니다(예: EU 고객 기록은 EU 리전에 두기, 핫 파티션은 더 빠른 노드에 두기). 좋은 배치는 교차 네트워크 왕복을 줄이고 성능을 예측 가능하게 만듭니다.
단일 노드 데이터베이스에서는 트랜잭션이 로컬 디스크 작업만으로 커밋될 수 있습니다. 분산 SQL에서는 트랜잭션이 여러 파티션을 건드릴 수 있고—잠재적으로 다른 노드에 있을 수 있습니다.
안전하게 커밋하려면 보통 다음과 같은 추가 조정이 필요합니다:
이 단계들이 네트워크 왕복을 추가하므로, 특히 데이터가 리전을 가로지를 때 트랜잭션 지연이 커집니다.
배포가 리전에 걸쳐 있을 때, 시스템은 보통 연산을 사용자에 “가깝게” 유지하려고 합니다:
이것이 핵심적인 다중 리전 균형입니다: 지역 응답성을 최적화할 수 있지만, 장거리 간 강한 일관성은 여전히 네트워크 비용을 지불하게 합니다.
분산 SQL을 바로 선택하기 전에 기본 요구를 점검하세요. 단일 프라이머리 리전, 예측 가능한 부하, 작은 운영팀이라면 기존 관계형 데이터베이스(또는 관리형 Postgres/MySQL)가 기능을 빠르게 출시하는 데 보통 더 쉽습니다. 많은 경우 읽기 복제, 캐시, 신중한 스키마/인덱스 작업으로 단일 리전 설정을 오래 끌어갈 수 있습니다.
다음 중 하나 이상이 사실이면 분산 SQL을 진지하게 고려할 가치가 있습니다:
분산 시스템은 복잡성과 비용을 추가합니다. 다음의 경우 신중하세요:
다음 질문에 두 개 이상 ‘예’라면 분산 SQL을 평가할 가치가 큽니다:
분산 SQL은 “모든 걸 한 번에 얻는” 것처럼 들리지만, 실제 시스템은 특히 리전 간 통신이 불안정할 때 선택을 강요합니다.
네트워크 분할을 “리전 간 링크가 불안정하거나 끊겼다”고 생각하세요. 그 순간 데이터베이스는 다음 중 우선순위를 정할 수 있습니다:
분산 SQL 시스템은 트랜잭션에 대해 보통 일관성을 우선합니다. 이는 팀이 원하는 바일 때가 많지만—분할이 발생하면 일부 연산이 대기하거나 실패하는 상황을 맞을 수 있습니다.
강한 일관성은 트랜잭션이 커밋되면 이후 읽기가 그 커밋된 값을 반환한다는 뜻입니다—“한 리전에서는 성공했지만 다른 곳에서는 아직 아니다” 같은 상태가 없습니다. 이는 다음에 중요합니다:
제품 약속이 “확인되면 실재한다”라면 강한 일관성은 필수입니다.
실무에서 중요한 두 가지 동작:
리전 간 강한 일관성은 보통 합의를 필요로 합니다(커밋 전에 여러 복제본이 동의). 복제본이 대륙을 넘나들면 빛의 속도 제약이 제품 제약으로 작용합니다: 리전 간 쓰기는 수십에서 수백 밀리초가 더 걸릴 수 있습니다.
단순한 절충은 다음과 같습니다: 지리적 안전성과 정확성이 높아질수록 쓰기 지연이 커진다, 단 데이터가 어디에 있고 트랜잭션을 어디서 허용할지 신중히 선택하면 이 비용을 낮출 수 있습니다.
Google Spanner는 주로 Google Cloud에서 관리형으로 제공되는 분산 SQL 데이터베이스입니다. 하나의 논리적 데이터베이스로 데이터를 노드와 리전에 걸쳐 복제하도록 설계되어 있습니다. Spanner는 두 가지 SQL 방언 옵션을 지원합니다—GoogleSQL(네이티브)과 PostgreSQL-호환 방언—따라서 이식성은 어떤 것을 선택하느냐와 애플리케이션이 의존하는 기능에 따라 달라집니다.
CockroachDB는 PostgreSQL에 익숙한 팀에 친숙하게 느껴지도록 하는 분산 SQL 데이터베이스입니다. PostgreSQL 와이어 프로토콜을 사용하고 PostgreSQL 스타일 SQL의 넓은 부분을 지원하지만(일부 확장과 엣지 케이스 동작은 다를 수 있음) Postgres의 바이트 단위 완전 대체는 아닙니다. CockroachDB는 관리형(CockroachDB Cloud)으로 운영하거나 자체 인프라에서 호스팅할 수 있습니다.
YugabyteDB는 PostgreSQL-호환 SQL API(YSQL)와 추가적인 Cassandra-호환 API(YCQL)를 제공하는 분산 데이터베이스입니다. CockroachDB처럼 Postgres 유사한 개발 경험을 원하면서 노드와 리전에 걸쳐 확장하려는 팀에 자주 검토됩니다. 자체 호스팅과 관리형(YugabyteDB Managed) 모두 가능하며 단일 리전 HA부터 다중 리전 구성까지 일반적인 배포 패턴이 있습니다.
관리형 서비스는 운영 업무(업그레이드, 백업, 모니터링 통합)를 줄이는 반면 자체 호스팅은 네트워킹, 인스턴스 유형, 데이터가 물리적으로 어디에 위치하는지에 대한 제어를 제공합니다. Spanner는 주로 GCP의 관리형으로 소비되는 반면 CockroachDB와 YugabyteDB는 관리형과 자체 호스팅 모델 모두에서 흔히 보입니다(멀티클라우드 및 온프레미스 포함).
세 제품 모두 “SQL”을 말하지만 일상적 호환성은 방언(Spanner), Postgres 기능 커버리지(CockroachDB/YugabyteDB), 그리고 앱이 의존하는 특정 Postgres 확장/함수/트랜잭션 의미론에 따라 달라집니다.
계획에 시간을 투자하세요: 쿼리, 마이그레이션, ORM 동작을 조기에 테스트하고 드롭-인 대체라고 가정하지 마세요.
분산 SQL에 적합한 전형적 사례는 북미, 유럽, APAC 전역에 고객이 있는 B2B SaaS 제품입니다—예: 지원 도구, HR 플랫폼, 분석 대시보드, 마켓플레이스 등.
비즈니스 요구는 간단합니다: 사용자는 “로컬 앱” 반응 속도를 원하고 회사는 하나의 논리적 데이터베이스를 항상 가동 상태로 유지하고 싶습니다.
많은 SaaS 팀은 다음과 같은 혼합 요구를 겪습니다:
분산 SQL은 테넌트별 지역성을 모델링해 이를 깔끔하게 해결할 수 있습니다: 각 테넌트의 주요 데이터를 특정 리전(또는 리전 집합)에 배치하면서 전체 시스템의 스키마와 쿼리 모델을 일관되게 유지합니다. 이렇게 하면 “리전별 데이터베이스 하나씩” 같은 스프롤을 피하면서 레지던시 요구를 충족할 수 있습니다.
앱을 빠르게 유지하려면 보통 다음을 목표로 합니다:
이는 교차 리전 왕복이 사용자 체감 지연을 지배하기 때문에 중요합니다. 강한 일관성이 있어도 지역 설계를 잘하면 대부분의 요청이 대륙 간 네트워크 비용을 내지 않게 할 수 있습니다.
기술적 이점은 운영이 관리 가능해야 실질적인 가치가 됩니다. 글로벌 SaaS의 경우 다음을 계획하세요:
잘하면 분산 SQL은 하나의 제품 경험을 제공하면서도 로컬처럼 느껴지게 하고—엔지니어링 팀을 “EU 스택”과 “APAC 스택”으로 분할할 필요를 줄입니다.
금융 시스템은 “언젠가 일관해질 것”이 실제 금전적 손실로 이어질 수 있는 곳입니다. 고객이 주문을 하고, 결제가 승인되고, 잔액이 업데이트되는 흐름에서는 각 단계가 즉시 단일 진실을 공유해야 합니다.
강한 일관성은 서로 다른 리전이나 서비스가 각각 합리적이라 판단해 상충되는 결정을 내려 잘못된 원장이 되는 상황을 방지합니다.
전형적인 워크플로(주문 생성 → 자금 예약 → 결제 캡처 → 잔액/원장 업데이트)에서 보장하고 싶은 것은:
분산 SQL은 노드(종종 리전) 전반에 걸쳐 ACID 트랜잭션과 제약을 제공하므로 실패 상황에서도 원장 불변식이 유지됩니다.
대부분의 결제 통합은 재시도가 많습니다: 타임아웃, 웹훅 재전송, 작업 재처리는 정상입니다. 데이터베이스는 재시도를 안전하게 만드는 데 도움을 줘야 합니다.
실무적 접근:
idempotency_key를 저장(account_id, idempotency_key) 같은 유니크 제약 추가이렇게 하면 두 번째 시도는 무해한 no-op이 되어 중복 청구를 방지합니다.
세일 이벤트나 급여 처리로 인해 갑작스러운 쓰기 폭주(승인, 캡처, 이체)가 발생할 수 있습니다. 분산 SQL을 사용하면 노드를 추가해 쓰기 처리량을 늘리면서 동일한 일관성 모델을 유지할 수 있습니다.
핵심은 핫 키(예: 한 상인이 모든 트래픽을 받는 경우)를 계획하고 부하를 분산시키는 스키마 패턴을 사용하는 것입니다.
금융 워크플로는 일반적으로 불변의 감사 추적, 추적 가능성(누가/무엇을/언제), 예측 가능한 보존 정책을 요구합니다. 규정명을 특정하지 않더라도 다음을 가정하세요: append-only 원장 항목, 타임스탬프 기록, 통제된 접근, 감사성을 훼손하지 않는 보존/아카이브 규칙.
재고와 예약은 간단해 보이지만 여러 리전에서 동일한 희소 자원을 서빙할 때 어려워집니다: 마지막 콘서트 좌석, 한정판 제품, 특정 밤의 호텔 객실.
문제는 가용성을 읽는 것이 아니라 거의 동시에 동일한 항목을 두 사람이 성공적으로 주장하지 못하게 하는 것입니다.
강한 일관성이 없는 다중 리전 설정에서는 각 리전이 약간 오래된 데이터를 근거로 가용성이 있다고 믿을 수 있습니다. 두 사용자가 서로 다른 리전에서 체크아웃하면 두 트랜잭션이 로컬에서 수락되고 나중에 조정 과정에서 충돌할 수 있습니다.
이것이 교차 리전 과판매가 발생하는 메커니즘입니다: 시스템이 “틀렸다기”보다는 잠깐 서로 다른 진실을 허용했기 때문입니다.
분산 SQL은 쓰기 집약적 할당에 대해 단일 권위적 결과를 강제할 수 있어서 ‘마지막 좌석’이 실제로 한 번만 할당되도록 합니다.
Hold + confirm(보류 후 확인): 임시 보류(reservation) 레코드를 트랜잭션으로 생성하고 이후 결제를 확인하는 두 단계
만료 정책: 보류는 자동 만료(예: 10분 후)되어 사용자가 체크아웃을 포기해도 재고가 묶이지 않도록 함
트랜잭셔널 아웃박스: 예약이 확인되면 같은 트랜잭션에서 “전송할 이벤트” 행을 쓰고 비동기적으로 이메일, 이행, 분석, 메시지 버스에 전달—“예약은 됐지만 확인이 전송되지 않음” 갭을 방지
요점: 비즈니스가 리전 간 이중 할당을 용납할 수 없다면 강한 트랜잭션 보장은 기술적 사치가 아니라 제품 기능입니다.
고가용성(HA)은 다운타임 비용이 크고 예측 불가능한 장애가 용납되지 않으며 유지보수가 안정적이어야 할 때 분산 SQL에 적합합니다.
목표는 “절대 다운되지 않음”이 아니라 명확한 SLO(예: 99.9% 또는 99.99% 가동 시간)를 만족하는 것입니다. 노드가 죽고, 존이 사라지거나 업그레이드를 적용할 때도 서비스가 목표를 유지해야 합니다.
먼저 “항상 켜짐”을 측정 가능한 기대치로 바꾸세요: 월간 최대 다운타임, 복구 시간 목표(RTO), 복구 지점 목표(RPO).
분산 SQL 시스템은 토폴로지가 SLO에 맞고 애플리케이션이 일시적 오류(재시도, 멱등성)를 깔끔하게 처리한다면 여러 일반 오류 상황에서 읽기/쓰기를 계속 서빙할 수 있습니다.
롤링 업그레이드와 인스턴스 교체는 데이터베이스가 리더/복제본을 영향받는 노드에서 이동시키면서 전체 클러스터를 내리지 않고도 가능한 경우가 많아 유지보수가 더 쉬워집니다.
멀티존 배포는 단일 AZ/존 장애와 많은 하드웨어 실패로부터 보호하며 보통 지연과 비용이 낮습니다. 컴플라이언스와 사용자 기반이 대부분 하나의 리전에 있다면 충분한 경우가 많습니다.
멀티리전 배포는 전체 리전 장애로부터 보호하고 리전 수준 장애 조절을 지원합니다. 대가는 강한 일관성을 요구하는 쓰기 지연 증가와 더 복잡한 용량 계획입니다.
장애 조치가 즉각적이거나 투명하다고 가정하지 마세요. 서비스 관점에서 '장애 조치'가 의미하는 바를 정의하세요: 짧은 오류 스파이크? 읽기 전용 전환? 몇 초간의 지연 증가?
“게임데이”를 실행해 검증하세요:
동기 복제가 있어도 백업과 복원 연습은 필수입니다. 백업은 운영자 실수(잘못된 마이그레이션, 실수로 삭제), 애플리케이션 버그, 복제될 수 있는 손상으로부터 보호합니다.
포인트인타임 복구(가능하면) 검증, 복구 속도, 프로덕션을 건드리지 않고 깨끗한 환경으로 복구할 수 있는 능력을 확인하세요.
데이터 레지던시 요구는 규정, 계약, 내부 정책으로 인해 특정 기록이 특정 국가나 리전에 저장(때로는 처리)되어야 할 때 나타납니다.
개인 데이터, 의료 정보, 결제 데이터, 정부 워크로드, 또는 고객 계약에 따라 데이터 위치가 정해지는 경우가 여기에 해당합니다.
분산 SQL은 하나의 논리적 데이터베이스를 유지하면서 데이터를 물리적으로 다른 리전에 배치할 수 있어 이 문제에서 자주 고려됩니다—지역별로 완전히 별도의 애플리케이션 스택을 운영할 필요를 줄입니다.
규제나 고객이 “데이터는 리전에 남아야 한다”고 요구하면 단순히 가까운 리플리카를 두는 것으로는 부족합니다. 다음을 보장해야 할 수 있습니다:
이로 인해 위치가 1급 시민으로 취급되는 아키텍처로 가게 됩니다.
SaaS에서 흔한 패턴은 테넌트(고객)별 데이터 배치입니다. 예: EU 고객의 행/파티션은 EU 리전에 고정, US 고객은 미국 리전에 고정.
보통 다음을 결합합니다:
목표는 운영 접근, 백업 복원, 교차 리전 복제 등을 통해 실수로 레지던시 규칙을 위반하기 어렵게 만드는 것입니다.
레지던시와 컴플라이언스 의무는 국가, 산업, 계약에 따라 크게 다릅니다. 또한 시간이 지남에 따라 변합니다.
데이터베이스 토폴로지를 컴플라이언스 프로그램의 일부로 취급하고, 적절한 법률 자문(및 필요한 경우 감사인)과 가정들을 검증하세요.
레지던시 친화적 토폴로지는 글로벌 뷰의 비즈니스 분석을 복잡하게 만들 수 있습니다. 고객 데이터가 의도적으로 리전별로 분리되어 있으면 분석과 리포팅은:
실무에서는 운영 워크로드(강한 일관성, 레지던시 인식)는 분석(리전별 웨어하우스 또는 엄격히 관리되는 집계 데이터셋)과 분리하는 경우가 많아 컴플라이언스를 관리하면서 일상 제품 리포팅을 느리지 않게 유지할 수 있습니다.
분산 SQL은 고통스러운 장애와 지역적 한계를 피하게 해줄 수 있지만 기본적으로 비용을 절감해주지는 않습니다. 사전 계획을 통해 실제로 필요하지 않은 ‘보험’을 피할 수 있습니다.
대부분의 예산은 네 가지 버킷으로 나뉩니다:
분산 SQL 시스템은 특히 강한 일관성을 요구하는 쓰기에 대해 조정을 추가합니다.
실무적인 추정 방법:
이것이 “하지 마라”는 의미는 아니지만, 연속적 쓰기를 줄이도록 여정을 설계(배치, 멱등성 재시도, 덜 채티한 트랜잭션)해야 함을 의미합니다.
사용자가 대부분 한 리전에 있다면 단일 리전 Postgres(읽기 리플리카, 충분한 백업, 테스트된 장애 조치 계획)로도 더 저렴하고 단순하며 빠릅니다.
분산 SQL은 진짜로 다중 리전 쓰기, 엄격한 RPO/RTO, 또는 레지던시 인식 배치가 필요할 때 비용을 정당화합니다.
지출을 다음의 교환으로 보세요:
회피된 손실(다운타임 + 이탈 + 컴플라이언스 위험)이 지속적 프리미엄보다 크면 멀티리전 설계는 정당화됩니다. 그렇지 않다면 더 단순한 것으로 시작하고 나중에 확장 경로를 남겨두세요.
분산 SQL 도입은 데이터베이스를 그대로 이전하는 것보다 특정 워크로드가 데이터와 합의가 노드(및 리전)에 분산될 때 어떻게 동작하는지 증명하는 일입니다. 가벼운 계획이 놀라움을 피하는 데 도움이 됩니다.
진짜 고통을 대표하는 하나의 워크로드를 고르세요: 예: 체크아웃/예약, 계정 프로비저닝, 원장 포스팅.
성공 지표를 미리 정의하세요:
PoC 단계에서 더 빨리 진행하려면 합성 벤치마크 대신 작은 실제 애플리케이션 표면(API + UI)을 만들어 테스트하는 것이 도움이 됩니다. 예를 들어 팀들은 종종 Koder.ai 같은 도구로 채팅을 통해 React + Go + PostgreSQL 스타터 앱을 띄운 다음 데이터베이스 레이어를 CockroachDB/YugabyteDB로 바꾸거나 Spanner에 연결해 트랜잭션 패턴, 재시도, 실패 동작을 엔드투엔드로 측정합니다. 요점은 스타터 스택이 아니라 "아이디어"에서 "측정 가능한 워크로드"로 가는 루프를 단축하는 것입니다.
모니터링과 런북은 SQL만큼 중요합니다:
PoC 스프린트로 시작한 뒤 프로덕션 준비 검토와 점진적 전환(가능하면 이중 쓰기 또는 섀도우 읽기) 시간을 예산에 반영하세요.
비용/티어 범위에 대한 도움이 필요하면 /pricing을 보세요. 더 실무적인 안내와 마이그레이션 패턴은 /blog를 참조하세요.
PoC 결과, 아키텍처 절충, 마이그레이션 교훈을 문서화하면 팀과(가능하면 공개적으로) 공유하는 것을 고려하세요: Koder.ai 같은 플랫폼은 교육 콘텐츠를 만들거나 다른 빌더를 추천해 실험 비용을 상쇄할 수 있는 크레딧을 제공하기도 합니다.
분산 SQL 데이터베이스는 관계형 SQL 인터페이스(테이블, 조인, 제약조건, 트랜잭션)를 제공하면서 여러 대의 서버(종종 여러 리전)에 걸쳐 클러스터로 동작하지만 하나의 논리적 데이터베이스처럼 보이고 동작하는 시스템입니다.
실무적으로는 다음을 결합하려 합니다:
단일 노드 또는 프라이머리/리플리카 RDBMS는 단일 리전 OLTP 환경에서 보통 더 단순하고, 비용이 싸며, 빠릅니다.
분산 SQL은 다음과 같은 상황에서 매력적입니다:
대부분의 시스템은 두 가지 핵심 아이디어에 의존합니다:
이것이 노드 장애가 있어도 강한 일관성을 가능하게 하지만, 네트워크 조정 오버헤드를 더합니다.
테이블을 더 작은 청크(파티션/샤드, 공급사별로는 ranges/tablets/splits 등)로 나눕니다. 각 파티션은:
보통 배치는 정책으로 제어해서 '핫' 데이터나 주요 쓰기 작업이 근처에 있도록 하며, 이를 통해 교차 네트워크 왕복을 줄여 성능을 예측 가능하게 만듭니다.
분산 트랜잭션은 여러 파티션(때로는 다른 노드/리전)을 건드릴 수 있습니다. 안전하게 커밋하려면 보통 다음이 필요합니다:
이 단계들이 네트워크 왕복을 추가하므로, 특히 리전을 가로지르는 경우 쓰기 지연이 증가합니다.
다음 중 두 개 이상이 해당하면 분산 SQL을 검토할 가치가 있습니다:
반대로 워크로드가 하나의 리전에 잘 맞고 리플리카/캐시로 충분하다면 기존 RDBMS가 기본으로 더 적합합니다.
강한 일관성은 한 번 트랜잭션이 커밋되면 이후 읽기는 그 커밋된 값을 보장합니다.
제품적 관점에서 강한 일관성은 다음을 방지합니다:
대가로 네트워크 분할 시 일부 작업은 차단되거나 실패할 수 있으며, 시스템은 일시적 불가용을 택할 수 있습니다.
데이터베이스 제약조건 + 트랜잭션에 의존하세요:
idempotency_key를 저장합니다.(account_id, idempotency_key) 같은 유니크 제약을 추가합니다.이렇게 하면 재시도는 누락이 아니라 무해한 no-op이 되어 결제나 프로비저닝, 백그라운드 작업 재처리에서 중복을 방지합니다.
실무적 분류는 다음과 같습니다:
선택 전에 ORM/마이그레이션과 의존하는 Postgres 확장 기능을 테스트하세요—바로 대체된다고 가정하지 마십시오.
중요한 워크플로(예: 결제/예약/원장 포스팅) 하나를 골라 PoC를 시작하세요. 미리 성공 지표를 정의합니다:
비용/티어 스코핑이 필요하면 /pricing을 참고하세요. 구현 관련 노트는 /blog를 참고하면 됩니다.