2025년 4월 22일·7분
LLM이 제품 요구에서 데이터베이스를 선택하는 방법 — 그리고 실패하는 이유
LLM이 제품 요구를 데이터베이스 선택으로 매핑하는 방식, 놓치는 부분, 스택을 확정하기 전에 권고를 검증할 수 있는 실용적 체크리스트.
LLM이 제품 요구를 데이터베이스 선택으로 매핑하는 방식, 놓치는 부분, 스택을 확정하기 전에 권고를 검증할 수 있는 실용적 체크리스트.
팀들이 이메일을 작성하거나 사양을 요약하라고 LLM에 요청하는 것과 같은 이유로 데이터베이스 추천을 묻습니다: 처음부터 시작하는 것보다 빠릅니다. PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse 등 수십 가지 옵션을 마주했을 때, LLM은 빠르게 후보군을 제시하고 트레이드오프를 정리하며 팀 논의를 위한 “충분히 좋은” 출발점을 제공합니다.
잘 활용하면, 애매하게 지나칠 수 있는 요구사항을 명확히 하도록 강제하기도 합니다.
간단히 말하면, 당신이 제품(예: "리스트와 채팅이 있는 마켓플레이스"), 데이터(사용자, 주문, 메시지), 제약(1M 사용자까지 스케일, 빠른 검색 필요, 낮은 운영 부담 등)을 설명하면, LLM은 그 요구를 흔히 보이는 아키텍처 패턴에 매핑합니다:
이 매핑은 특히 대안이 백지 상태일 때 초기 단계에서는 실제로 유용할 수 있습니다.
LLM의 추천은 결론이라기보다 가설로 다뤄야 합니다. LLM은 다음을 도와줄 수 있습니다:
하지만 실제 트래픽 형태, 데이터 성장, 팀 역량, 벤더 제약, 운영 허용치 등은 신중한 입력 없이는 알 수 없습니다 — 설령 입력을 잘 주더라도 LLM은 프로덕션 테스트를 실행하지 않습니다.
LLM은 일반적인 경험 법칙에 의존하거나, 누락된 세부를 추측하거나, 트랜잭션과 일관성 요구를 간과하거나, 벤치마크 없이 성능을 가정하거나, 비용과 운영 부담을 과소평가하는 식으로 예측 가능한 방식으로 실패하는 경향이 있습니다.
이 글의 나머지는 그런 실패 모드를 분해하고, 스택을 결정하기 전에 LLM의 데이터베이스 추천을 검증할 수 있는 실용적 체크리스트로 마무리합니다.
LLM에 “데이터베이스를 추천해 달라”고 하면, 엔지니어가 평가하는 방식과 같지 않습니다. 모델은 당신의 프롬프트를 추론된 요구사항으로 변환하고, 학습한 패턴과 매칭한 뒤 결정처럼 읽히는 답변을 생성합니다.
입력은 당신이 명시적으로 제공한 세부사항(트래픽, 데이터 크기, 일관성 요구 등)뿐만 아니라 다음을 포함합니다:
많은 프롬프트가 불완전하기 때문에 모델은 종종 암묵적 가정으로 빈틈을 채웁니다 — 때로는 맞고 때로는 그렇지 않습니다.
대부분의 응답은 세 계층으로 정리됩니다:
결과는 명확한 추천처럼 느껴질 수 있지만, 종종 관습적인 옵션의 구조화된 요약일 뿐입니다.
LLM은 예시에서 일반화합니다; 당신의 워크로드를 실행하거나 스키마를 검사하거나 쿼리를 벤치마크하지 않습니다. 학습 데이터가 “고성능”을 “NoSQL”과 강하게 연관 지었다면, 잘 튜닝된 SQL 시스템이 더 적합해도 그런 답을 받을 수 있습니다.
확신에 찬 문체는 측정이 아니라 스타일입니다. 모델이 가정(예: “주로 추가만 일어나는 쓰기이고 eventual consistency가 허용된다”)을 명시하지 않는 한, 확신은 누락된 입력과 검증되지 않은 성능 주장을 숨길 수 있습니다.
사람들이 “제품 요구로 데이터베이스를 선택한다”고 말할 때, 종종 단순히 “사용자와 주문을 저장한다” 이상을 의미합니다. 좋은 데이터베이스 선택은 제품이 무엇을 수행하는지, 부하가 걸렸을 때 어떻게 동작해야 하는지, 그리고 팀이 현실적으로 운영할 수 있는지를 반영해야 합니다.
제품의 형태부터 시작하세요: 핵심 엔티티, 이들 간의 관계, 실제 워크플로를 구동하는 쿼리들입니다.
광범위한 속성으로의 애드혹 필터링과 리포팅이 필요한가요? 조인이 자주 필요한가요? 단일 ID로 레코드를 읽는 것이 대부분인가요, 아니면 시간 범위를 스캔하나요? 이런 세부가 SQL 테이블, 문서 모델, 와이드-컬럼 패턴, 검색 인덱스 중 어느 것이 적합한지 결정합니다.
데이터베이스는 기능보다 제약에 의해 선택되는 경우가 많습니다:
몇 초의 지연을 허용하는 시스템과 200ms 이하로 결제를 확인해야 하는 시스템은 매우 다릅니다.
완벽한 데이터 모델도 운영이 맞지 않으면 실패합니다:
규제 요구는 선택지를 빠르게 좁힐 수 있습니다:\n\n- 데이터 보존 및 삭제 보증\n- 감사 로그(누가 언제 무엇을 변경했는지)\n- 접근 제어, 암호화, 직무 분리
LLM은 모호한 프롬프트에서 이런 요구를 추론하는 경향이 있으므로, 여기에 대해 명확히 하는 것이 유용한 권고와 자신만만한 실수의 차이입니다.
LLM은 몇 가지 명시된 요구("실시간", "스케일", "유연한 스키마")을 친숙한 범주 레이블("NoSQL 사용", "Postgres 사용")로 매핑하는 경향이 있습니다. 브레인스토밍에는 유용하지만, 모델이 데이터베이스 기능을 제품 요구와 동일한 것으로 취급할 때 추론은 빗나갑니다.
기능 목록(트랜잭션, JSON 지원, 전문 검색, 샤딩)은 구체적으로 들리지만, 제품 요구는 보통 결과(허용 가능한 지연, 정확성 규칙, 감사 가능성, 팀 스킬, 마이그레이션 제약, 예산)를 설명합니다.
LLM은 기능을 체크리스트처럼 처리하면서도 제품이 예측 가능한 지원 워크플로, 성숙한 생태계, 혹은 회사에서 허용하는 호스팅 옵션을 필요로 한다는 사실을 놓칠 수 있습니다.
많은 권고는 데이터 타입을 저장할 수 있으면 제품에도 적합할 것이라고 가정합니다. 하지만 어려운 부분은 데이터와 쿼리의 관계: 어떻게 필터링하고, 조인하고, 정렬하고, 집계할지 — 어느 볼륨과 어떤 갱신 패턴에서인지입니다.
동일하게 “사용자 이벤트를 저장한다”고 말해도, 다음 중 무엇이 필요한지에 따라 두 시스템의 행동은 매우 달라집니다:\n\n- 여러 차원에 걸친 애드혹 분석\n- 엄격한 정렬이 필요한 사용자별 타임라인\n- 교차 엔티티 제약(예: 재고가 0 아래로 내려가면 안 됨)\n
LLM은 “데이터베이스 X는 빠르다”고 말할 수 있지만, 성능은 스키마 선택, 인덱스, 파티셔닝, 쿼리 패턴, 동시성에 따라 달라집니다. 복합 인덱스를 추가하거나 무제한 스캔을 피하는 것 같은 작은 변경이 결과를 뒤집을 수 있습니다. 대표 데이터와 쿼리가 없으면 “빠르다”는 단지 추측일 뿐입니다.
두 데이터베이스가 기술적으로 요구를 충족할 수 있어도, 더 나은 선택은 팀이 신뢰성 있게 운영할 수 있는 쪽일 수 있습니다: 백업 및 복구 시간, 모니터링, 온콜 부담, 벤더 락인, 비용 예측 가능성, 규정 준수. LLM은 이런 현실을 명시적으로 제공하지 않으면 과소평가하는 경향이 있습니다.
LLM은 흔히 “NoSQL이 더 잘 확장한다” 또는 “Postgres는 다 할 수 있다” 같은 널리 반복되는 규칙을 꺼내 답합니다. 이런 지름길은 자신 있게 들리지만, 제품의 지저분한 현실(무엇을 저장하는지, 어떻게 쿼리하는지, 문제가 생겼을 때 실패 모드가 무엇인지)을 평평하게 만들어 버립니다.
흔한 패턴은 성장이나 높은 트래픽을 언급하면 안전한 선택으로 NoSQL을 제안하는 것입니다. 문제는 스케일이 거의 첫 번째로 해결해야 할 문제인 경우가 드물다는 점입니다. 많은 앱은 다음 때문에 한계에 도달합니다:
이런 경우 데이터베이스를 바꾸는 것은 근본 원인을 고치지 못하고 단지 도구를 바꾸는 것일 뿐입니다.
경험 법칙은 또한 데이터베이스 적합성에 큰 영향을 미치는 요구를 대충 처리합니다. LLM이 문서 저장소를 추천하면서도 다음을 간과할 수 있습니다:\n\n- 여러 단계 업데이트가 함께 성공하거나 실패해야 하는 요구(트랜잭션)\n- 잔액, 재고, 예약 같은 엄격한 정확성(강한 일관성)\n- 엔티티 간을 가로지르는 리포팅 쿼리(복잡한 조인)
이런 요구가 있다고 해서 NoSQL이 자동으로 배제되는 것은 아니지만, 설계 난이도가 올라가며 LLM이 암시한 것과는 다른 트레이드오프가 필요할 수 있습니다.
권고가 슬로건에 기반하면 근본 접근 패턴이 잘못되어 나중에 비싼 재플랫폼으로 이어질 위험이 있습니다. 데이터 마이그레이션, 쿼리 재작성, 팀 재교육은 보통 다운타임을 가장 감당하기 어려운 시점에 발생합니다.
규칙을 답이 아니라 질문을 유도하는 촉매로 삼으세요. 무엇을(읽기, 쓰기, 분석)을 스케일하는지, 무엇이 정확해야 하는지, 피할 수 없는 쿼리가 무엇인지 물어보세요.
LLM은 짧은 설명을 자신 있게 데이터베이스 선택으로 바꾸는 데 능하지만, 실제로 선택을 좌우하는 누락된 제약을 발명할 수는 없습니다. 입력이 모호하면 추천은 겉모습만 그럴듯한 추측이 됩니다.
“실시간”, “고트래픽”, “스케일 가능”, “엔터프라이즈급” 같은 단어는 특정 데이터베이스에 깔끔하게 매핑되지 않습니다. “실시간”은 대시보드에서는 “5초 이내 업데이트”일 수 있고, 거래 경보에서는 “50ms 미만 end-to-end”일 수 있습니다. “고트래픽”은 초당 200 요청이거나 20만 요청일 수 있습니다.
확정된 숫자가 없으면 LLM은 인기 있는 휴리스틱(예: “스케일엔 NoSQL”, “모든 것은 Postgres로”)으로 돌아갈 수 있으며, 실제 필요는 전혀 다른 곳에 있을 수 있습니다.
제공하지 않으면 모델이 은밀히 가정하는 값들:\n\n- 읽기/쓰기 QPS(피크 vs 평균)\n- p95/p99 레이턴시 목표(읽기, 쓰기 각각 적용되는지)\n- 현재 데이터셋 크기, 성장률, 보존 정책\n- 객체 크기(와이드 로우? 큰 블롭?) 및 인덱스 카디널리티
가장 해로운 누락은 종종 쿼리 형태와 관련 있습니다:\n\n- 리포팅 및 분석(그룹바이, 시간 버킷)\n- 많은 필드에 대한 필터링/정렬\n- 지원 및 디버깅을 위한 애드혹 쿼리\n- 백필, 재처리, "사용자 X의 모든 것을 보여줘" 식 조회
키-값 접근에 특화된 DB는 제품이 갑자기 유연한 필터링과 신뢰할 수 있는 리포팅을 필요로 하게 될 때 고전할 수 있습니다.
“데이터베이스 선택”을 두 단계 상호작용으로 취급하세요: 먼저 제약을 수집한 다음 권고를 받으세요. 좋은 프롬프트(또는 내부 체크리스트)는 어떤 엔진을 지명하기 전에 숫자와 예제 쿼리를 요구해야 합니다.
LLM의 흔한 실수는 제품의 데이터가 실제로 그 모델에 맞는지 검증하지 않고 데이터베이스 "범주"(SQL, 문서형, 그래프, 와이드-컬럼)를 추천하는 것입니다. 결과는 작업에 적합해 보이지만 표현해야 할 정보 구조와 싸우는 저장소를 선택하게 됩니다.
LLM은 종종 관계의 깊이와 카디널리티(1대다 vs 다대다, 중첩 소유, 공유 엔티티, 얼마나 자주 횡단하는지)를 간과합니다.
문서형 데이터베이스는 "사용자 프로필"에는 자연스러워 보일 수 있지만, 제품이 자주 교차 엔티티 쿼리(예: "최근 7일 내에 어떤 멤버의 역할이 바뀐 모든 프로젝트", 또는 "준수 상태로 필터링한 모든 팀에서 상위 20개 태그")를 요구한다면, 문서를 단순 조회하는 것을 넘어 조인이 필요합니다.
그런 조인이 빈번하면 다음 중 하나를 선택해야 합니다:\n\n- 애플리케이션 코드에서 조인을 시뮬레이션(추가 왕복과 복잡성), 또는\n- 과도한 중복(denormalization) 수행(데이터 중복)
복제는 공짜가 아닙니다. 쓰기 증폭을 늘리고, 업데이트를 일관성 있게 유지하기 어렵게 하며, 감사가 복잡해지고, 미묘한 버그("어떤 복사본이 진짜 원천인가?")를 만들 수 있습니다. LLM은 종종 중복을 일회성 모델링 선택인 것처럼 추천하지만, 이는 지속적인 운영 부담입니다.
LLM의 권고를 수용하기 전에 빠른 현실 검사를 강제하세요:\n\n1. 후보 스키마(테이블/컬렉션/노드)와 기본 키, 몇 가지 중요한 관계를 스케치하세요.\n2. 제품이 반드시 지원해야 하는 5–10개의 "핵심 쿼리"(필터, 정렬, 집계, 교차 엔티티 조회)를 작성하세요.\n3. 이 데이터베이스가 영웅적 중복이나 다단계 애플리케이션 조인 없이 이러한 쿼리를 자연스럽고 효율적으로 표현하는가?
모델과 쿼리가 정렬되지 않으면, 추천은 소음일 뿐입니다 — 비록 확신에 차 보일지라도.
LLM은 종종 "일관성"을 선호의 문제로 취급합니다. 그 결과는 표면적으로는 그럴듯해 보이지만 실제 사용자 행동이 원자적, 다단계 업데이트를 요구할 때 부서집니다.
많은 제품 흐름은 단일 쓰기가 아닙니다 — 여러 쓰기가 있고 이들이 모두 성공하거나 모두 실패해야 합니다.
결제가 전형적 예시입니다: 결제 생성, 송장 결제 표시, 계정 잔액 차감, 감사 기록 추가. 어떤 단계가 먼저 성공하고 이후 단계가 실패하면 사용자와 재무에서 불일치가 발생합니다.
재고도 유사합니다: 재고 예약, 주문 생성, 가용성 업데이트. 트랜잭션이 없다면 폭주 시 초과판매하거나 부분 실패가 발생할 수 있습니다.
LLM은 종종 eventual consistency를 "UI가 나중에 갱신하면 된다"로 동일시합니다. 하지만 문제는 비즈니스 동작이 분기(불일치)를 견딜 수 있는가입니다.
예약 충돌은 왜 이것이 중요한지를 보여줍니다: 두 사용자가 동일 시간대를 예약하려고 할 때 둘 다 수락되고 "나중에 해결"된다면 UX를 개선한 것이 아니라 고객 지원과 환불을 늘린 것입니다.
트랜잭션을 지원하는 DB를 선택해도 주변 워크플로는 명확한 의미론을 필요로 합니다:\n\n- 멱등성 키: "결제"를 두 번 누르면 중복 청구되지 않도록\n- 재시도: 부분 실패와 타임아웃에서 안전하게 동작하게\n- 정확히 한 번 처리(혹은 "최소 한 번 + 중복 제거" 같은 의도적 대안)\n LLM이 이런 부분을 무시하면, 정상적인 제품 정확성에 도달하려면 고급 분산 시스템 작업이 필요해지는 아키텍처를 추천할 수 있습니다.
LLM은 종종 엔진의 고유 속성처럼 “빠르다”고 추천합니다. 실제로 성능은 워크로드, 스키마, 쿼리 형태, 인덱스, 하드웨어, 운영 설정의 상호작용입니다.
무엇이 빠른지(싱글 로우 읽기의 p99 레이턴시, 배치 분석, 수집 처리량, 혹은 TTFB 등)를 지정하지 않으면 LLM은 인기 있는 선택으로 기본값을 택할 수 있습니다.
두 제품이 모두 "저지연"을 주장해도 접근 패턴은 정반대일 수 있습니다: 하나는 키-값 조회가 주류이고, 다른 하나는 많은 필드의 검색+필터+정렬이 필요합니다.
성능 조언이 빗나가는 이유는 모델이 다음을 무시할 때입니다:\n\n- 인덱싱의 한계와 트레이드오프: 보조 인덱스는 읽기를 빠르게 하지만 쓰기 비용과 저장소를 증가시킵니다. 어떤 시스템은 복합 인덱스, 인덱스 빌드 시간, 온라인 인덱스 변경에 제약이 있습니다.\n- 쓰기 증폭: LSM 기반 엔진은 간단한 쓰기를 상당한 백그라운드 컴팩션 작업으로 바꿀 수 있어 지속적인 유입에서 중요합니다.\n- 핫 파티션: 샤딩/파티셔닝 설계는 여전히 트래픽이 특정 키 범위에 집중되면 병목이 될 수 있습니다(예: 최신 테넌트, 오늘 날짜, 인기 아이템).
LLM은 캐시가 해결책이라고 가정할 수 있지만, 캐시는 예측 가능한 접근 패턴에서만 도움이 됩니다. 큰 범위를 스캔하거나 인덱스되지 않은 필드로 정렬하거나 애드혹 필터를 사용하는 쿼리는 캐시를 놓치고 디스크/CPU에 부담을 줄 수 있습니다.
쿼리 형태의 작은 변화(예: OFFSET 페이지네이션 vs 키셋(keyset) 페이지네이션)가 성능 결과를 바꿀 수 있습니다.
일반적 “X가 Y보다 빠르다”는 말을 믿기보다 가벼운 제품형 테스트를 수행하세요:\n\n1. 대표 쿼리 3–5개(최악의 필터/정렬 포함)와 쓰기 패턴 1–2개(지속 + 버스트)를 고르세요.\n2. 현실적인 데이터 볼륨을 사용하세요(적어도 메모리를 초과하도록; 편향과 핫키 포함).\n3. 읽기와 쓰기에 대해 p50/p95/p99 레이턴시와 처리량을 별도로 측정하세요.\n4. 인덱스 변형(인덱스 없음, 최소 인덱스, “이상적” 인덱스)을 테스트하고 쓰기 오버헤드를 기록하세요.\n5. 피크에 가까운 동시성으로 실행하고 CPU, 디스크, 컴팩션, 락/트랜잭션 지표를 관찰하세요.
벤치마크가 모든 것을 예측하지는 못하지만, LLM의 성능 가정이 현실과 일치하는지 빠르게 드러냅니다.
LLM은 종종 페이퍼 상의 적합성(데이터 모델, 쿼리 패턴, 확장성 유행어)에 최적화하면서 프로덕션에서 살아남게 하는 것(운영, 실패 복구, 실제 청구서)을 대충 넘깁니다.
추천은 일관된 백업을 어떻게 잡을지, 얼마나 빠르게 복구할 수 있는지, 리전 간 재해 복구 계획이 무엇인지 답해야만 완전합니다. LLM 조언은 이런 세부를 스킵하거나 “내장되어 있다”고 가정하는 경우가 많습니다.
마이그레이션도 취약 지점입니다. 나중에 데이터베이스를 바꾸는 것은 비용과 위험이 큽니다(스키마 변경, 이중 쓰기, 백필, 쿼리 재작성). 제품이 진화할 가능성이 높다면 “시작하기 쉬움”만으로는 부족합니다 — 현실적인 마이그레이션 경로가 필요합니다.
팀은 단순히 데이터베이스가 아니라 그 DB를 운영할 수 있어야 합니다.
추천이 느린 쿼리 로그, 메트릭, 대시보드, 트레이싱 훅, 알림을 무시하면 사용자가 불평할 때까지 문제를 눈치채지 못할 수 있습니다. 운영 도구는 관리형 제공과 자가 호스팅, 벤더별로 크게 다릅니다.
LLM은 인스턴스 크기에 초점을 맞추고 곱셈 요인을 잊는 경향이 있습니다:\n\n- 저장소 성장과 보존 정책\n- IOPS/처리량 요금과 버스트 제한\n- 읽기 확장 및 고가용성을 위한 복제본\n- 온콜 시간, 사고 대응, 벤더 지원 플랜
팀이 자신있게 운영할 수 없는 “최고”의 데이터베이스는 거의 최선이 아닙니다. 권고는 팀 스킬, 지원 기대치, 규정 준수 요구와 일치해야 하며 — 그렇지 않으면 운영 리스크가 지배적 비용이 됩니다.
LLM은 때때로 “모든 것을 한꺼번에 해결”하려고 Postgres(트랜잭션) + Redis(캐시) + Elasticsearch(검색) + Kafka+ClickHouse(분석) + 그래프 DB 같은 스택을 제안합니다. 인상적으로 들릴 수 있지만 초기 단계 제품에는 가치보다 작업을 더 많이 만드는 조기 설계인 경우가 많습니다.
다중 DB 설계는 각 도구가 하나의 역할에서 "최고"이기 때문에 안전한 헤지처럼 느껴집니다. 숨겨진 비용은 각 데이터스토어가 배포, 모니터링, 백업, 복구, 액세스 제어, 사고 대응, 새로운 실패 모드를 추가한다는 점입니다.
팀은 배포 작업으로 시간을 소비하고 기능을 내는 대신 배관 유지에 시간을 쓰게 됩니다.
두 번째(또는 세 번째) DB는 주 데이터베이스가 불편함 없이 충족할 수 없고 구체적인 측정 가능 요구가 있을 때 보통 정당화됩니다. 예를 들면:\n\n- 검색 품질/지연 요구가 주 DB가 제공할 수 있는 범위를 넘을 때\n- 분석 워크로드가 트랜잭션 성능을 심각하게 저하시킬 때\n- 서로 다른 저장 또는 인덱싱 모델이 필요한 스케일 패턴일 때
분할의 근거가 되는 구체적 쿼리, 지연 목표, 비용 제약, 운영 리스크를 제시할 수 없다면 아마 성급한 도입입니다.
데이터가 여러 곳에 존재하면 어려운 질문들이 생깁니다: 어떤 저장소가 진짜 원천인가? 재시도, 부분 실패, 백필 동안 레코드를 어떻게 일관되게 유지할 것인가?
중복 데이터는 중복된 버그를 의미합니다 — 오래된 검색 결과, 불일치하는 사용자 수치, "어떤 대시보드를 보느냐에 따라 다르다"는 회의가 늘어납니다.
핵심 트랜잭션과 리포팅에 맞는 범용 데이터베이스 하나로 시작하세요. 첫 DB가 특정 요구를 충족하지 못한다는 것을 (1) 현재 시스템이 그 요구 앞에서 실패하고 있음을 보여주거나 (2) 동기화·일관성·복구를 위한 소유권 모델을 정의할 수 있을 때만 목적형 저장소를 추가하세요.
복잡성 대신 탈출구를 남겨두세요.
LLM은 첫 초안 데이터베이스 추천을 생성하는 데 도움이 될 수 있지만, 그것을 가설로 취급하세요. 아래 체크리스트를 사용해 권고를 약속하기 전에 검증(또는 거절)하세요.
프롬프트를 명확한 요구사항으로 바꾸세요. 명확히 쓸 수 없다면 모델이 추측했을 가능성이 큽니다.
실제 엔티티와 관계를 초안으로 작성하세요(간단한 스케치도 좋습니다). 그런 다음 상위 접근 패턴을 나열하세요.
“빠르고 신뢰할 수 있어야 한다”를 측정 가능한 테스트로 번역하세요.
토이 예제가 아니라 현실적인 데이터 형태와 쿼리 믹스로 테스트하세요. 대표 데이터셋을 로드하고 부하를 걸어 쿼리를 실행하며 측정하세요.
LLM이 여러 DB를 제안했다면, 먼저 가장 단순한 단일 DB 옵션을 테스트하고 왜 분리해야 하는지 증명하세요.
속도를 높이고 싶다면 제품 단편을 프로토타이핑하는 실용적 접근이 효과적입니다(몇 개의 핵심 엔티티 + 주요 엔드포인트 + 중요한 쿼리). Koder.ai 같은 플랫폼은 여기서 도움이 될 수 있습니다: 채팅으로 워크플로를 설명하면 동작하는 웹/백엔드 앱(일반적으로 React + Go + PostgreSQL)을 생성하고 스키마, 인덱스, 쿼리 형태를 빠르게 반복할 수 있습니다. 계획 모드, 스냅샷, 롤백 같은 기능은 데이터 모델과 마이그레이션을 실험할 때 특히 유용합니다.
짧은 근거를 작성하세요: 왜 이 데이터베이스가 워크로드에 맞는지, 어떤 트레이드오프를 수용했는지, 그리고 나중에 재평가를 촉발할 메트릭(지속적 쓰기 성장, 새로운 쿼리 유형, 다중 리전 요구, 비용 임계값)을 적어 두세요.
LLM의 권고를 최종 결정으로 보지 마세요. 하나의 가설로 보고 브레인스토밍을 가속화하는 도구로 사용하세요. 트레이드오프와 누락된 요구사항을 드러내고 1차 선별을 돕는 용도로 삼되, 팀과 현실적 제약, 빠른 PoC로 검증하세요.
대부분의 프롬프트에 핵심 제약(트래픽, 지연, 데이터 크기 등)이 빠져 있기 때문입니다. 모델은 종종:
권고를 받기 전에 모델에게 명시적 가정을 먼저 나열하도록 요구하세요.
형용사 대신 숫자와 예시를 제공하세요:
이 항목들을 주지 못하면 권고는 대부분 추측입니다.
LLM을 요구사항 체크리스트와 후보 옵션 생성용으로 사용한 뒤, 반드시 스키마와 쿼리 현실 검사를 하세요:
“스케일”은 데이터베이스 종류가 아니라 무엇을 스케일하는지입니다.
많은 앱이 다음 때문에 한계에 부딪힙니다:
잘 설계된 관계형 시스템은 데이터베이스 전환이 정답이 되기 전에 충분히 확장할 수 있습니다.
권고가 부족하게 명시되는 점입니다.
제품이 여러 단계의 업데이트가 반드시 함께 성공해야 한다면(결제, 재고, 예약 등) 다음을 명확히 지원해야 합니다:
LLM이 이런 부분을 묻지 않으면 권고를 수용하기 전에 반드시 질문하세요.
데이터 관계가 쿼리 복잡도를 결정합니다.
교차 엔티티 쿼리(필터, 조인, 다중 속성 집계)가 잦다면 문서형 모델은:
이는 쓰기 증폭, 불일치 위험, 운영 복잡도를 증가시킵니다.
성능은 브랜드가 아니라 워크로드, 스키마, 인덱스, 동시성의 상호작용입니다.
작은 제품형 테스트를 수행하세요:
각 추가 데이터스토어는 운영 표면적을 곱셈으로 늘립니다:
핵심 워크로드에 맞는 범용 DB 하나로 시작하세요. 첫 DB가 특정 요구를 불가피하게 충족하지 못한다는 측정 가능한 증거가 있을 때만 두 번째 스토어를 도입하세요.
실제 곱셈 요인들을 포함한 비용 모델을 요구하세요:
또한 운영 계획(백업/복구 절차, RPO/RTO 목표, 느린 쿼리와 용량 문제 감지 방법)을 요구하세요.