2025년 10월 06일·8분
MongoDB vs PostgreSQL: 2026년에 올바른 데이터베이스 선택하기
데이터 모델링, 쿼리, 인덱싱, 확장성, 트랜잭션, 운영성을 기준으로 MongoDB와 PostgreSQL을 비교해 앱에 가장 적합한 데이터베이스를 선택하세요.
데이터 모델링, 쿼리, 인덱싱, 확장성, 트랜잭션, 운영성을 기준으로 MongoDB와 PostgreSQL을 비교해 앱에 가장 적합한 데이터베이스를 선택하세요.
질문은 “어떤 것이 최고인가?”가 아니라 “어떤 시스템이 이 워크로드와 팀에 가장 잘 맞는가?”입니다. MongoDB와 PostgreSQL은 모두 성숙하고 널리 쓰이는 데이터베이스이지만 서로 다른 기본값을 최적화합니다: MongoDB는 유연한 문서형 데이터와 빠른 반복을, PostgreSQL은 관계형 모델링, SQL의 표현력, 강한 무결성 보장을 기본으로 합니다.
선택은 워크로드가 한쪽으로 강하게 기울 때 가장 중요합니다:
유용한 사고 모델: 데이터가 본질적으로 관계가 있는 엔터티 집합이라면 PostgreSQL이 더 단순한 적합일 때가 많습니다. 데이터가 본질적으로 형태가 자주 바뀌는 자체 포함 문서들의 모음이라면 MongoDB가 초기 마찰을 줄여줄 수 있습니다.
실용적인 비교를 위해 동일한 질문들로 두 옵션을 평가하세요:
많은 팀이 **폴리글럿 퍼시스턴스(polyglot persistence)**를 사용합니다: PostgreSQL은 레코드의 시스템(시스템 오브 레코드)으로, MongoDB는 콘텐츠나 캐시성 읽기 모델, 또는 이벤트 중심 기능에 사용합니다. 목표는 가장 중요한 부분에서 타협을 줄이는 것이지 이념적 순수성은 아닙니다.
새 서비스를 빠르게 구축할 때는 조기에 락인되지 않는 플랫폼과 아키텍처를 선택하는 것이 도움이 됩니다. 예를 들어 Koder.ai(채팅으로 풀스택 앱을 생성하는 비브코딩 플랫폼)는 React + Go + PostgreSQL 스택을 기본값으로 사용합니다. 이는 트랜잭션 시스템에 대한 강력한 "안전한 기본값"이 되며, 요구가 유동적일 때는 JSONB 같은 반정형 필드를 허용합니다.
데이터 모델 수준에서 MongoDB와 PostgreSQL은 애플리케이션의 "형태"에 대해 다른 사고 방식을 장려합니다. MongoDB는 문서 데이터베이스로, 컬렉션에 자체 포함된 JSON 유사 문서를 저장합니다. PostgreSQL은 관계형 데이터베이스로, 테이블에 행을 저장하고 키로 연결하며 관계를 가로질러 쿼리합니다.
MongoDB에서는 일반적으로 관련 데이터를 직접 임베드합니다:
orders 컬렉션
이 패턴은 전체 객체를 한 번에 가져오는 계층적 또는 "애그리게이트" 데이터에 잘 맞습니다.
PostgreSQL에서는 보통 정규화합니다:
orders (주문별 한 행)order_items (주문당 여러 행)addresses (선택적 별도 테이블)이 구조는 고객, 제품, 주문을 가로지르는 리포팅처럼 일관된 관계와 빈번한 조인이 필요할 때 빛을 발합니다.
MongoDB는 기본적으로 유연합니다: 같은 컬렉션의 문서들이 다른 필드를 가질 수 있습니다. 이는 반복 속도를 높이지만, 검증 규칙과 규율을 추가하지 않으면 불일치한 형태가 쉽게 섞일 수 있습니다.
PostgreSQL은 컬럼 타입, 제약, 외래 키로 구조를 강제합니다. 변경은 마이그레이션을 요구하지만 데이터 무결성에 대한 강력한 가드레일을 얻습니다.
중간 경로도 있습니다: PostgreSQL의 JSONB는 관계형 테이블 안에 반정형 데이터를 저장할 수 있게 합니다. 많은 팀은 안정적인 필드(ID, 타임스탬프, 상태)는 컬럼으로, 진화하는 속성은 JSONB로 두어 관계 무결성을 유지하면서 변화를 수용합니다.
MongoDB는 중첩 객체, 이벤트 페이로드, 전체를 한 번에 읽는 콘텐츠 같은 데이터에 자연스럽게 느껴집니다. PostgreSQL은 관계가 1등 시민이고 조인이 많으며 제약(Constraint)이 모델의 일부인 경우에 뛰어납니다.
쿼리는 MongoDB와 PostgreSQL의 일상적인 감각 차이가 가장 뚜렷해지는 지점입니다: PostgreSQL은 테이블 간의 집합 연산을 최적화하고, MongoDB는 중첩된 애플리케이션 형식 문서 작업을 최적화합니다.
PostgreSQL의 SQL은 선언적이고 조합 가능하여 결과 집합을 기술하면 플래너가 실행 계획을 결정합니다. 따라서 복잡한 필터링, 그룹화, 윈도우 함수, CTE, 다단계 변환이 요구사항 변경 시에도 자연스럽습니다.
MongoDB는 보통 간단한 조회에 find를 사용하고 변환에는 Aggregation Pipeline(필터 → 프로젝션 → 그룹 → 정렬 등)을 사용합니다. 파이프라인은 표현력이 있지만 순서에 의존하는 절차적 형태가 강하고, 매우 복잡한 파이프라인은 단일 SQL 문만큼 이해하기 어려울 수 있습니다.
$lookupPostgreSQL은 조인을 1등 시민으로 취급합니다. 데이터를 정규화하고 테이블을 조인해도 쿼리 방법을 바꿀 필요가 없습니다. 대신 조인 카디널리티, 인덱스, 쿼리 튜닝을 고려해야 합니다.
MongoDB는 함께 자주 읽는 관련 데이터를 임베드하도록 권장합니다(예: 라인 아이템이 포함된 주문). 이는 조인을 제거하고 읽기를 단순화하지만 중복과 더 복잡한 업데이트를 초래합니다.
교차 컬렉션 관계가 필요할 때 MongoDB는 Aggregation의 $lookup을 제공합니다. 작동은 하지만 잘 인덱싱된 관계형 조인만큼 점검과 성능 예측이 편하지 않을 수 있으며, 더 크고 복잡한 파이프라인으로 밀어넣을 수 있습니다.
PostgreSQL은 BI 워크로드에서 강세입니다: 애드혹 쿼리, 탐색적 조인, 여러 엔터티에 걸친 리포팅이 직관적이고 대부분의 분석 도구가 SQL을 기본으로 사용합니다.
MongoDB는 리포트가 문서 경계와 일치하면 지원할 수 있지만, 애드혹 다엔터티 분석은 더 많은 파이프라인 작업이나 컬럼형/웨어하우스 시스템으로의 ETL을 요구하는 경우가 많습니다.
둘 다 성숙한 드라이버를 갖고 있지만 "느낌"이 다릅니다. PostgreSQL은 방대한 SQL 도구 생태계, ORM, 쿼리 분석 도구의 이점을 누립니다. MongoDB는 도메인 객체가 이미 JSON에 가깝다면 코드에서 자연스럽게 느껴지지만, 관계와 리포팅 요구가 커지면 불편함이 생깁니다.
스키마 설계는 MongoDB와 PostgreSQL이 일상적으로 가장 다르게 느껴지는 부분입니다: MongoDB는 애플리케이션 객체처럼 데이터를 형성하는 것을 최적화하고, PostgreSQL은 연관된 사실들의 집합처럼 데이터를 형성하는 것을 최적화합니다.
PostgreSQL에서는 정규화가 기본입니다: 엔터티를 테이블로 나누고 외래 키로 연결합니다. 이는 중복을 줄이고 교차 엔터티 업데이트를 안전하게 만듭니다(예: 고객 이름 한 번만 변경).
MongoDB에서는 임베딩이 일반적입니다: 관련 데이터를 하나의 문서에 저장해 한 번의 라운드트립으로 읽을 수 있습니다. 예를 들어 주문 문서에 라인 아이템을 임베드합니다.
트레이드오프는 업데이트와 일관성 비용입니다. 임베딩은 참조 데이터(제품명, 가격 스냅샷)를 중복시킬 수 있고, 과도한 정규화는 지나친 조인과 채티 API, 성능 불시착을 유발할 수 있습니다.
요구사항이 진화할 때—예: 여러 배송 주소 추가, 선택적 세금 필드 도입, 새로운 제품 속성 지원—MongoDB의 유연한 문서는 마이그레이션 없이 새 필드를 흡수할 수 있습니다.
PostgreSQL도 원활히 진화할 수 있지만 변경은 명시적입니다: ALTER TABLE, 백필(backfill), 그리고 시간이 지나며 제약을 강화하는 과정. 많은 팀이 "먼저 NULL 허용, 이후 제약 강화" 접근법을 사용해 빠르게 배포하면서도 장기적인 무결성을 잃지 않습니다.
PostgreSQL의 내장 가드레일(외래 키, CHECK 제약, 고유 제약)은 잘못된 상태가 DB에 들어오는 것을 방지합니다.
MongoDB는 애플리케이션 검증에 더 의존하는 경우가 많지만 JSON Schema 검증도 존재합니다. 핵심 차이는 문화적 차이입니다: PostgreSQL은 불변을 중앙에서 강제하는 것을 장려하고, MongoDB 팀은 종종 코드 경로와 테스트에서 이를 강제합니다.
과도한 임베딩은 매우 큰 문서, 핫스팟(하나의 문서에 대한 다수의 쓰기), 복잡한 부분 업데이트로 이어집니다. 과도한 정규화는 과도한 조인, 채티 API, 성능 불시착을 초래합니다.
실용적 규칙: 함께 변경되는 데이터는 임베드하고, 독립적으로 변경되는 데이터는 참조하라.
인덱스는 MongoDB vs PostgreSQL 논쟁이 실제로 실무적으로 전환되는 지점입니다: "최고의" 데이터베이스는 종종 당신의 가장 흔한 쿼리를 예측 가능한 대기시간으로 답할 수 있는 데이터베이스입니다.
PostgreSQL은 기본적으로 B-tree 인덱스를 사용하며(동등 조건, 범위, 정렬에 강함) 패턴이 바뀌면 특화된 옵션을 제공합니다: GIN(배열 및 풀텍스트, JSONB와 자주 사용), GiST/SP-GiST(지리공간 및 특정 커스텀 타입), BRIN(타임시리즈처럼 자연 정렬된 큰 테이블).
MongoDB도 일반 조회 및 정렬에 대해 B-tree 스타일 인덱스를 사용하며, 추가로 multikey(배열), 2dsphere(지리공간), text(기본 풀텍스트) 인덱스 등을 제공합니다.
실용적 프레이밍: PostgreSQL은 다양한 데이터 타입과 연산자에 대한 더 많은 "인덱스 원시형"을 제공하는 반면, MongoDB는 중첩 필드 인덱싱에 강하고 문서 접근 패턴에 유연성을 강조합니다.
두 시스템 모두 복합 인덱스에 크게 의존합니다. 핵심 아이디어는 동일합니다: 필터링에 자주 사용되는 필드를 함께 인덱싱해 엔진이 결과를 조기에 좁힐 수 있게 합니다.
WHERE status = 'active' 등)에 자주 필터링할 때 큰 이득이 됩니다.두 DB 모두 내장 풀텍스트 기능을 제공하지만, 복잡한 검색 경험에는 전용 검색 엔진을 연동하는 것이 더 깔끔한 경우가 많습니다.
검색이 주요 제품 기능이라면 복잡한 관련성(ranking), 자동완성, 무거운 페이싱(faceting)을 위해 전용 검색 엔진을 사용하는 편이 낫습니다.
성능 관련 판단은 실제 쿼리 플랜으로 검증하세요.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)를 사용해 시퀀셜 스캔, 잘못된 행 수 추정치, 비용 큰 정렬을 확인하세요.explain()을 사용해 스테이지 출력을 보고 인덱스 사용과 검사된 문서 vs 반환된 문서를 확인하세요.여기서 "SQL vs MongoDB 쿼리 언어" 논쟁이 가라앉습니다: 승자는 실제 애플리케이션이 실행하는 경로에서 작업량을 줄여주는 인덱스입니다.
트랜잭션은 단순한 체크박스가 아닙니다—어떤 실패 상황에서도 애플리케이션이 데이터를 손상 없이 버틸 수 있는지를 정의합니다. ACID는 일반적으로: 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리(Isolation), 지속성(Durability)을 의미합니다.
PostgreSQL은 다중 문장, 다중 테이블 트랜잭션을 중심으로 설계되었습니다. “주문 생성 → 재고 예약 → 결제 청구 → 분개 작성” 같은 워크플로를 하나의 작업 단위로 안전하게 모델링할 수 있습니다. 제약, 외래 키, 트리거 같은 성숙한 기능이 불변을 강제합니다.
동시성 관리를 위해 PostgreSQL은 MVCC를 사용합니다: 읽기는 쓰기를, 쓰기는 읽기를 차단하지 않으며, 격리 수준(Read Committed, Repeatable Read, Serializable)을 통해 어느 정도의 이상현상 방지를 선택할지 결정할 수 있습니다. 이는 복잡한 비즈니스 규칙이 있는 쓰기 집약 시스템에서 중요합니다.
MongoDB는 기본적으로 단일 문서 수준의 원자성을 제공하며, 관련 데이터를 임베드해 업데이트를 문서 내부로 유지하면 이상적입니다. 또한 다문서 트랜잭션(레플리카셋 및 샤드 클러스터에서)을 지원해 더 관계형 스타일의 워크플로를 가능하게 하지만, 오버헤드와 실무적 제약(트랜잭션 크기/시간 제한, 증가된 잠금/조정 비용)이 따릅니다.
MongoDB의 일관성은 read concern과 write concern으로 구성됩니다. 많은 애플리케이션은 장애 조치 후 롤백을 피하기 위해 "majority" 쓰기와 적절한 읽기 설정을 사용합니다.
다엔터티 작업에서 차이가 드러납니다:
핵심 워크플로가 동시성 하에서 엄격한 다중 레코드 불변성에 의존한다면 PostgreSQL이 더 간단하게 느껴질 것입니다. 핵심 업데이트를 문서 내부로 유지하거나 최종적 조정(eventual reconciliation)을 용인할 수 있다면 MongoDB도 깔끔한 선택이 될 수 있습니다.
MongoDB와 PostgreSQL 간 성능 차이는 보통 "엔진 속도"보다는 데이터 모델이 접근 패턴에 얼마나 잘 맞느냐, 그리고 요청당 데이터베이스가 얼마나 많은 작업을 해야 하느냐에 더 좌우됩니다.
읽기 중심 시스템은 라운드트립과 서버 측의 무거운 작업을 최소화하는 설계를 보상합니다. 요청이 단일 문서 조회(또는 좁은 인덱스 범위 스캔)에 매핑될 때 MongoDB는 매우 빠를 수 있으며 문서가 과도하게 크지 않아야 합니다.
쓰기 중심 시스템은 인덱스 유지, 쓰기 증폭, 지속성 설정에서 병목이 발생합니다. PostgreSQL은 좁은 행, 신중한 인덱스 선택, 배치 쓰기로 매우 좋은 성능을 낼 수 있고, MongoDB는 append-유사 패턴에서 잘할 수 있지만 빈번한 인플레이스 업데이트가 있는 큰 문서는 비용이 커질 수 있습니다.
혼합 워크로드는 컨텐션을 노출합니다: 핫 인덱스를 건드리는 업데이트, 락 압력, 캐시 교체 등. 여기서 두 DB 모두 불필요한 인덱스, 넓은 프로젝션, 과도하게 채티한 쿼리를 줄이는 것이 이득입니다.
낮은 p99 지연 시간은 보통 평균이 아닌 가장 느린 쿼리에 의해 좌우됩니다. 처리량은 동시성 하에서 데이터베이스가 CPU, 메모리, I/O를 얼마나 효율적으로 사용하는지에 달려 있습니다.
공정한 벤치마크를 위해서는:
조인 vs 문서 조회: PostgreSQL 조인은 강력하지만 좋은 조인 키와 선택적 술어가 없으면 확장 시 비용이 커질 수 있습니다. MongoDB는 데이터를 임베드해 조인을 피하지만 더 큰 문서와 중복 비용을 치를 수 있습니다.
문서/행 크기: 문서가 크고 대부분의 쿼리가 일부 필드만 필요로 하면 MongoDB 성능이 떨어질 수 있습니다. PostgreSQL에서도 넓은 행과 큰 JSONB 블롭은 I/O와 메모리 압박을 증가시킵니다.
인덱스 유지 비용: 인덱스가 많을수록 읽기는 좋아지지만 쓰기는 악화됩니다. 두 시스템 모두 쓰기당 각 인덱스를 갱신하는 비용을 지불하므로 실제 쿼리 패턴에 맞춘 인덱스만 유지하세요.
상위 5–10개 엔드포인트 또는 쿼리를 현실적인 동시성 및 데이터 분포로 재생하는 작은 하네스를 만드세요. 기준선을 잡고 한 번에 하나씩(인덱스 집합, 문서 임베딩, JSONB vs 정규화 테이블 등) 변화를 주며 테스트하세요. 체크리스트를 리포지토리에 보관하고 반복하십시오—합성 단일 쿼리 벤치마크에 의존하지 마세요.
HA와 확장은 단순히 "복제 켜기" 체크박스가 아닙니다—스키마, 쿼리 패턴, 운영 작업량에 영향을 주는 설계 선택입니다. 성장의 가장 빠른 길은 지배적인 접근 패턴(읽기 중심, 쓰기 중심, 타임시리즈, 멀티테넌시 등)에 확장 메커니즘을 맞추는 것입니다.
MongoDB는 보통 레플리카셋을 사용합니다: 하나의 primary가 쓰기를 받고, secondary가 oplog를 복제하며 실패 시 선거로 새 primary를 승격합니다. 이 모델은 HA에 직관적이지만 다음을 계획해야 합니다:
PostgreSQL은 보통 스트리밍 복제(물리적)를 사용하며, primary와 하나 이상의 standby를 두는 방식이 일반적입니다. 장애 조치는 보통 도구(관리형 서비스, Patroni 등)가 조율하며 트레이드오프는 다음과 같습니다:
MongoDB 샤딩은 내장되어 있어 읽기와 쓰기를 샤드에 분산할 수 있습니다. 단점은 운영 복잡성: 샤드 키 선택, 핫스팟 회피, 청크 마이그레이션 처리, 교차 샤드 쿼리 비용 이해가 필요합니다.
PostgreSQL은 수직 확장에 매우 강하고, 수평 확장은 더 선별적입니다. 일반 패턴은 리드 스케일링(레플리카 사용)과 쓰기 스케일링을 위해:
커밋 전에 미래 쿼리를 모델링하세요: 어떤 필드가 가장 많이 필터링되는지, 어떤 정렬이 필요한지, 어떤 것이 트랜잭셔널이어야 하는지. 오늘은 맞더라도 향후 교차-샤드 팬아웃, 핫 파티션, 과도한 동기식 복제로 인해 예상보다 빨리 병목이 생길 수 있습니다.
운영 작업은 "MongoDB vs PostgreSQL" 논쟁이 기능 이야기를 넘어 습관의 문제로 바뀌는 지점입니다: 백업 방법, 복구 속도, 버전 변경 시 자신감 있게 할 수 있는지 여부.
PostgreSQL은 일반적으로 논리 백업과 물리 백업을 혼합해 사용합니다:
pg_dump/pg_restore는 유연(테이블 단위 복원, 이식성)이지만 대용량에서는 느릴 수 있습니다.pg_basebackup)과 WAL 아카이빙을 통해 시점 복구를 가능하게 합니다. 낮은 RPO(몇 분 이내)와 예측 가능한 RTO를 위해 보통 이 경로를 사용합니다.MongoDB는 툴링과 스냅샷 전략을 통해 접근합니다:
mongodump/mongorestore는 간단하지만 대규모나 촘촘한 RTO 요구에서 어려울 수 있습니다.두 시스템 모두에 대해 RPO/RTO를 명확히 정의하고 정기적으로 복원을 테스트하세요. 복구해보지 않은 "백업"은 단지 저장된 데이터일 뿐입니다.
사용자 경험과 강하게 연관된 증상을 주시하세요:
pg_stat_statements, auto_explain, 느린 쿼리 로그; MongoDB 프로파일러와 느린 쿼리 로그또한 저장소 상태를 추적하세요: PostgreSQL의 vacuum 진행과 블로트, MongoDB 캐시 축출, 페이지 폴트, 인덱스 빌드 영향 등.
PostgreSQL 메이저 업그레이드는 종종 pg_upgrade나 논리 복제를 통한 컷오버가 필요합니다; 확장 기능 호환성과 다운타임 창을 계획하세요. MongoDB 업그레이드는 일반적으로 롤링 절차로 진행되며 Feature Compatibility Version(FCV), 인덱스 빌드, (샤드된 경우) 청크 밸런싱에 주의해야 합니다.
실무에서 팀은 관리형 서비스(예: Atlas나 클라우드 Postgres)나 Terraform/Ansible, Kubernetes 오퍼레이터를 통한 자동화에 의존합니다. 핵심 질문은 "자동화할 수 있나?"가 아니라 "팀이 런북, 온콜 신호, 복원 연습을 감당할 준비가 되어 있나?"입니다.
예: Koder.ai로 여러 환경을 빠르게 생성한다면 운영 기본값(백업 전략, 마이그레이션 워크플로, 롤백 방식)을 조기에 표준화해 빠름이 취약성으로 이어지지 않게 하세요.
보안은 단순히 "인증 켜기" 이상의 문제입니다. 두 DB 모두에서 실용적 질문은 최소 권한 접근을 얼마나 쉽게 강제할 수 있는지, 자격증명을 얼마나 쉽게 회전할 수 있는지, 누가 언제 어떤 데이터를 건드렸는지(감사 증거)를 증명할 수 있는가입니다.
두 DB 모두 강력한 인증과 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 지원하지만 실무 감각은 다릅니다.
PostgreSQL 모델은 사용자/롤, 스키마/테이블/뷰에 대한 그랜트, 예측 가능한 SQL 권한으로 구성됩니다. 이 모델은 애플리케이션(쓰는 경로)과 분석가(읽는 경로)를 분리하는 역할 매핑에 자연스럽게 맞습니다(종종 전용 읽기 복제본을 통해).
MongoDB의 RBAC도 성숙하며 데이터베이스와 컬렉션 단위로 권한을 범위화할 수 있고 배포에 따라 더 세분화된 옵션을 제공합니다. 서비스 X가 컬렉션 Y를 읽고/쓸 수 있다는 사고방식에 익숙한 팀에 적합합니다.
실용적 최소 권한 패턴:
전송 중 암호화(TLS)는 필수로 취급하세요. 드라이버와 서버 수준에서 이를 강제하고 구식 프로토콜 버전은 비활성화하세요.
저장 시 암호화는 배포 모델에 따라 달라집니다:
SOC 2, ISO 27001, HIPAA, PCI 같은 규정이 있다면 다음에 대한 명확한 스토리가 필요합니다: 연결 로그, DDL 변경, 권한 변경, 민감 데이터 접근. 거버넌스는 데이터 분류(PII인지?), 보존 정책, 사고 대응 문서화도 포함됩니다.
실용적 접근은 초기에 캡처해야 할 이벤트(인증, 관리자 행동, 특정 데이터셋 접근)를 결정하고 로그를 SIEM으로 중앙화하는 것입니다.
실무적 침해는 쿼리 문법보다 자격증명과 연결성 주위에서 더 자주 발생합니다.
잘 하면 MongoDB와 PostgreSQL 모두 엄격한 보안 및 거버넌스 요구를 충족할 수 있습니다—차이점은 어떤 모델이 조직의 접근 패턴과 감사 기대에 더 잘 맞느냐입니다.
비용은 거의 결코 "단지 데이터베이스"가 아닙니다. MongoDB vs PostgreSQL에서 총 소유 비용은 주로 리소스 소비, 내구성 오버헤드, 시스템을 건강하게 유지하는 데 드는 인력 시간으로 나뉩니다.
컴퓨트는 종종 가장 큰 변수입니다. 조인, 복잡한 리포팅, 엄격한 일관성이 많은 워크로드는 CPU와 메모리를 다르게 밀어붙입니다. 스토리지 비용은 원시 데이터 크기뿐 아니라 인덱스 풋프린트와 비정규화로 인한 복제까지 좌우합니다.
IOPS와 지연은 작업 집합이 메모리에 맞지 않거나 인덱스가 클 때 비용 항목이 됩니다. 높은 쓰기율은 백업 오버헤드(스냅샷 빈도, WAL/oplog 보존, 복원 테스트)를 증폭시킵니다. 또한 레플리카는 비용을 곱합니다: 3노드 HA 설정은 대략적으로 기본 컴퓨트+스토리지를 3배로 만듭니다. 크로스 리전 레플리카는 네트워크와 고급 스토리지 비용을 추가합니다.
PostgreSQL은 일반적으로 오픈소스 라이선스 하에 사용되는 반면 MongoDB 배포는 커뮤니티 빌드와 상업용 오퍼링 사이에 다양합니다. 어느 쪽이든 관리형 서비스는 단위 가격을 올려 인력 시간 비용을 줄일 수 있습니다. 유료 지원은 사고 대응 및 성능 튜닝에 가치를 제공할 수 있지만 ROI는 팀 경험과 리스크 관용도에 달려 있습니다.
운영 노력은 급여와 기회비용으로 나타납니다: 스키마 마이그레이션, 인덱스 튜닝, 쿼리 퇴행, 용량 계획, 온콜 피로, 규정 준수 작업 등. 조직에 이미 강력한 PostgreSQL 툴링, 표준, 숙련된 엔지니어가 있다면 엔진 전환 비용은 인프라 청구서보다 클 수 있습니다(그 반대도 마찬가지).
문서형 데이터베이스 vs 관계형 데이터베이스 선택은 보통 원시 속도보다 데이터가 변화할 때의 거동, 얼마나 많은 무결성을 강제해야 하는지, 그리고 팀이 어떻게 쿼리하기를 원하는지에 대한 문제입니다.
MongoDB는 저장하려는 "사물"이 자연스럽게 중첩된 JSON 객체처럼 보이고 자주 진화하는 문서 중심 도메인에서 빛을 발합니다:
PostgreSQL은 관계 무결성과 표현력 있는 SQL이 핵심 요구사항일 때 보통 더 안전한 선택입니다:
CHECK 제약 등 강한 제약과 ACID 트랜잭션이 필요한 경우JSONB)가 공존하는 혼합 워크로드실용적 분할 예: 권한과 제약이 중요한 정정 시스템은 PostgreSQL에 두고, 유연한 “인터랙션”이나 “콘텐츠” 문서는 MongoDB에 둡니다.
예: 주문/결제는 Postgres에; 제품 설명, 개인화 블롭, 클릭스트림 이벤트, 캐시된 프로젝션은 MongoDB에. 불변 ID와 이벤트/아웃박스 패턴으로 변경을 동기화하고 엔터티별로 하나의 소스를 진실로 취급하세요.
| Need | Prefer MongoDB | Prefer PostgreSQL |
|---|---|---|
| 데이터 형태가 자주 변함 | ✅ | ➖ |
| 복잡한 조인 및 SQL 리포팅 | ➖ | ✅ |
| 엄격한 관계 무결성 | ➖ | ✅ |
| 중첩 문서를 그대로 저장 | ✅ | ✅ (JSONB) |
| 팀/툴링이 SQL 중심 | ➖ | ✅ |
빠른 출시 중 결정 혼란을 줄이려면 강한 기본값을 고르고 출구 루트를 유지하세요: 핵심 엔터티는 Postgres로 시작하고 명확히 문서형 도메인에 대해 MongoDB를 보류하며 실제 쿼리 플랜으로 검증하세요.
계획적 전환(또는 두 번째 저장소 추가)을 고려한다면 /blog/database-migration-checklist를 참고해 마이그레이션 작업을 구조화하세요.
시스템을 워크로드와 팀에 맞춰 매칭하는 것으로 시작하세요:
시스템의 다른 부분이 다른 요구를 가진다면 하이브리드 옵션도 유효하다고 가정하세요.
일반적인 규칙은 다음과 같습니다:
그런 다음 실제 상위 쿼리와 업데이트 패턴으로 검증하세요.
MongoDB는 중첩된 객체를 자연스럽게 저장하므로 하나의 조회로 전체 애그리게이트(예: 라인 아이템이 포함된 주문)를 반환할 수 있습니다. 이는 왕복 횟수를 줄이고 초기 반복을 단순화합니다.
트레이드오프는 중복과 더 복잡한 업데이트로, 동일한 임베디드 정보를 여러 문서에서 갱신해야 할 때 문제가 될 수 있습니다.
PostgreSQL은 데이터베이스 차원에서 정확성을 강제합니다:
CHECK와 UNIQUE 제약으로 잘못된 상태 방지이로 인해 잘못된 데이터가 코드 경로에서 누락되어 유입되는 가능성이 줄고, 동시성 높은 비즈니스 규칙을 장기적으로 이해하기 쉬워집니다.
예—JSONB가 종종 ‘중간 길’ 역할을 합니다. 일반적인 패턴:
JSONB 컬럼에 둡니다이렇게 하면 관계 무결성을 유지하면서 유연한 속성을 허용할 수 있습니다.
PostgreSQL은 조인을 1등 시민으로 취급하며 다엔터티 쿼리와 애드혹 분석에 더 편리한 경우가 많습니다.
MongoDB는 임베딩으로 조인을 회피하도록 장려합니다. 교차 컬렉션이 필요할 때는 $lookup이 작동하지만, 복잡한 파이프라인은 유지보수가 어려워지거나 잘 인덱싱된 관계형 조인만큼 예측 가능하게 확장되지 않을 수 있습니다.
BI 스타일 리포팅과 탐색적 쿼리가 핵심 요구사항이라면 PostgreSQL이 일반적으로 우세합니다:
MongoDB는 리포트가 문서 경계에 맞춰질 때 잘 지원하지만, 다엔터티 분석은 더 많은 파이프라인 작업이나 ETL이 필요합니다.
PostgreSQL은 ‘트랜잭션 우선’이며 다중 문장, 다중 테이블 ACID 워크플로(예: 주문 + 재고 예약 + 결제 처리 + 분개 기록)에 강합니다.
MongoDB는 기본적으로 단일 문서 수준에서 원자성을 제공(임베딩에 적합)하며, 필요 시 다문서 트랜잭션을 지원하지만 일반적으로 더 많은 오버헤드와 실무적 제약(트랜잭션 크기/시간 제한, 추가 동기화 비용)이 따릅니다. 핵심 불변성이 여러 레코드에 걸쳐 동시성 하에서 유지되어야 한다면 PostgreSQL이 더 단순하게 느껴질 것입니다.
실제 쿼리로 성능과 인덱싱을 비교하세요.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)로 시퀀셜 스캔, 잘못된 행 수 추정, 비용 큰 정렬을 확인하세요.explain()을 사용해 스테이지 출력(인덱스 사용, 검사된 문서 vs 반환된 문서)을 확인하세요.두 시스템 모두에서 복합 인덱스와 선택도가 중요하며, 과도한 인덱스는 쓰기 성능을 크게 저하시킬 수 있습니다.
예—흔한 선택입니다. 실용적인 분할은:
정리를 위해 엔터티별로 단일 진실 소스(Single Source of Truth)를 정의하고, 불변 ID를 사용하며 outbox/이벤트 같은 패턴으로 동기화하세요. 변경을 계획 중이라면 /blog/database-migration-checklist 가 마이그레이션 작업 구조화에 도움이 됩니다.