2026년, 그냥 PostgreSQL을 쓰자
목차
개요
TigerData 블로그에서 “2026년, 그냥 Postgres를 쓰자”라는 글이 발표되었다. 저자는 “적절한 도구를 사용하라”는 관행이 오히려 데이터베이스 과다 증식 문제를 야기한다고 주장한다. 대부분의 회사(99%)는 PostgreSQL 하나로 충분하다는 것이 핵심 결론이다.
데이터베이스 과다 증식 문제
여러 데이터베이스를 운영하면 조정의 악몽이 시작된다. 7개의 다른 데이터베이스를 관리한다면 7개의 백업 전략, 7개의 보안 모델, 7개의 모니터링 시스템이 필요하다.
AI 에이전트 시대에는 단일 데이터베이스 운영이 압도적으로 유리하다. AI 에이전트가 프로덕션 데이터로 테스트 환경을 빠르게 구축해야 할 때, 여러 데이터베이스는 디버깅과 테스트를 기하급수적으로 어렵게 만든다.
PostgreSQL 확장으로 대체 가능한 서비스
PostgreSQL 확장은 전문 도구와 동일하거나 우수한 알고리즘을 사용한다.
전문 검색 (Elasticsearch 대체)
pg_textsearch로 전문 검색을 구현할 수 있다. BM25 랭킹 알고리즘을 사용한다.
벡터 검색 (Pinecone 대체)
pgvector와 pgvectorscale 확장을 사용한다. HNSW와 DiskANN 벡터 인덱스를 지원한다. pgvectorscale은 Pinecone보다 28배 낮은 지연 시간을 75% 저렴한 비용으로 달성한다고 한다.
시계열 데이터 (InfluxDB 대체)
TimescaleDB 확장이 InfluxDB와 동등 이상의 성능을 제공한다. 시간 파티셔닝을 지원한다.
캐싱 (Redis 대체)
UNLOGGED 테이블을 사용하여 캐싱을 구현할 수 있다.
메시지 큐
pgmq 확장으로 메시지 큐를 구현할 수 있다.
문서 저장 (MongoDB 대체)
JSONB 타입으로 MongoDB 수준의 성능을 제공한다. ACID 보장이 추가로 제공된다.
지리정보
PostGIS 확장으로 지리정보 처리가 가능하다.
운영상 이점
단일 데이터베이스 운영은 다음과 같은 이점을 제공한다.
- 백업 전략 단일화
- 모니터링 단일화
- 보안 전략 단일화
- 인지 부하 감소
- 숨겨진 비용 감소
- 동기화 실패 위험 감소
- 복구 난이도 완화
반박 의견에 대한 대응
“특정 작업은 전문 DB가 더 낫다”는 주장이 있다. 저자는 이를 인정하지만, 상위 1% 극단 사례에만 해당한다고 반박한다. 전문 데이터베이스 업체의 마케팅이 “올바른 도구” 신화를 확산했다고 지적한다.
물론 조직 규모, 인력 배치, 내부 상황에 따라 상황별 선택이 필요하다. 절대적 규칙보다는 상황에 맞는 판단이 중요하다.
정리
2026년 현재, PostgreSQL은 확장을 통해 대부분의 데이터베이스 요구사항을 충족할 수 있다. 전문 검색, 벡터 검색, 시계열, 캐싱, 메시지 큐, 문서 저장, 지리정보 등 다양한 기능을 지원한다. 여러 데이터베이스를 운영하는 복잡성을 고려하면, 99%의 회사에서 PostgreSQL 하나로 충분하다. 단일 데이터베이스 운영은 백업, 모니터링, 보안을 단순화하고 인지 부하를 줄인다. 물론 극단적인 성능 요구사항이 있는 1%의 경우에는 전문 도구가 필요할 수 있다.