2026년, 그냥 Postgres를 쓰면 된다

• Postgres는 검색, 벡터, 시계열, 큐 등 다양한 기능을 하나의 데이터베이스에서 처리할 수 있는 통합 플랫폼임
• 여러 전문 데이터베이스를 사용하는 방식은 관리 복잡도, 보안, 백업, 장애 대응 등에서 비효율과 위험을 초래함
• AI 시대에는 데이터베이스를 빠르게 복제·테스트·삭제해야 하므로, 단일 시스템 구조가 단순성과 민첩성을 보장함
• Postgres의 확장 기능(extensions) 은 Elasticsearch, Pinecone, InfluxDB 등과 동일한 알고리듬을 사용하며, 성능도 입증됨
• 대부분의 기업(99%)은 Postgres 하나로 충분하며, 복잡한 분산 구조는 극소수 대규모 기업에만 필요함

데이터베이스 통합의 필요성

• 데이터베이스를 집에 비유하며, Postgres는 여러 기능을 한 지붕 아래 통합한 구조로 설명
  • 검색, 벡터, 시계열, 큐 등 다양한 용도를 하나의 시스템에서 처리 가능
• 반면, “적재적소의 도구를 사용하라”는 조언은 결과적으로 여러 데이터베이스를 병행 운영하게 만듦
  • Elasticsearch, Pinecone, Redis, MongoDB, Kafka, InfluxDB, PostgreSQL 등 7개 시스템을 예로 제시
  • 각각의 쿼리 언어, 백업, 보안, 모니터링, 장애 대응을 따로 관리해야 함
• 이러한 분산 구조는 테스트 환경 구성과 문제 해결을 어렵게 함, 특히 새벽 장애 대응 시 복잡성이 극대화됨

AI 시대의 단순성

• AI 에이전트는 테스트용 데이터베이스를 빠르게 생성·검증·삭제해야 함
  • 단일 데이터베이스에서는 한 번의 명령으로 가능하지만, 여러 시스템에서는 스냅샷 동기화와 설정 조정이 필요
• 여러 데이터베이스를 동시에 관리하는 것은 R&D 수준의 복잡도를 요구
• AI 시대에는 단순성이 필수 요소로 강조됨

전문 데이터베이스의 ‘우월성’ 신화

• 전문 데이터베이스가 특정 작업에 더 뛰어나다는 인식은 과장된 마케팅 효과로 지적
  • 실제로는 Postgres 확장이 동일하거나 더 나은 알고리듬을 사용
• 비교 표에 따르면 Postgres 확장은 다음과 같은 대응 관계를 가짐
  기능 전문 DB Postgres 확장 동일 알고리듬

  전체 텍스트 검색	Elasticsearch	pg_textsearch	BM25
  벡터 검색	Pinecone	pgvector + pgvectorscale	HNSW/DiskANN
  시계열	InfluxDB	TimescaleDB	시간 파티셔닝
  캐싱	Redis	UNLOGGED tables	메모리 기반 저장
  문서	MongoDB	JSONB	문서 인덱싱
  공간정보	GIS	PostGIS	산업 표준

• pgvectorscale은 Pinecone 대비 28배 낮은 지연시간, 75% 낮은 비용을 기록
• TimescaleDB는 InfluxDB와 동등하거나 우수한 성능을 제공하며, pg_textsearch는 Elasticsearch와 동일한 BM25 랭킹을 사용

데이터베이스 분산의 숨은 비용

• 여러 시스템을 운영하면 백업, 모니터링, 보안 패치, 장애 대응 등 모든 관리 비용이 7배로 증가
• 인지 부하: SQL, Redis, Elasticsearch DSL, MongoDB, Kafka, InfluxDB 등 다양한 언어를 학습해야 함
• 데이터 일관성 문제: Postgres와 Elasticsearch 간 동기화 실패로 데이터 드리프트 발생
• 가용성 저하: 여러 시스템의 SLA가 곱해져 전체 가동률이 낮아짐 (예: 99.9% × 3 = 99.7%)

현대적 Postgres 스택

• Postgres 확장은 이미 수년간 실서비스에서 검증됨
  • PostGIS(2001), Full-text search(2008), JSONB(2014), TimescaleDB(2017), pgvector(2021)
• Netflix, Spotify, Uber, Reddit, Instagram, Discord 등 48,000개 이상 기업이 PostgreSQL 사용
• AI 시대 확장 기능
  확장 대체 대상 특징

  pgvectorscale	Pinecone, Qdrant	DiskANN 알고리듬, 28배 낮은 지연, 75% 비용 절감
  pg_textsearch	Elasticsearch	BM25 랭킹을 Postgres에 직접 구현
  pgai	외부 AI 파이프라인	데이터 변경 시 임베딩 자동 동기화

• 하나의 Postgres로 RAG 애플리케이션 구축 가능: 단일 쿼리 언어, 단일 백업, 단일 테스트 환경

주요 확장 기능 예시

• pg_textsearch: Elasticsearch 대체, BM25 기반 검색 지원
• pgvector + pgvectorscale: Pinecone 대체, DiskANN 기반 벡터 검색
• TimescaleDB: InfluxDB 대체, 시계열 데이터 압축 및 SQL 지원
• UNLOGGED tables: Redis 대체, 캐시 테이블 구현
• pgmq: Kafka 대체, 메시지 큐 기능 제공
• JSONB: MongoDB 대체, 문서형 데이터 저장 및 인덱싱
• PostGIS: 공간정보 처리 지원
• pg_cron: 스케줄링 작업 자동화
• pg_trgm: 오타 허용 검색 지원
• Recursive CTEs: 그래프 탐색 기능 구현

결론

• Postgres는 하나의 집 안에 여러 방이 있는 구조로, 다양한 데이터 처리 기능을 통합 제공
• 대부분의 기업(99%)은 Postgres 하나로 충분하며, 극소수(1%)만이 초대규모 분산 시스템이 필요
• “적재적소의 도구”라는 조언은 데이터베이스 판매를 위한 마케팅 논리로 지적
• Postgres로 시작하고, 필요할 때만 복잡성을 추가하라는 원칙 제시
• 2026년, 그냥 Postgres를 쓰면 된다는 결론으로 마무리