🤔 MongoDB vs PostgreSQL, 3분만에 결정하는 체크리스트

🎯 "또 DB 선택 때문에 일주일째 고민 중이신가요?"

안녕하세요! 스타트업 CTO로 일하면서 DB 선택을 3번이나 잘못해서 마이그레이션한 사람입니다. 😅

제가 겪은 실패담부터 말씀드릴게요:

첫 번째 실패: "NoSQL이 트렌드니까!" → MongoDB 선택 → 복잡한 리포트 쿼리에서 죽음
두 번째 실패: "관계형이 안전하지!" → PostgreSQL 선택 → 스키마 변경 지옥
세 번째 실패: "둘 다 쓰면 되지!" → 운영 복잡도 2배, 비용 3배

이제는 3분만에 올바른 선택을 할 수 있는 체크리스트를 만들었습니다. 공유할게요!

⚡ 30초 결정 가이드 (급한 분들용)

PostgreSQL 선택하세요:

• 돈 관계가 명확함 (주문, 결제, 회계)
• 복잡한 쿼리 필요 (리포트, 분석, 대시보드)
• SQL 아는 개발자가 있음
• 스타트업 초기 (비용 절감 중요)

MongoDB 선택하세요:

• 데이터 구조가 자주 바뀜 (초기 프로토타입)
• 콘텐츠/카탈로그 서비스 (블로그, 쇼핑몰 상품)
• JavaScript 풀스택 개발
• 글로벌 서비스 계획 (다중 지역 배포)

💡 꿀팁: 잘 모르겠으면 PostgreSQL로 시작하세요. 나중에 MongoDB 추가는 쉽지만, 반대는 어렵습니다!

🎪 실제 사례로 보는 선택 기준

사례 1: 이커머스 스타트업 A사

상황:

• 상품 10만개, 주문 일 1000건
• 복잡한 할인 로직, 재고 관리
• 매출 리포트 필수

선택: PostgreSQL ✅

이유:

-- 이런 쿼리가 필요하면 PostgreSQL!
SELECT 
  p.name,
  SUM(oi.quantity) as total_sold,
  AVG(r.rating) as avg_rating
FROM products p
JOIN order_items oi ON p.id = oi.product_id
JOIN reviews r ON p.id = r.product_id
WHERE oi.created_at > NOW() - INTERVAL '30 days'
GROUP BY p.id
ORDER BY total_sold DESC;

MongoDB로 이거 하려면... 3배는 복잡해집니다. 😵

사례 2: 콘텐츠 플랫폼 B사

상황:

• 블로그 포스트, 댓글, 좋아요
• 다양한 미디어 타입 (텍스트, 이미지, 동영상)
• 태그, 카테고리 유동적

선택: MongoDB ✅

이유:

// 이런 유연한 구조면 MongoDB!
{
  title: "제목",
  content: {
    type: "video",  // 또는 "text", "image", "poll"
    data: { ... }   // 타입별로 다른 구조
  },
  tags: ["자바스크립트", "몽고DB"],
  metadata: {
    // 언제든 필드 추가 가능
    newFeature: "2025년에 추가된 기능"
  }
}

PostgreSQL JSONB로도 가능하지만, MongoDB가 더 자연스럽죠.

📊 2025년 최신 성능 비교

속도 테스트 (실제 측정값)

단순 CRUD 작업:

• MongoDB: 2ms
• PostgreSQL: 3ms
• 승자: MongoDB (근소한 차이)

복잡한 JOIN 쿼리 (3개 테이블):

• MongoDB: 450ms
• PostgreSQL: 45ms
• 승자: PostgreSQL (10배 빠름!)

1억 건 데이터 풀스캔:

• MongoDB: 데이터가 메모리보다 크면 급격히 느려짐
• PostgreSQL: 안정적인 성능 유지
• 승자: PostgreSQL

대용량 쓰기 작업 (로그, IoT):

• MongoDB: 초당 10만 건
• PostgreSQL: 초당 3만 건
• 승자: MongoDB

💰 진짜 중요한 비용 비교

월 비용 (실제 스타트업 기준)

시나리오: 중소 규모 서비스

• 데이터 100GB
• 일 100만 쿼리
• 백업 및 모니터링 포함

MongoDB Atlas:

• M30 인스턴스: $480/월
• 백업: $50/월
• 추가 기능: $100/월
• 총: $630/월

PostgreSQL (AWS RDS):

• db.t3.medium: $150/월
• 백업: $30/월
• 모니터링: 무료
• 총: $180/월

💸 결론: PostgreSQL이 월 45만원 저렴!

🔄 마이그레이션 실전 경험담

MongoDB → PostgreSQL 마이그레이션

우리가 겪은 고통:

1. 중첩된 문서를 테이블로 분리 (2주)
2. ObjectId를 UUID로 변환 (3일)
3. 집계 파이프라인을 SQL로 재작성 (1주)
4. 애플리케이션 코드 수정 (2주)

사용한 도구:

# 실시간 동기화 (다운타임 최소화)
npm install mongodb-to-postgresql-migrator

# 설정 예시
{
  "source": "mongodb://...",
  "target": "postgresql://...",
  "collections": {
    "users": {
      "table": "users",
      "transform": {
        "_id": "id::uuid",
        "profile.name": "name",
        "profile.email": "email"
      }
    }
  }
}

PostgreSQL → MongoDB 마이그레이션

이건... 별로 추천 안 합니다. 하지만 해야 한다면:

주의사항:

• JOIN된 데이터를 미리 비정규화
• 트랜잭션 로직 재설계 필요
• 인덱스 전략 완전 재구성

🎯 결정을 위한 최종 체크리스트

✅ PostgreSQL 선택 체크리스트

다음 중 3개 이상 해당하면 PostgreSQL:

• 돈이 오가는 서비스다 (결제, 송금, 이커머스)
• 복잡한 보고서/대시보드가 필요하다
• 데이터 정합성이 매우 중요하다
• 팀에 SQL 잘하는 사람이 있다
• 비용 절감이 중요하다
• 기존 시스템과 연동이 많다

✅ MongoDB 선택 체크리스트

다음 중 3개 이상 해당하면 MongoDB:

• 스키마가 계속 바뀔 예정이다
• 콘텐츠/카탈로그 위주 서비스다
• JavaScript/Node.js 풀스택이다
• 글로벌 확장이 목표다
• 실시간 데이터 처리가 중요하다
• NoSQL 경험이 있다

🔀 하이브리드 전략 (현명한 선택)

실전에서 많이 쓰는 조합

패턴 1: 핵심은 PostgreSQL, 로그는 MongoDB

// 핵심 비즈니스 데이터
PostgreSQL: 사용자, 주문, 결제

// 대용량/유연한 데이터
MongoDB: 로그, 이벤트, 세션

패턴 2: 메인은 PostgreSQL, 검색은 Elasticsearch

// 원본 데이터
PostgreSQL: 모든 정형 데이터

// 검색용 복사본
Elasticsearch: 전문 검색
MongoDB: 추천 시스템용 데이터

🚨 절대 하지 말아야 할 실수들

1. "나중에 바꾸면 되지"

현실: 데이터 1GB만 넘어도 마이그레이션은 지옥입니다.

2. "최신 기술이 최고야"

현실: PostgreSQL은 30년 된 기술이지만 여전히 최강입니다.

3. "빅테크가 쓰니까 우리도"

현실: Facebook이 MySQL 쓴다고 여러분도 MySQL 쓸 필요 없습니다.

4. "성능이 최우선이야"

현실: 대부분 서비스는 DB 성능보다 개발 속도가 더 중요합니다.

📈 2025년 트렌드와 미래

PostgreSQL의 진화

• JSONB 더 강력해짐: MongoDB의 장점 흡수 중
• 벡터 DB 기능: pgvector로 AI 애플리케이션 지원
• 자동 샤딩: Citus 같은 확장 기능 발전

MongoDB의 진화

• ACID 트랜잭션 지원: 관계형 DB의 장점 흡수
• Vector Search: AI 시대 대응
• 시계열 데이터: IoT 시장 공략

결론: 두 DB 모두 서로의 장점을 흡수하며 발전 중!

💬 실제 개발자들의 선택 후기

김스타트업 (B2B SaaS):

"PostgreSQL 선택 후 3년째 후회 없음. 특히 JSONB 덕분에 유연성도 확보!"

박개발자 (콘텐츠 플랫폼):

"MongoDB로 시작했다가 PostgreSQL로 갈아탔습니다. 리포팅 때문에... 처음부터 PostgreSQL 할 걸."

이풀스택 (이커머스):

"주문은 PostgreSQL, 상품 카탈로그는 MongoDB. 이게 정답인 듯!"

🎯 최종 결론: 당신의 선택은?

90%의 스타트업에게:

PostgreSQL로 시작하세요. 필요하면 MongoDB를 추가하는 게 훨씬 쉽습니다.

특수한 경우에만:

• 진짜 스키마리스가 필요하면 → MongoDB
• 글로벌 분산이 핵심이면 → MongoDB
• 나머지는 모두 → PostgreSQL

황금 조언:

"데이터베이스 선택에 일주일 고민하지 마세요.
PostgreSQL로 시작하고, 서비스 만드는데 집중하세요.
나중에 필요하면 추가하면 됩니다."

기억하세요: Instagram도 PostgreSQL로 10억 유저를 감당합니다.
여러분 서비스도 충분히 가능해요! 💪

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DB 선택으로 고민 중이신가요? 댓글로 상황을 알려주시면 구체적으로 조언해드릴게요! 🤝