언제, 어떤 DB를 써야 할까? 데이터베이스 선택 가이드

데이터베이스(Database)는 정보를 저장하고 관리하는 핵심 도구다. 우리가 원하는 정보를 빠르고 정확하게 꺼내 올 수 있어야 하고, 대량의 데이터를 처리할 때도 무리가 없어야 한다. 하지만 데이터베이스의 종류는 다양하다.

어떤 DB는 트랜잭션 처리에 강하고, 어떤 DB는 대규모 데이터 분석에 최적화되어 있다. 또 어떤 DB는 AI 검색에 특화되어 있기도 하다. 그래서 무작정 “이 DB가 좋다!“라고 말할 수 없다.
결국 중요한 건 우리의 데이터가 어떤 특성을 가지고 있고, 어떤 목적을 위해 사용될 것인지다.

오늘은 다양한 데이터베이스 유형과 어떤 상황에서 어떤 DB를 선택해야 하는지에 대해 정리해보려고 한다.

🔹 RDB (관계형 데이터베이스): 트랜잭션이 중요한 경우

📌 특징
• 데이터를 행(Row)과 열(Column) 형태로 저장
• 데이터 간 연결(Relationship) 이 쉬움
• ACID 트랜잭션 지원 (안정적인 데이터 처리)

✅ 언제 쓰면 좋을까?
• 금융 시스템 (은행, 카드사)
• 쇼핑몰 주문 처리 (고객 정보, 주문 이력 관리)
• ERP, 재고 관리 시스템

예를 들어, 은행에서 송금할 때 “A 계좌에서 돈을 빼고, B 계좌에 넣는 과정” 이 있다. 중간에 오류가 나서 A 계좌에서는 돈이 빠졌는데 B 계좌에는 입금되지 않는다면? 심각한 문제가 된다.

하지만 RDB는 모든 과정이 성공해야 최종적으로 반영되는 구조(트랜잭션) 를 보장한다.

🔥 대표 DBMS
• MySQL (빠르고 오픈소스)
• PostgreSQL (복잡한 쿼리 지원)
• Oracle DB (대기업용, 강력한 기능)
• Microsoft SQL Server (기업 솔루션에 강점)

🔹 Columnar Database: 데이터 분석 & 빅데이터

📌 특징
• 데이터를 열(Column) 단위로 저장
• 특정 컬럼(예: 수학 점수)만 빠르게 조회 가능
• 대량 데이터 분석에 최적화

✅ 언제 쓰면 좋을까?
• 빅데이터 분석 (로그 데이터, 마케팅 데이터)
• BI(Business Intelligence) 시스템
• 전교생의 수학 점수 평균 구하기 같은 집계 연산

예를 들어, 넷플릭스는 Amazon Redshift를 사용해 수많은 시청 기록과 사용자 데이터를 분석한다.

전통적인 RDB는 모든 행의 모든 데이터를 읽어야 하지만, Columnar DB는 필요한 열(Column)만 읽어서 분석 속도를 극대화한다.

🔥 대표 DBMS
• Amazon Redshift (AWS 기반, 빅데이터 분석)
• Google BigQuery (서버리스 데이터 웨어하우스)
• ClickHouse (빠른 성능, 실시간 분석)

🔹 Document Database: 유연한 데이터 구조

📌 특징
• 데이터를 JSON 문서(Document) 형태로 저장
• 데이터 구조가 유연함 (필드 개수 달라도 OK)
• 스키마 변경이 자유로움

✅ 언제 쓰면 좋을까?
• 이커머스, 쇼핑몰 (상품 속성이 다 다를 때)
• 로그 데이터 저장
• 빠른 프로토타이핑, MVP 개발

쇼핑몰을 예로 들어보자. 의류 상품에는 사이즈, 색상 필드가 필요하고, 전자제품에는 배터리 용량, 전력 소비량 같은 필드가 필요하다.

RDB에서는 모든 가능한 속성에 대해 열을 만들어야 하지만, Document DB에서는 각 문서(Document)마다 필요한 필드만 저장할 수 있어 훨씬 효율적이다.

🔥 대표 DBMS
• MongoDB (가장 많이 사용됨, 유연한 스키마)
• CouchDB (REST API 기반 문서 DB)
• Firebase Firestore (모바일/웹 앱 실시간 데이터)

🔹 Graph Database: 복잡한 관계 데이터를 쉽게

📌 특징
• 데이터 간 관계를 그래프(Node & Edge) 형태로 저장
• 연결된 데이터 조회 속도가 빠름
• 추천 시스템, 네트워크 분석에 최적화

✅ 언제 쓰면 좋을까?
• 소셜 네트워크 (SNS, 친구 추천)
• 추천 시스템 (Netflix, Amazon 추천 알고리즘)
• 사기 탐지 시스템 (금융사기, 보안 분석)

페이스북은 사용자들의 친구 관계를 그래프 DB에 저장해 “아는 사람 추천” 기능을 구현했다.

Graph DB는 노드와 엣지의 연결을 빠르게 탐색할 수 있어, 추천 시스템이나 인맥 분석에 강력한 성능을 발휘한다.

🔥 대표 DBMS
• Neo4j (가장 많이 사용되는 그래프 DB)
• ArangoDB (멀티모델 DB)
• Amazon Neptune (AWS 기반 그래프 DB)

🔹 Vector Database: AI & 검색 최적화

📌 특징
• 데이터를 숫자 벡터(Vector)로 저장
• 유사도 검색이 빠름
• AI, 머신러닝, 이미지/음성 검색에 사용

✅ 언제 쓰면 좋을까?
• AI 챗봇 (LLM + 벡터 DB 활용)
• 이미지 검색 (유사한 이미지 찾기)
• 음성 검색 (음성 인식, 추천 시스템)

예를 들어, 넷플릭스는 사용자의 시청 이력을 벡터로 변환해 비슷한 취향의 영화를 추천한다.

Vector DB는 AI 모델과 결합해 빠른 유사도 검색을 제공하는 데 강력한 성능을 보인다.

🔥 대표 DBMS
• Pinecone (AI & 머신러닝 특화)
• Milvus (오픈소스 벡터 검색)
• Weaviate (텍스트 & 이미지 검색)

🔹 Key-Value Database: 초고속 캐싱 & 세션 관리

📌 특징
• 데이터를 Key-Value(키-값) 형태로 저장
• 빠른 속도가 강점 (메모리 기반 저장)
• 세션 관리, 캐싱, 설정 저장에 최적

✅ 언제 쓰면 좋을까?
• 로그인 세션 관리
• API 요청 캐싱
• 실시간 데이터 저장 (게임, 채팅)

예를 들어, 트위터(X)는 Redis를 활용해 타임라인을 캐싱해 빠른 응답 속도를 제공한다.

🔥 대표 DBMS
• Redis (가장 널리 쓰임, 메모리 캐싱)
• Memcached (간단한 키-값 저장)
• Amazon DynamoDB (AWS 기반 NoSQL DB)

🔹 Time-Series Database: 시간 데이터 최적화

📌 특징
• 시간 순서대로 데이터를 저장
• 실시간 모니터링 & 시계열 분석에 특화

✅ 언제 쓰면 좋을까?
• IoT 센서 데이터
• 서버 로그 모니터링
• 주식/암호화폐 가격 분석

예를 들어, 에어비앤비는 Prometheus를 사용해 트래픽 모니터링을 한다.

🔥 대표 DBMS
• InfluxDB (가장 널리 쓰이는 시계열 DB)
• Prometheus (서버 & 네트워크 모니터링)
• TimescaleDB (PostgreSQL 기반 시계열 DB)

🎯 결론: 우리 서비스에 맞는 DB를 선택하자

각 DB마다 강점이 다르다.
서비스 특성에 맞춰 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 가장 중요하다.

어떤 DB를 써야 할지 고민이라면?
🚀 지금 우리 데이터의 특성과 필요 기능을 먼저 분석해보자!