MySQL vs PostgreSQL: 비교하여 알아보는 두 대표적인 데이터베이스 시스템

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May 31, 2023

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MySQL과 PostgreSQL의 공통적인 특성

관계형 데이터베이스 시스템

MySQL과 PostgreSQL은 모두 관계형 데이터베이스 시스템으로서 테이블 간 관계를 통해 데이터를 저장하고 관리합니다.

RDBMS의 주요특징

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RDBMS(Relational Database Management System)

테이블

RDBMS에서 데이터는 테이블(table)로 구성됩니다. 테이블은 행(row)과 열(column)로 구성되며, 각 행은 고유한 식별자(primary key)로 식별됩니다. 각 열은 특정한 데이터 유형과 제약 조건을 가지며, 테이블은 특정 주제나 엔티티에 대한 정보를 담고 있습니다.

관계

RDBMS는 테이블 간의 관계를 통해 데이터를 연결합니다. 주요한 관계 유형은 일대일(one-to-one), 일대다(one-to-many), 다대다(many-to-many) 관계입니다. 이러한 관계를 통해 데이터의 일관성과 무결성을 유지하며, 데이터 간의 관련성을 표현할 수 있습니다.

SQL(Structured Query Language): RDBMS는 SQL을 사용하여 데이터를 조작하고 관리합니다. SQL은 데이터베이스에 대한 쿼리, 데이터의 삽입, 업데이트, 삭제 등을 수행하는 표준 데이터베이스 언어입니다. SQL을 사용하여 데이터를 검색하고 조작할 수 있으며, 데이터베이스 스키마를 정의하고 관리할 수 있습니다.

ACID 특성

RDBMS는 ACID 특성을 준수합니다. ACID는 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립성(Isolation), 지속성(Durability)을 나타내는 트랜잭션의 속성입니다. 이러한 특성은 데이터베이스의 안정성과 신뢰성을 보장합니다.

다양한 클라이언트 도구

MySQL과 PostgreSQL은 각각의 공식 및 제3자 클라이언트 도구를 통해 데이터베이스를 관리하고 쿼리를 실행할 수 있습니다.

MySQL의 클라이언트 도구로는 MySQL Shell, MySQL Workbench, Navicat for MySQL, DBeaver,..

PostgreSQL의 클라이언트 도구로는 pgAdmin, psql, DBeaver, Navicat for PostgreSQL 등이 있습니다.

MySQL과 PostgreSQL 비교하기

성능과 확장성

MySQL은 단순한 쿼리에 대해 빠른 응답 시간을 제공하는 경량 데이터베이스 시스템으로 유명합니다. 특히 읽기 쿼리에 최적화되어 있어 웹 애플리케이션과 같은 곳에서 자주 사용됩니다. 그러나 많은 쓰기 작업이 동시에 발생하는 경우 성능이 저하될 수 있습니다.

반면 PostgreSQL은 트랜잭션 처리 및 복잡한 쿼리에 강점을 가지고 있습니다. 복잡한 데이터 모델이나 대규모 애플리케이션에서 좋은 성능을 발휘하며, 동시 다발적인 쓰기 작업에도 효과적입니다.

데이터 타입과 기능

MySQL은 기본적인 데이터 타입을 지원하며, 문자열, 날짜 및 숫자와 같은 일반적인 유형을 다루는 데 적합합니다. 그러나 PostgreSQL은 다양한 데이터 타입을 제공하여 특수한 상황에서 유용합니다. 예를 들어, 배열, JSON, 지리적인 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다.

또한 PostgreSQL은 고급 기능과 확장성이 풍부한 데이터베이스 시스템으로 알려져 있습니다. 사용자 정의 함수, 트리거, 외래 키, 뷰 등의 기능을 지원하여 데이터베이스 모델링과 관리에 더 많은 유연성을 제공합니다.

커뮤니티 및 생태계

MySQL과 PostgreSQL은 모두 강력한 커뮤니티와 활발한 생태계를 가지고 있습니다.

MySQL은 오랜 기간 동안 사용되어 왔기 때문에 많은 사용자와 튜토리얼, 문서 등이 존재합니다. 또한 MySQL은 많은 회사와 애플리케이션에서 널리 사용되고 있어 지원 및 툴의 가용성이 좋습니다.

PostgreSQL은 오픈 소스 데이터베이스 시스템으로서 커뮤니티의 열정적인 참여와 끊임없는 개선이 보장됩니다. PostgreSQL 커뮤니티는 사용자 그룹, 포럼, 풍부한 문서 및 다양한 확장 기능을 제공하여 개발자들이 공동으로 성장하고 지원받을 수 있는 환경을 제공합니다.

데이터베이스 선택의 기준

MySQL과 PostgreSQL 중 어떤 데이터베이스 시스템을 선택해야 할까요?

선택의 기준은 프로젝트의 요구사항과 용도에 따라 다를 수 있습니다. 만약 단순한 웹 애플리케이션을 개발하고자 한다면 MySQL이 적합할 수 있습니다. 하지만 대규모 애플리케이션 또는 복잡한 데이터 모델링을 다루어야 한다면 PostgreSQL이 더욱 적합할 수 있습니다.

두 데이터베이스 시스템은 각자의 장단점을 가지고 있으며, 프로젝트의 요구사항과 개발자의 선호도를 고려하여 선택해야 합니다. 중요한 것은 데이터베이스 시스템을 효율적으로 활용하여 안정성과 성능을 보장하는 것입니다.

요약

MySQL

📄 단순한 쿼리에 대해 빠른 응답시간

📄 기본적인 데이터 타입 제공

문자열, 날짜 및 숫자와 같은 일반적인 유형을 다루는 데 적합

JSON 및 XML 일부 기능 지원

JSON 인덱싱 지원하지 않음

📄 읽기 쿼리에 최적화

웹 애플리케이션과 같은 곳에서 자주 사용

많은 쓰기 작업에는 성능저하 우려가 있음

📄 강력한 커뮤니티

오랜 기간동안 대표적인 데이터베이스로 사용되어 커뮤니티, 많은 사용자, 튜토리얼, 문서 등이 존재함

가장 큰 시장 점유율

📄 기능과 확장성

복제(Replication) 및 샤딩(Sharding) 기능으로 읽기 작업 분산

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MySQL의 복제(Replication) MySQL에서 제공하는 Master-Slave 또는 Master-Master 복제 방식은 데이터의 가용성과 빠른 읽기 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

데이터 가용성 향상: 복제는 주 서버에 문제가 발생했을 때 백업 서버가 역할을 바로 수행하도록 해서 서비스 중단 시간을 최소화합니다. Master-Slave 구성에서, 서버에 문제가 발생하면 Slave 서버가 Master의 역할을 수행할 수 있습니다. Master-Master 구성에서는 한 서버가 실패하더라도 다른 서버가 계속 작동합니다.

읽기 성능 향상: 복제를 사용하면 여러 서버에 걸쳐 읽기 쿼리를 분산시킬 수 있습니다. Master-Slave 구성에서는 Slave 서버를 읽기 전용 서버로 사용하여 읽기 쿼리의 부하를 분산시킬 수 있습니다. Master-Master 구성에서는 모든 서버에서 읽기 및 쓰기 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 보호: 복제를 통해 데이터 손실 위험을 줄일 수 있습니다. 서버 하나가 완전히 손상되더라도 다른 서버에 복제된 데이터가 존재하기 때문에 데이터를 복구할 수 있습니다.

지리적 분산: 복제를 통해 서버를 여러 위치에 분산시킬 수 있습니다. 이는 지연 시간을 줄이고 가용성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

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MySQL의 샤딩(Sharding) MySQL에서의 샤딩은 데이터를 다수의 데이터베이스에 분산시켜 저장하는 기술입니다. 샤딩은 수평적인 데이터 분할을 통해 데이터베이스의 용량과 성능을 확장할 수 있습니다.

확장성 향상: 샤딩은 데이터를 여러 데이터베이스 서버로 분산시켜, 단일 서버에 대한 부하를 줄이고 전체 시스템의 성능을 향상시킵니다. 이를 통해 애플리케이션의 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

데이터베이스 성능 향상: 각 샤드는 독립적인 데이터베이스로서 작동하므로, 쿼리는 해당 샤드의 데이터에만 영향을 미치고 결과적으로 데이터베이스 성능이 향상됩니다.

고가용성: 샤딩은 각 샤드가 독립적으로 작동하므로, 하나의 샤드에 문제가 발생하더라도 다른 샤드들은 계속해서 작동할 수 있습니다. 이는 서비스의 가용성을 높여줍니다.

고려해야할 점

샤딩은 복잡한 작업이며, 잘못 구현하면 데이터의 일관성을 손상시키거나 성능 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 샤딩을 계획하고 구현할 때는 이러한 문제를 고려해야 합니다. MySQL에서는 사용자가 직접 샤딩을 구현해야 하는데, 이는 어플리케이션 로직 또는 프록시 계층에서 수행할 수 있습니다.

다른 대안으로, MySQL의 상위 버전인 MySQL Cluster는 자동 샤딩을 지원하여, 데이터를 자동으로 여러 노드에 분산시킵니다. 그러나 MySQL Cluster는 특정 유형의 워크로드에 최적화되어 있으므로, 모든 상황에 적합하지는 않을 수 있습니다.

PostgreSQL

📄 ANSI SQL:2008 규격 준수 86%

ANSI SQL 규격에 대해 높은 준수율로 타 데이터베이스에 비해 이식성이 높음

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ANSI SQL(표준 SQL)은 American National Standards Institute(ANSI)에 의해 제정된 SQL 언어의 표준입니다. SQL은 "Structured Query Language"의 약자로, 관계형 데이터베이스에서 데이터를 관리하고 조작하기 위한 언어입니다.

ANSI SQL은 SQL 언어의 기본 구문과 기능을 정의하며, 여러 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 사이에서 쿼리의 이식성을 보장합니다. 즉, ANSI SQL 표준에 따라 작성된 SQL 쿼리는 여러 DBMS에서 동일하게 작동해야 합니다.

ANSI SQL은 데이터 정의 언어(DDL), 데이터 조작 언어(DML), 데이터 제어 언어(DCL)의 세 가지 주요 구성 요소를 포함합니다:

데이터 정의 언어 (DDL): 이는 데이터베이스 구조를 정의하는 데 사용되는 SQL 명령어로, CREATE, ALTER, DROP 등의 명령어를 포함합니다.

데이터 조작 언어 (DML): 이는 데이터베이스 내의 데이터를 검색, 삽입, 수정, 삭제하는 데 사용되는 SQL 명령어로, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 등의 명령어를 포함합니다.

데이터 제어 언어 (DCL): 이는 데이터베이스 사용자의 권한을 관리하는 데 사용되는 SQL 명령어로, GRANT, REVOKE 등의 명령어를 포함합니다.

그러나 많은 데이터베이스 시스템이 ANSI SQL 표준을 완전히 지원하는 것은 아닙니다. 대신, 대부분의 시스템은 ANSI SQL 표준에 기반을 두고 있지만, 특정 시스템의 기능과 성능을 향상시키는 고유한 확장 기능을 추가로 제공합니다. 이로 인해 동일한 SQL 쿼리가 다른 DBMS에서 다르게 동작하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이는 SQL 언어의 이식성에 제한을 두는 한 가지 요인입니다.

📄 트랜잭션 처리 및 복잡한 쿼리에 강점