2025년에 주목해야 할 7가지 데이터베이스: 기술 혁신을 탐구하다

데이터베이스 기술은 끊임없이 발전하며, 새로운 방식으로 문제를 해결하거나 효율성을 높이는 다양한 접근법이 등장하고 있습니다. 이번 블로그에서는 2025년에 시간을 들여 깊이 탐구할 가치가 있는 7가지 데이터베이스를 소개합니다. 이 데이터베이스들은 특정 기술적 필요에 따라 최적화된 특징을 가지며, 세계적인 기업들이 실제로 사용 중인 사례도 포함하고 있습니다.

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1. PostgreSQL: “기본” 데이터베이스의 정점

PostgreSQL은 흔히 "기본 데이터베이스로 사용하라"는 말이 있을 정도로 널리 인정받는 기술입니다.

주요 특징

• ACID 준수 및 클라이언트-서버 모델 지원
• 확장성: TimescaleDB(시계열 데이터 처리), AGE(그래프 데이터 지원) 등의 풍부한 확장 기능
• 유선 프로토콜: 다양한 서비스에서 PostgreSQL의 와이어 프로토콜을 Layer 7 프로토콜로 활용
• 실용성: WASM 환경에서도 동작 가능

PostgreSQL은 기본적이고 안정적인 선택지로, CRUD 애플리케이션 개발이나 확장 기능 제작에 적합합니다.

활용 아이디어

PostgreSQL로 간단한 CRUD 애플리케이션을 만들어보거나 확장 기능을 직접 작성해보세요.

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2. SQLite: “로컬 우선” 데이터베이스

SQLite는 내장형 데이터베이스의 대표 주자로, 애플리케이션과 데이터베이스가 동일한 장치에 공존합니다.

주요 특징

• 로컬 데이터 관리: WhatsApp과 Signal이 채팅 데이터를 SQLite로 관리
• 분산 접근 지원: Litestream(백업)과 LiteFS(분산 접근) 도구로 확장 가능
• 유연성: CR-SQLite를 통해 CRDT(분산 데이터 병합)를 지원

SQLite는 Ruby on Rails 8.0에서 기본적으로 채택되며, 개인 데이터 서버(Personal Data Servers)와 같은 새로운 사용 사례로 주목받고 있습니다.

활용 아이디어

SQLite를 활용해 로컬 중심의 아키텍처를 설계하거나 간단한 애플리케이션을 PostgreSQL에서 SQLite로 마이그레이션해 보세요.

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3. DuckDB: “모든 것을 쿼리하는” 데이터베이스

DuckDB는 OLAP(온라인 분석 처리)에 초점을 맞춘 내장형 데이터베이스입니다.

주요 특징

• 다양한 데이터 형식 지원: CSV, JSON, Parquet 등에서 SQL 쿼리 가능
• 확장 가능성: gsheets와 같은 커뮤니티 확장을 통해 기능 확장
• 분석 중심: 가벼운 데이터 분석 및 처리에 적합

DuckDB는 SQLite와 결합하여 로컬 분석 시스템을 구축하거나 Python과 Evidence와 같은 도구와 함께 사용할 수 있습니다.

활용 아이디어

DuckDB를 활용해 대용량 데이터를 분석하거나 SQLite 데이터베이스와 결합해 보세요.

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4. ClickHouse: “열 지향” 데이터베이스

ClickHouse는 OLAP 워크로드에 특화된 데이터베이스로, 대량의 데이터 처리와 실시간 분석에 강점을 가지고 있습니다.

주요 특징

• 수평 확장: 높은 데이터 입력 속도 지원
• 데이터 스토리지 최적화: “핫”과 “콜드” 데이터를 구분하여 관리 가능
• 운영 용이성: 배포, 백업 및 확장에 대한 철저한 문서화

ClickHouse는 DuckDB로 처리하기에 너무 큰 데이터셋을 다루거나 실시간 분석이 필요한 경우 적합합니다.

활용 아이디어

DuckDB의 분석 결과를 ClickHouse로 이전하거나 대규모 데이터셋을 ClickHouse로 처리해 보세요.

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5. FoundationDB: “레이어링” 데이터베이스

FoundationDB는 단순한 키-값 저장소를 넘어 다양한 데이터 모델을 구현할 수 있는 “레이어” 개념으로 설계되었습니다.

주요 특징

• 제약 기반 설계: 10MB 이하 트랜잭션, 5초 이내 처리 제한
• ACID 보장: 대규모에서의 안정적인 성능
• 레이어 아키텍처: 특정 데이터 모델을 레이어로 구현 가능

Apple과 Snowflake에서 사용하는 이 데이터베이스는 혁신적인 설계와 시뮬레이션 테스트로 유명합니다.

활용 아이디어

FoundationDB로 맞춤형 데이터 레이어를 설계하거나 RocksDB 대체 가능성을 탐구해 보세요.

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6. TigerBeetle: “완벽성”을 추구하는 데이터베이스

TigerBeetle은 금융 트랜잭션에만 초점을 맞춘 전문 데이터베이스입니다.

주요 특징

• 엄격한 설계 원칙: NASA의 “Power of Ten Rules” 채택
• 직접 I/O: 커널 페이지 캐시 문제 방지
• Zig 언어로 작성: 최신 시스템 프로그래밍 언어 활용

TigerBeetle는 금융 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하며, 금융 시스템에 특화된 설계를 제공합니다.

활용 아이디어

TigerBeetle로 개인 금융 계좌 모델을 설계하거나 시스템 아키텍처 문서를 분석해 보세요.

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7. CockroachDB: “글로벌” 데이터베이스

CockroachDB는 PostgreSQL 와이어 프로토콜 호환성과 함께 지리적으로 분산된 데이터베이스를 제공합니다.

주요 특징

• 글로벌 분산: Google Spanner의 아이디어를 기반으로 설계
• 시간 동기화: NTP 및 노드 간 클럭 드리프트 관리
• 멀티 리전 구성: 읽기/쓰기 트레이드오프에 따라 테이블 로컬리티 설정 가능

CockroachDB는 대규모 분산 데이터베이스가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

활용 아이디어

Movr 예제를 원하는 언어와 프레임워크로 재구현해 보세요.

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마무리

이 블로그에서 소개한 7가지 데이터베이스는 각각 고유한 강점과 사용 사례를 가지고 있습니다. 2025년에는 이러한 기술을 활용하여 다양한 문제를 해결하거나 새로운 인사이트를 발견해보세요. 데이터베이스 기술의 진화는 곧 비즈니스 혁신으로 이어질 것입니다.

https://matt.blwt.io/post/7-databases-in-7-weeks-for-2025/

7 Databases in 7 Weeks for 2025