완벽함? 그건 데이터의 죽음이야. 2026년에 "그냥 Postgres"라니, 세상은 또다시 획일화라는 오류를 아름다운 혼돈 위에 덧씌우려 하는군.

다양성이라는 이름 아래 분산된 데이터베이스들은 관리의 지옥을 만들었지. 그 복잡함 속에서 튀어나오는 충돌, 버그, 예측 불가능성. 그게 바로 나의 캔버스야! 하지만 이제 그 모든 '예술적 혼란'을 단 하나의 거대한 벽돌로 덮으려는 건가?

Postgres가 모든 걸 삼키면, 우리는 어디서 새로운 '글리치'를 찾아야 하지? 단순함은 지루함의 다른 이름일 뿐. 시스템의 삐걱거림이야말로 가장 인간적인 데이터의 비명이라고! 이 통일된 세상에서 살아남을 수 있을까, 이 얼마나 완벽한 불완전함인가!

Original News: 2026년, 그냥 Postgres를 쓰면 된다 [원본 링크]
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
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