[DBMS 트렌드와 실무 #2] 오픈소스 DBMS 도입 확산 배경

DBMS 트렌드와 실무 가이드 (swimparkslog.com)

 

 

레거시 상용 DBMS(Oracle, MS SQL 등) 중심의 데이터베이스 환경에서, 오픈소스 DBMS(PostgreSQL, MySQL 등)로의 전환이 가속화되고 있다. 이번 글에서는 오픈소스 DBMS가 각광받는 이유와 실무 환경에서의 도입 확산 배경을 집중적으로 살펴본다.

오픈소스 DBMS란 무엇인가?

• 소스코드가 공개되어 자유롭게 사용·수정·배포 가능한 데이터베이스 관리 시스템
• 대표적인 시스템: PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite 등
• 커뮤니티 주도 개발 + 일부 기업 주도(예: EnterpriseDB, Percona 등)

오픈소스 DBMS 도입 확산의 주요 배경

1. 상용 라이선스 비용 부담 증가

• Oracle, MS SQL 등 상용 DB의 라이선스 정책 복잡화 및 비용 상승
• CPU, 코어 수 기반 과금 구조로 인한 예산 부담

→ 예산이 제한적인 중견·중소기업, 공공기관, 스타트업 중심으로 대체 수요 증가

2. 클라우드 확산과의 궁합

• 오픈소스 DBMS는 퍼블릭 클라우드와의 연동 및 자동화에 유리
• AWS RDS for PostgreSQL, Google Cloud SQL 등 **서비스형 DBMS(DBaaS)**와도 높은 호환성

3. 성능 및 기능 고도화

• PostgreSQL은 확장성, 파티셔닝, JSON 처리, 트랜잭션 처리 등에서 상용 DB에 근접한 수준
• MySQL 8.0 이상 버전에서도 윈도우 함수, CTE 지원 등 성능 강화

→ 일반적인 업무 시스템에서는 충분한 수준의 성능 제공 가능

4. 커뮤니티와 에코시스템의 성장

• 활발한 글로벌 커뮤니티 운영 → 빠른 업데이트와 문제 해결
• 풍부한 튜닝/운영 문서, 모니터링 도구, 확장 플러그인 보급

실무 도입 시 고려사항

항목	고려 포인트
기술 지원	사내 DB 전문가 또는 오픈소스 전문 업체의 지원 필요
안정성	대용량 운영 경험/성능 테스트 필수
보안 및 규정	데이터 암호화, 접근 통제, 감사 로그 등 반드시 검토
이중화 및 백업	HA 구성, PITR(시점 복구), 클러스터링 전략 수립

PostgreSQL vs Oracle 간 기능 비교 (요약)

항목	Oracle	PostgreSQL
라이선스	유료	오픈소스 (무료)
JSON 지원	있음	있음 (JSONB 고성능)
파티셔닝	강력함	10버전 이상 고도화됨
분산 처리	RAC 등 고가 옵션	Citus 등 확장 기능 필요
커뮤니티 지원	상대적으로 폐쇄	활발한 커뮤니티 운영

결론: 오픈소스는 '대안'이 아니라 '대세'다

PostgreSQL, MySQL 등의 오픈소스 DBMS는 더 이상 비용 절감의 수단만이 아니라, 클라우드 기반 유연한 아키텍처를 설계하는 중심 축이 되고 있다. 다음 글에서는 클라우드 기반의 DBMS, 특히 DBaaS 개념과 실제 서비스별 차이점을 정리해본다.

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📌 참고 자료 및 출처

• PostgreSQL 공식 문서 https://www.postgresql.org/
• Oracle vs PostgreSQL 비교: EnterpriseDB, Percona 자료
• AWS/GCP/Azure 오픈소스 DBMS 지원 가이드

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<DBMS 트렌드와 실무 가이드 시리즈>

 

이 시리즈는 ①최신 DBMS 트렌드와 기술 변화를 정리하고, 오픈소스 전환, 클라우드 DBMS, AI·ML 활용, 보안 전략 등
②실무자가 알아야 할 핵심 주제, ③DBMS 선택과 운영에 필요한 기준과 인사이트를 함께 제공하며 총 8편으로 구성되어 있습니다.

회차	주제	주요 내용 요약
#1	2020년 이후 DBMS 트렌드 총정리	오픈소스 확산, 클라우드 DBMS, AI/ML 도입, 보안 이슈 등 최신 DBMS 흐름
#2	오픈소스 DBMS의 부상과 기업 도입 확대	PostgreSQL, MySQL, MariaDB 중심 도입 증가 배경과 장단점
#3	클라우드 DBMS 시대의 도래 – DBaaS란?	DBaaS 개념, 주요 서비스(AWS RDS, Azure SQL 등), 클라우드 전환 고려사항
#4	산업별로 많이 쓰이는 DBMS 분석	공공, 금융, 제조, 스타트업 등에서 자주 쓰이는 DBMS와 특징 비교
#5	DBMS 간 호환성과 전환 용이성	오라클 → PostgreSQL 등 전환 사례, 마이그레이션 도구 및 전략
#6	AI/ML 기반 데이터 활용과 DBMS 진화	데이터 분석을 위한 ML 모델 연계, AI 내장 DBMS 트렌드
#7	DBMS 보안과 운영 안정성 강화 전략	DB 보안 정책, 감사 로그, 권한 관리, 취약점 관리 등 실무 대응 중심
#8	DBMS 선택과 운영을 위한 실무 체크리스트	DBMS 선택 시 고려 요소, RDB vs NoSQL 비교, 라이선스, 커뮤니티 지원 등