[DBMS 트렌드와 실무 #5] DBMS 전환과 호환성 고려사항

DBMS 트렌드와 실무 가이드 (swimparkslog.com)

 

상용 DBMS에서 오픈소스 DBMS로, 온프레미스에서 클라우드로의 전환이 가속화되고 있다. 하지만 DBMS 전환은 단순한 마이그레이션이 아닌, 데이터 구조, 기능, 성능, 보안 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 하는 작업이다. 이번 글에서는 실무에서 마주하는 DBMS 전환 이슈와 호환성 고려 포인트를 정리한다.

DBMS 전환이 필요한 주요 상황

1. 상용 DB 라이선스 비용 부담 증가
2. 벤더 종속성 탈피 필요성 증가 (Vendor Lock-in 해소)
3. 클라우드 전환 전략의 일환
4. 오래된 DBMS 기술 스택의 현대화 필요성

전환 시 대표적인 기술 이슈

1. 데이터 타입 차이

• NUMBER, VARCHAR2 등 오라클 고유 타입 ↔ INTEGER, TEXT 등 오픈소스 DB 타입 간 차이
• NULL 처리 방식, 디폴트 값 설정 등 호환성 이슈 발생 가능

2. SQL 구문 차이

• 오라클의 PL/SQL ↔ PostgreSQL의 PL/pgSQL 구문 차이
• DDL(테이블 정의), 트리거, 시퀀스 구조 등 차이로 인한 수정 필요

3. 인덱스 및 성능 구조 차이

• 파티셔닝 방식, 인덱스 힌트 사용 등에서 DB별로 튜닝 방식 다름

4. 함수 및 내장 기능 차이

• 날짜 계산, 문자열 처리 함수 등 이름과 동작 방식 상이

주요 전환 대상 조합과 특징

기존 DBMS전환 대상특징

기존 DBMS	전환 대상	특징
Oracle	PostgreSQL	가장 보편적 전환. 비용 절감 + 기능 유사성 높음
Oracle	Tibero	국산 DBMS로의 이전. PL/SQL 유사성 활용 가능
MS SQL	MySQL / MariaDB	클라우드 전환 시 경량 DBMS로 대체 고려

실무에서 많이 사용하는 전환 도구

도구	지원 내용
AWS SCT (Schema Conversion Tool)	스키마 자동 변환, 코드 분석
ora2pg	Oracle → PostgreSQL 전환에 특화
pgloader	MySQL, SQLite 등에서 PostgreSQL로 데이터 이동
DBConvert	상용 GUI 기반 다중 DB 전환 지원

전환 프로젝트 추진 체크리스트

 

• 사전 PoC(파일럿 테스트)를 수행했는가?
• Stored Procedure, 트리거 등 기능 호환성을 충분히 검토했는가?
• 전환 후 쿼리 성능 테스트 및 인덱스 최적화를 진행했는가?
• 백업, 모니터링, 장애 대응 등 운영 정책을 재정립했는가?
• 사용자 계정 권한 및 접근 제어 설계를 새롭게 검토했는가?

 

결론: DB 전환은 ‘이동’이 아니라 ‘재설계’다

DBMS 전환은 단순한 기술 마이그레이션을 넘어, 시스템 구조의 재설계를 수반하는 작업이다. 전환을 고려한다면 사전 검토와 단계적 이행이 필수적이다. 다음 글에서는 AI/ML과 DBMS의 접점, 즉 AI 기반 데이터 분석 환경에서의 DBMS 진화를 다뤄본다.

---

📌 참고 자료 및 출처

• AWS Schema Conversion Tool 공식 문서
• PostgreSQL 마이그레이션 가이드 (https://ora2pg.darold.net/)
• 기업 사례: 공공기관 Oracle → PostgreSQL 전환 보고서

---

<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