Postgres는 너무 강력하다(그러나 이것이 문제인 이유)
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
개발 툴
대상자
- 개발자 (특히 스타트업 및 인디 하커)
- 난이도 관점: 중간 (Postgres의 고급 기능 활용)
핵심 요약
- Postgres는 캐싱, 큐, 검색, 실시간 시스템 기능을 모두 포함 (
LISTEN/NOTIFY
,JSONB
,tsvector
활용) - 비용 절감: Redis, Elasticsearch, RabbitMQ 등 외부 서비스 사용 없이도 구현 가능
- ACID 보장: 복수 작업을 하나의 트랜잭션으로 처리 가능
섹션별 세부 요약
1. Postgres의 기능적 가능성
- Postgres는 인스타그램, 디스코드, 노션 등 대규모 시스템에서 사용됨
- Redis 대체:
JSONB
타입과 GIN 인덱스로 키-값 저장소 구현 가능 - Elasticsearch 대체:
tsvector
와to_tsquery
로 풀텍스트 검색 기능 제공
2. 큐 시스템 구현 예시
- ACID-Compliant Job Queue:
```sql
CREATE TABLE job_queue (id SERIAL PRIMARY KEY, job_type VARCHAR(50), payload JSONB, status VARCHAR(20) DEFAULT 'pending');
BEGIN; UPDATE job_queue SET status = 'processing' WHERE id = (SELECT id FROM job_queue WHERE status = 'pending' ORDER BY created_at FOR UPDATE SKIP LOCKED LIMIT 1 RETURNING *); COMMIT;
```
- Zero 추가 인프라: Redis 대비 복잡성 감소
3. 실시간 통신 구현
- WebSocket 대체:
LISTEN/NOTIFY
로 클라이언트에 실시간 업데이트 전달
```sql
CREATE OR REPLACE FUNCTION notify_changes() RETURNS trigger AS $$ BEGIN PERFORM pg_notify('table_changes', json_build_object('table', TG_TABLE_NAME, 'action', TG_OP, 'data', row_to_json(NEW))::text); RETURN NEW; END; $$ LANGUAGE plpgsql;
```
4. 과잉 설계의 비용
- 운영 복잡성: 3가지 외부 서비스 관리, 별도의 백업/보안 절차 필요
- 개발 복잡성: 여러 서비스 간 데이터 일관성 문제, 복잡한 테스트 시나리오
5. 확장성과 성능
- 수직 확장: 단일 인스턴스로 수백만 건의 트랜잭션 처리 가능
- 수평 확장 옵션: Read replica, 파티셔닝, 로직럴 복제 등
6. 과잉 설계의 함정
- 아키텍처 오버엔지니어링: 예상치 못한 트래픽/규모 문제로 복잡성 증가
- 실제 문제 해결 중심 접근: 병목 지점 모니터링, 실제 한계 도달 시만 복잡성 추가
결론
- Postgres를 우선 사용하고, Redis/Elasticsearch 등 외부 도구는 실제 한계 도달 시에만 도입
- 단일 트랜잭션으로 복수 작업 처리 가능 (예: 사용자 등록 + 메일 큐 + 통계 갱신)
- 비용 절감과 유지보수 용이성을 위한 '보통 기술' 선택 전략 추천