PostgreSQL로 외부 서비스 없이 모든 기능 구현 가능
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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: tsvectorto_tsquery로 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/NOTIFY로 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