MySQL, PostgreSQL, MongoDB 비교: 어떤 DB를 선택할 것인가?

현대의 소프트웨어 개발에서 데이터베이스는 핵심적인 역할을 담당합니다. 데이터를 안전하게 저장하고, 효율적으로 조회하며, 다양한 비즈니스 로직에 활용되기 위해서는 적절한 데이터베이스 선택이 중요합니다. 대표적인 오픈소스 데이터베이스로는 MySQL, PostgreSQL, MongoDB가 있으며, 각각의 구조와 특성, 강점이 다릅니다. 이 글에서는 이 세 가지 데이터베이스를 비교해보며, 어떤 상황에서 어떤 DB를 선택하는 것이 유리한지 분석하겠습니다.

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1. MySQL: 가장 널리 사용되는 RDBMS

1-1. 특징

• 관계형 데이터베이스(RDBMS) 구조를 따릅니다.
• SQL(Structured Query Language) 기반으로 쿼리를 작성합니다.
• 트랜잭션, 조인, 외래 키 등의 기능을 제공합니다.
• Oracle에 의해 소유 및 관리되며, 커뮤니티와 엔터프라이즈 버전으로 나뉩니다.

1-2. 장점

• 설치와 사용이 간편하고, 진입 장벽이 낮습니다.
• 다양한 호스팅 환경에서 기본적으로 지원합니다.
• 레퍼런스 자료와 커뮤니티가 매우 풍부합니다.

1-3. 단점

• 트랜잭션 처리나 복잡한 쿼리에 있어 PostgreSQL보다 성능이 떨어질 수 있습니다.
• 최신 표준 SQL을 완전히 지원하지 않으며, 기능적으로 PostgreSQL보다 제한적입니다.

1-4. 활용 사례

• 워드프레스 기반 웹사이트
• 쇼핑몰, 블로그 등 일반적인 웹 애플리케이션
• LAMP 스택(Linux, Apache, MySQL, PHP)

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2. PostgreSQL: 고급 기능이 탑재된 오픈소스 RDBMS

2-1. 특징

• MySQL과 마찬가지로 관계형 데이터베이스입니다.
• ANSI SQL 표준을 충실히 따르며, 다양한 고급 기능을 제공합니다.
• 트랜잭션, 뷰, 트리거, 저장 프로시저 등을 완벽하게 지원합니다.
• JSON, XML 등 비정형 데이터 처리도 가능해 하이브리드형 DB로 활용됩니다.

2-2. 장점

• ACID 트랜잭션을 안정적으로 지원합니다.
• 복잡한 쿼리와 대규모 데이터 처리에 뛰어난 성능을 보입니다.
• GIS 데이터 처리를 위한 PostGIS 확장이 탁월합니다.
• 커스터마이징이 자유롭고 플러그인 생태계가 활발합니다.

2-3. 단점

• 설치나 설정이 다소 복잡할 수 있어 초보자에게는 진입 장벽이 있습니다.
• 메모리와 디스크 사용량이 MySQL보다 높은 경우가 있습니다.

2-4. 활용 사례

• 금융 시스템 및 공공 기관의 데이터 분석 플랫폼
• 과학 연구소의 시뮬레이션 결과 저장
• 데이터 집계, 통계 분석 시스템

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3. MongoDB: 유연한 문서 기반 NoSQL 데이터베이스

3-1. 특징

• 문서 지향(Document-Oriented) NoSQL 데이터베이스입니다.
• JSON과 유사한 형식인 BSON을 사용합니다.
• 스키마리스 구조로 유연한 데이터 저장이 가능합니다.
• 관계형 DB의 테이블 개념이 아닌 컬렉션(Collection)과 문서(Document)를 사용합니다.

3-2. 장점

• 스키마 없이도 데이터 저장이 가능하여 빠른 프로토타이핑에 적합합니다.
• 대용량 데이터를 수평적으로 쉽게 분산 저장할 수 있어 스케일링에 강함.
• MongoDB Atlas 등 클라우드 호스팅이 잘 마련되어 있음.

3-3. 단점

• 복잡한 조인 연산이 불가능하거나 제한적입니다.
• 관계형 DB에 익숙한 개발자에게는 새로운 접근 방식이 필요합니다.
• 트랜잭션 처리에 있어 RDBMS보다 미흡할 수 있습니다.

3-4. 활용 사례

• IoT 데이터 수집 및 분석
• 실시간 채팅 시스템, 로그 저장 시스템
• CMS(콘텐츠 관리 시스템), 대규모 유저 데이터 저장

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4. 비교 요약 표

 

항목	MySQL	PostgreSQL	MongoDB
데이터 구조	관계형	관계형	문서 기반 (NoSQL)
트랜잭션 지원	부분 지원	완전 지원 (ACID)	최근 버전에서 지원
성능	읽기 성능 우수	복잡한 쿼리에 강함	대용량 데이터 처리에 강함
스키마	고정 스키마	고정 스키마	스키마리스
확장성	수직 확장 중심	수직 및 수평 확장	수평 확장 용이
커뮤니티	매우 활발	활발	최근 급성장
사용 예	CMS, 쇼핑몰	금융, 통계 분석	IoT, 로그 분석

 

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5. 선택 기준 정리

어떤 데이터베이스가 더 ‘좋다’기보다는, 어떤 상황에 더 적합한지에 초점을 맞춰야 합니다.

• MySQL은 가벼운 웹 애플리케이션, 스타트업, 블로그 등에 적합합니다.
• PostgreSQL은 정합성이 중요한 금융 시스템, 공공 데이터 처리 등 복잡한 업무 로직에 유리합니다.
• MongoDB는 빠르게 변화하는 데이터 구조, 유연성이 중요한 환경에서 빛을 발합니다.

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6. 결론

현대의 애플리케이션은 상황에 따라 서로 다른 특성을 요구합니다. 전통적인 관계형 DB가 필요한지, 유연한 스키마를 가진 NoSQL DB가 적합한지 판단해야 합니다. MySQL, PostgreSQL, MongoDB는 각기 다른 강점을 가지고 있으며, 이를 바탕으로 업무 특성, 데이터 구조, 확장성 요구사항 등을 고려해 현명하게 선택해야 합니다.

팁: 최근에는 두 가지 이상의 DB를 함께 사용하는 폴리글랏 퍼시스턴스(Polyglot Persistence) 방식도 많이 사용됩니다. 예를 들어 사용자 정보는 MySQL에 저장하고, 활동 로그는 MongoDB에 저장하는 방식입니다.

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7. MySQL 설치 방법 및 예제 쿼리

7-1. 설치 방법 (Ubuntu 기준)

sudo apt update
sudo apt install mysql-server
sudo systemctl start mysql
sudo mysql_secure_installation

7-2. 기본 명령어 및 예제 쿼리

-- 데이터베이스 생성
CREATE DATABASE testdb;

-- 테이블 생성
USE testdb;
CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100)
);

-- 데이터 삽입
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('홍길동', 'hong@test.com');

-- 데이터 조회
SELECT * FROM users;

-- 조건 검색
SELECT * FROM users WHERE name = '홍길동';

-- 데이터 수정
UPDATE users SET email = 'hong@new.com' WHERE name = '홍길동';

-- 데이터 삭제
DELETE FROM users WHERE name = '홍길동';

 

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8. PostgreSQL 설치 방법 및 예제 쿼리

8-1. 설치 방법 (Ubuntu 기준)

sudo apt update
sudo apt install postgresql postgresql-contrib
sudo systemctl start postgresql
sudo -i -u postgres
psql

8-2. 기본 명령어 및 예제 쿼리

-- 데이터베이스 생성
CREATE DATABASE testdb;

-- 테이블 생성
\c testdb
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100)
);

-- 데이터 삽입
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('김철수', 'kim@test.com');

-- 데이터 조회
SELECT * FROM users;

-- 조건 검색
SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%@test.com';

-- 데이터 수정
UPDATE users SET name = '김영수' WHERE name = '김철수';

-- 데이터 삭제
DELETE FROM users WHERE name = '김영수';

 

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9. MongoDB 설치 방법 및 예제 쿼리

9-1. 설치 방법 (Ubuntu 기준)

sudo apt update
sudo apt install -y mongodb
sudo systemctl start mongodb
sudo systemctl enable mongodb

MongoDB 셸 접속:

mongosh

9-2. 기본 명령어 및 예제 쿼리

// 데이터베이스 선택 또는 생성
use testdb

// 컬렉션 생성 및 데이터 삽입
db.users.insertOne({ name: "이영희", email: "lee@test.com" })

// 여러 데이터 삽입
db.users.insertMany([
  { name: "박민수", email: "park@test.com" },
  { name: "최지우", email: "choi@test.com" }
])

// 데이터 조회
db.users.find()

// 조건 검색
db.users.find({ name: "박민수" })

// 데이터 수정
db.users.updateOne({ name: "최지우" }, { $set: { email: "choi@new.com" } })

// 데이터 삭제
db.users.deleteOne({ name: "박민수" })

 

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10. 마무리

이처럼 MySQL과 PostgreSQL은 SQL 기반 관계형 데이터베이스로 비슷한 문법을 사용하지만 기능의 차이가 존재하며, MongoDB는 전혀 다른 접근 방식의 문서형 데이터베이스입니다. 각 DBMS의 설치 및 활용이 비교적 간단하며, 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크와 연동도 수월합니다.

실제 개발 환경에서는 이 기본 명령어들을 바탕으로 ORM(Object Relational Mapping) 도구나 프레임워크와 결합하여 사용되는 경우가 많습니다. 예를 들어:

• Python의 SQLAlchemy, Django ORM
• Node.js의 Sequelize, Mongoose
• Java의 Hibernate, Spring Data 등

데이터베이스는 단순한 저장소가 아니라 시스템의 안정성과 확장성을 좌우하는 핵심 인프라이므로, 이와 같은 기초부터 차근차근 익히는 것이 중요합니다.

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