데이터베이스(DB)는 모든 서비스의 핵심입니다. 하지만 막상 정리하려고 하면 종류도 많고 용어도 복잡해, 어디서부터 이해해야 할지 막막하게 느껴질 수 있습니다.

이 글에서는 복잡한 기술 설명은 최소화하고, 데이터베이스가 왜 여러 유형으로 나뉘는지, 어떤 상황에서 어떤 DB를 선택해야 하는지, 그리고 AWS에서는 각 유형이 어떤 서비스로 제공되는지를 중심으로 실무 관점에서 정리했습니다.

DB 선택이나 구축, 마이그레이션을 고민하고 있는 기업이라면, 이 글이 기본적인 판단 기준이 되기를 바랍니다.

1. 데이터베이스는 왜 여러 종류로 나뉘었을까?

데이터베이스가 다양한 형태로 발전한 이유는 단순합니다. 모든 데이터를 같은 방식으로 저장하는 것은 비효율적이기 때문입니다. 예를 들어 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해보겠습니다.

• 회원정보처럼 정확성이 중요한 데이터
• 실시간으로 쌓이는 로그·이벤트 데이터
• 접속 속도가 중요한 세션 정보
• 대량 데이터를 모아 분석하는 통계·리포트용 데이터

이 모든 데이터를 하나의 데이터베이스에서 처리하려 하면, 어떤 데이터는 느려지고, 어떤 데이터는 관리가 어려워집니다. 그래서 데이터베이스는 어떤 데이터를, 어떤 방식으로, 어떤 목적에 사용할 것인가에 따라 점점 전문화된 형태로 나뉘게 되었습니다. DB를 선택할 때 “가장 유명한 DB”를 기준으로 삼기보다는, 다음과 같은 질문이 더 중요합니다.

• 이 데이터는 정확성이 중요한가?
• 응답 속도가 가장 중요한가?
• 데이터 구조가 자주 바뀌는가?
• 트래픽이 급격히 증가할 가능성이 있는가?
• 장애 발생 시 영향도는 얼마나 큰가?

이 기준에 따라 선택해야 할 데이터베이스 유형이 달라집니다.

2. 실무에서 많이 사용하는 데이터베이스 유형

1) 관계형 데이터베이스 (RDB)

가장 전통적이고 널리 사용되는 데이터베이스 유형입니다. 엑셀처럼 행과 열 구조로 데이터를 저장하며, 데이터 간 관계를 명확하게 관리할 수 있다는 점이 특징입니다. 주문, 결제, 회원정보처럼 오류가 허용되지 않는 데이터, 정확성과 일관성이 중요한 업무 환경에 적합합니다. 즉, “정확함”이 핵심인 경우에 가장 잘 맞는 데이터베이스입니다.

2) NoSQL 데이터베이스

고정된 테이블 구조를 강제하지 않고, 데이터 구조를 유연하게 정의할 수 있는 데이터베이스입니다. 데이터 구조가 자주 변경되거나, 대규모 데이터를 빠르게 처리해야 하는 경우, 트래픽이 급격히 증가할 가능성이 있는 서비스 환경에서 강점을 보입니다. 확장성과 유연성이 중요한 경우에 적합한 유형입니다.

3) 인메모리 데이터베이스

데이터를 디스크가 아닌 메모리(RAM)에 저장해 매우 빠른 응답 속도를 제공합니다. 로그인 세션, 캐시, 임시 데이터 처리처럼 속도가 중요한 영역이나, 메인 데이터베이스의 부하를 줄이고 싶은 경우에 활용됩니다. 즉, “지연 시간 최소화”가 목표인 역할을 담당합니다.

4) 분석용 데이터베이스 (데이터 웨어하우스)

서비스 운영이 아닌, 데이터를 모아 분석하는 데 특화된 데이터베이스입니다. 로그와 이력 데이터를 집계하거나, 통계·리포트·BI 분석을 수행해야 하는 경우, 운영 DB와 분석 환경을 분리하고 싶을 때 적합합니다. 분석과 의사결정 지원이 목적일 때 선택됩니다.

정리하면, 데이터의 정확성이 가장 중요하다면 관계형 데이터베이스가 적합하고, 확장성과 구조의 유연성이 필요하다면 NoSQL이 적합합니다. 응답 속도가 핵심이라면 인메모리 데이터베이스가 활용되며, 데이터를 모아 분석하고 인사이트를 도출하는 것이 목적이라면 데이터 웨어하우스를 고려하게 됩니다.

다만 실제 서비스 환경에서는 이 중 하나만 사용하는 경우는 드뭅니다. 대부분의 시스템은 여러 유형을 조합해 설계하며, 각 데이터베이스가 서로 다른 역할을 분담하도록 구성됩니다.

3. 데이터베이스 유형별 AWS 서비스 살펴보기

앞서 살펴본 데이터베이스 유형을 AWS 서비스에 대입해보겠습니다. AWS는 각 유형에 맞는 관리형 데이터베이스 서비스를 제공하며, 목적에 따라 이를 조합해 설계할 수 있도록 구성되어 있습니다.

1) 관계형 데이터베이스 – Amazon RDS, Amazon Aurora

관계형 데이터베이스 영역에서 대표 서비스인 Amazon RDS와 Amazon Aurora는 금융, 주문, 결제 시스템처럼 트랜잭션의 정확성과 데이터 무결성이 중요한 환경에 적합합니다.

• Amazon RDS
  • MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle, SQL Server 등 다양한 엔진을 지원하며, 기존 온프레미스 DB와의 호환성이 높습니다. Multi-AZ 구성을 통해 가용성을 확보할 수 있고, 비교적 단순한 구조로 안정적인 운영이 가능합니다.
• Amazon Aurora
  • MySQL·PostgreSQL과 호환되며, 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 구조를 기반으로 더 높은 성능과 확장성을 제공합니다. 3개 AZ에 걸친 6중 복제 스토리지 구조를 사용하며, 스토리지는 자동으로 확장됩니다. 빠른 Failover와 Serverless 옵션도 제공해 트래픽 변동이 큰 환경에 적합합니다.

2) NoSQL 데이터베이스 – Amazon DynamoDB, Amazon DocumentDB

NoSQL 영역에서 대표 서비스인 Amazon DynamoDB와 Amazon DocumentDB는 스키마 유연성과 수평 확장에 강점이 있으며, 대규모 트래픽 환경에 적합합니다.

• Amazon DynamoDB
  • 완전 서버리스 구조로 인스턴스를 관리할 필요가 없으며, 자동 확장과 밀리초 단위 응답을 제공합니다. 글로벌 테이블을 통해 Multi-Region 복제가 가능하며, TTL, Streams, DAX 같은 기능으로 캐시와 이벤트 기반 아키텍처를 구성할 수 있습니다. Key-Value 기반 설계를 사용하며, 조인을 지원하지 않기 때문에 비정규화 설계를 고려해야 합니다.
• Amazon DocumentDB
  • MongoDB API와 호환되는 문서 기반 데이터베이스입니다. JSON 형태로 데이터를 저장하며, 인스턴스 기반구조로 운영됩니다. 스토리지가 자동 확장되고, 읽기 복제본을 통해 확장성을 확보할 수 있습니다.

3) 인메모리 데이터베이스 – Amazon ElastiCache

인메모리 데이터베이스 대표 서비스인 Amazon ElastiCache는 Redis와 Memcached를 지원합니다. 초저지연 응답이 필요한 캐시, 실시간 랭킹, 세션 관리에 주로 활용됩니다.

• ElastiCache for Redis
  • 다양한 자료구조를 지원하며, TTL 설정과 Pub/Sub 기능을 제공합니다. 복제와 Multi-AZ 구성을 지원하고, 장애 시 자동 Failover가 가능하며, 필요에 따라 데이터 영속성 옵션(RDB/AOF)을 설정할 수 있습니다. 
• ElastiCache for Memcached
  • 단순 Key-Value 구조를 기반으로 멀티스레드 환경에서 빠른 성능을 제공합니다. 다만 복제나 영속성 기능은 제공하지 않아 단순 캐싱 목적에 적합합니다.

4) 분석용 데이터베이스 – Amazon Redshift

분석 목적의 데이터베이스는 Amazon Redshift가 대표적입니다. 대규모 집계 쿼리와 BI 리포트, 데이터 분석 환경에 적합하며, 운영 DB와 분리된 분석 전용 환경을 구성할 때 활용됩니다.

• Redshift
  • 컬럼 기반 저장 방식을 사용하며, 여러 노드가 병렬로 데이터를 처리하는 MPP(Massively Parallel Processing) 구조를 갖추고 있습니다. 스토리지와 컴퓨팅을 분리해 확장할 수 있으며, Amazon S3와 연동해 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

지금까지 데이터베이스 유형별 특징과 AWS에서 제공하는 관리형 서비스에 대해 살펴보았습니다. 중요한 점은 각 데이터베이스가 서로 경쟁하는 관계가 아니라, 목적에 따라 함께 설계되어야 하는 구성 요소라는 점입니다.

DB 설계나 마이그레이션을 고민하고 계시다면, 현재 환경과 목표를 기준으로 어떤 조합이 적절한지 검토하는 과정이 필요합니다. 파이브클라우드는 이러한 설계 방향을 함께 고민하고 구체화해 드립니다.