내부 툴 및 SaaS 백엔드를 위한 PostgreSQL vs SQL Server

데이터베이스 선택으로 해결하려는 문제

내부 툴과 SaaS 백엔드는 초기에는 비슷하게 보입니다: 폼, 테이블, 검색, 권한, 그리고 많은 생성·조회·수정·삭제 화면들. 데이터베이스 선택은 이 상태가 단순하게 유지될지 아니면 지속적인 정리 작업으로 변할지를 결정합니다.

내부 툴은 보통 빠른 반복, 명확한 권한, 신뢰할 수 있는 임포트·익스포트, 일상 쿼리에 대한 안정적인 성능을 필요로 합니다. SaaS 백엔드는 여기에 다중 테넌트, 더 높은 가동시간 기대치, 명확한 감사 기록, 안전한 마이그레이션, 그리고 성장이 리라이트를 강요하지 않아야 한다는 압박이 더해집니다.

CRUD 중심 앱은 데이터셋이 작고 트래픽이 가벼울 때는 거의 모든 쿼리가 잘 돌아가기 때문에 만족스럽게 느껴집니다. 문제는 동시에 더 많은 일이 일어날 때 나타납니다: 더 많은 동시 편집, 큰 테이블, “모든 것으로 필터”하는 화면들, 이메일·청구·동기화 같은 백그라운드 작업들. 그 시점에는 인덱스, 쿼리 플랜, 운영 규율이 초기 설계한 스키마보다 더 중요해집니다.

일단 결정하면 되돌리기 힘든 선택도 있습니다. 라이선스와 조달은 배포할 수 있는 것을 제한할 수 있습니다. 팀의 역량은 압박 상황에서 이를 지원할 사람이 필요하기 때문에 중요합니다. 도구와 통합(ETL, BI, 백업, 모니터링)은 일상 작업의 원활함을 결정합니다. 플랫폼 고유 기능은 락인(lock-in)을 만들 수 있습니다. 그리고 스키마와 데이터가 커질수록 마이그레이션은 더 어려워집니다.

PostgreSQL과 SQL Server를 단순히 네 가지 결정으로 보는 것이 도움이 됩니다: 비용, 운영, 리포팅, 확장. 네 가지 모두에 완벽한 답이 필요하지는 않지만, 어떤 항목이 앱에 가장 중요한지 알아야 합니다.

예: AppMaster로 운영 대시보드를 만들고 내부에 배포한 뒤 제품화한다고 합시다. 고객별 리포팅, 스케줄된 익스포트, 수십 명이 동시에 "지난 90일" 필터를 돌리는 기능을 추가하면, 데이터베이스는 더 이상 체크박스 항목이 아니라 신뢰성 스토리의 일부가 됩니다.

각 데이터베이스가 잘 맞는 상황 — 요약

PostgreSQL과 SQL Server에 대해 빠른 직관을 원하면 팀, 호스팅 제약, 그리고 6개월 뒤에 ‘완료’ 상태가 어떻게 보여야 하는지를 기준으로 시작하세요.

PostgreSQL은 새로운 SaaS 백엔드를 구축하는 팀에 흔한 기본 선택입니다. 주요 클라우드에서 널리 사용 가능하고 표준을 잘 지원하며, 에디션 협상 없이 많은 기능을 제공합니다. 이식성이 중요하거나 컨테이너 친화적 환경을 원하거나 관리형 데이터베이스 서비스를 활용할 계획이라면 적합합니다.

SQL Server는 Windows, Active Directory, BI 스택이 이미 일상 운영의 일부인 Microsoft 중심 조직에서 빛을 발하는 경우가 많습니다. 보고 파이프라인이 Microsoft 도구에 의존하거나 DBA가 SQL Server에 깊은 경험이 있다면 소프트웨어 비용이 있더라도 사람과 프로세스 비용이 낮을 수 있습니다.

대부분의 “상황에 따라 다르다”는 답은 제약 조건으로 귀결됩니다. 이는 보통 빠르게 선택을 결정합니다: 팀이 자신 있게 운영할 수 있는지, 조달과 컴플라이언스가 허용하는지, 이미 속한 생태계는 어떤지, 목표 지역에 관리형 서비스가 있는지, 워크로드가 주로 CRUD인지 아니면 무거운 크로스팀 리포팅인지.

관리형 데이터베이스 제공은 트레이드오프를 바꿉니다. 백업, 패치, 장애조치가 덜 고통스러워지지만 다른 면에서 비용을 지불합니다: 비용, 제한, 튜닝에 대한 제어 감소.

구체적 시나리오: 작은 운영 팀이 내부 티케팅 툴을 만들고 나중에 고객 포털로 전환합니다. 고객별 리포팅, 예약 익스포트, 여러 사람이 동시에 필터를 돌리는 상황이 되면 데이터베이스는 더 이상 단순한 항목이 아닙니다. AppMaster 같은 노코드 플랫폼으로 여러 클라우드에 쉽게 배포하려면 PostgreSQL이 편한 선택인 경우가 많습니다. 반대로 회사가 이미 표준화된 SQL Server 모니터링과 리포팅을 운영하고 Microsoft 라이선싱 내부에 있다면 SQL Server가 새 제품에도 더 안전한 선택일 수 있습니다.

라이선스와 총비용: 실제로 지불하는 것

사람들이 PostgreSQL과 SQL Server를 비교할 때 가격 차이는 단순히 “무료 vs 유료”가 아닙니다. 실제 비용은 코어 수, 환경 수, 지원 기대치, 안전하게 운영하기 위해 필요한 데이터베이스 복사본 수에서 나타납니다.

SQL Server 비용은 라이선스에 의해 좌우됩니다. 많은 팀이 코어 단위로 비용을 지불하고, 선택한 에디션이 한계와 기능을 결정합니다. 더 큰 기계로 옮기거나 피크 부하를 위해 CPU를 추가하거나 가용성과 보안을 위해 높은 에디션을 표준화하면 청구서가 올라갑니다.

PostgreSQL은 라이선스 비용이 없지만 비용이 전혀 없는 것은 아닙니다. 호스팅, 스토리지, 백업, 인시던트 대응에 비용이 들고, 운영할 팀의 시간이나 관리형 서비스 요금도 지불해야 합니다. 팀이 이미 Postgres를 알고 있거나 관리형 서비스를 선택하면 비용은 예측 가능하게 유지되는 경향이 있습니다. 그렇지 않다면 초기 몇 달은 예상보다 더 비쌀 수 있습니다.

복제본, 고가용성, 여러 환경을 추가하면 비용은 빠르게 변합니다. 데이터베이스가 존재할 모든 곳을 목록으로 만드는 것이 도움이 됩니다: 프로덕션과 장애조치, 대시보드를 위한 읽기 복제본, 프로덕션을 미러링하는 스테이징과 테스트, 컴플라이언스를 위한 고객별 분리 가능성, 두 번째 리전의 재난복구 등.

숨겨진 항목들이 승자를 결정하곤 합니다. 지원, 백업 스토리지와 복원 테스트, 모니터링과 알림, 로그 보관과 접근 검토 같은 감사 요구 사항에 예산을 잡으세요. 흔한 전환점은 내부 CRUD 툴이 SaaS 앱이 되면서 더 엄격한 접근 제어, 신뢰할 수 있는 복원, 안전한 릴리스 워크플로우가 필요해지는 경우입니다. AppMaster 같은 도구는 앱 빌드를 빠르게 해주지만 데이터베이스는 24/7로 운영되는 것으로 가격과 계획을 세워야 합니다.

운영 오버헤드: 새벽에 깨우지 않고 운영하기

실사용자와 실제 데이터가 쌓이면 데이터베이스가 얼마나 많은 일상 작업을 필요로 하는지 대부분의 팀이 과소평가합니다. PostgreSQL vs SQL Server 논쟁에서 운영 느낌이 단일 기능보다 더 중요할 때가 많습니다.

두 데이터베이스 모두 핵심 작업은 비슷합니다: 백업, 복원, 패치, 업그레이드. 차이는 주로 도구와 습관입니다. SQL Server는 Microsoft 중심 환경에서 많은 작업이 안내되고 표준화되는 경향이 있어 매끄럽게 맞는 편입니다. PostgreSQL도 동일하게 강력하지만, 백업 방식, 모니터링 스택, 업그레이드 방법 같은 더 많은 선택을 요구하는 경우가 많습니다. 팀에 따라 이 점이 장점이 될 수도, 좌절이 될 수도 있습니다.

팀을 물어뜯는 작업들은 단순하지만 미루기 쉬운 것들입니다: 복원이 실제로 작동하는지 증명하기, 다운타임이나 읽기 전용 창을 고려해 버전 업그레이드를 계획하기, 테이블이 커질 때 인덱스를 건강하게 유지하기, 커넥션 수와 풀 설정 감시하기, 디스크 사용량·복제 지연·느린 쿼리에 대한 알림 설정하기.

고가용성과 장애조치는 공짜가 아닙니다. 둘 다 할 수 있지만 누가 페이지를 받는지, 장애조치를 어떻게 테스트할지, 애플리케이션이 장애 동안 어떻게 동작할지(재시도, 타임아웃, 멱등 쓰기 등)를 결정해야 합니다. 관리형 서비스는 설정 작업을 줄여주지만 책임을 없애주지는 않습니다.

데이터가 커질수록 마이그레이션은 더 어려워진다

10,000행일 때 즉시 끝나던 스키마 변경이 1억 행에서는 긴 락이 될 수 있습니다. 운영상 이기는 보통 브랜드가 아니라 프로세스에서 옵니다: 작업 시간을 예약하고, 변경을 작게 유지하며, 롤백을 연습하세요. 노코드 플랫폼을 사용하더라도 데이터 모델 업데이트가 프로덕션에 도달하는 방법과 실제 백업으로 검증하는 계획이 필요합니다.

팀 역량이 리스크를 바꾼다

전담 DBA나 강한 데이터베이스 경험이 있으면 어느 선택이든 안정적일 수 있습니다. 운영이 개발자 주도라면 팀의 일상 도구와 호스팅 편의성에 맞는 것을 선택하세요. 누군가 반쯤 잠든 상태에서도 따라 할 수 있는 단순한 런북을 유지하세요.

리포팅과 분석: 강점과 흔한 병목

리포팅은 보통 임시 질문, 자주 갱신되는 대시보드, 회의 직전에 누군가 실행하는 익스포트의 혼합입니다. 이런 읽기 작업은 예측 불가능하고 무거울 수 있으며 CRUD 트래픽과 경쟁합니다.

PostgreSQL과 SQL Server 모두 복잡한 조인, 윈도우 함수, 큰 집계를 처리할 수 있습니다. 차이로 느껴지는 것은 주로 튜닝과 주변 도구입니다. 회사가 이미 Microsoft 도구를 운영 중이면 SQL Server의 리포팅 생태계가 장점이 됩니다. PostgreSQL도 강력한 기능을 제공하지만 BI 도구와 신중한 쿼리·인덱스 작업에 더 의존할 가능성이 있습니다.

실용적인 규칙: 쿼리를 단순하게 만드세요. 초기에 필터링하고 반환 컬럼을 줄이며 실제로 사용하는 필터와 조인 키에 맞는 인덱스를 추가하세요. PostgreSQL에서는 복합 인덱스와 쿼리 플랜 확인이 자주 중요합니다. SQL Server에서는 인덱스와 통계, 때로는 분석형 스캔을 위한 컬럼스토어가 유용합니다.

OLTP 데이터베이스를 과부하시키는 일반적인 리포팅 패턴은 다음과 같습니다: 대시보드가 너무 자주 전체 테이블 스캔을 수행함, 업무 중에 모든 것을 익스포트하는 작업, 넓은 조인과 정렬이 큰 테이블을 가로지르는 경우, 총계를 위해 이벤트 테이블을 스캔함 대신 롤업을 사용하지 않음, 앞부분 와일드카드 같은 인덱스를 무력화하는 임시 필터.

리포팅이 앱을 느리게 한다면 보통 관심사를 분리할 시점입니다. 거대한 데이터 프로그램이 필요하지 않습니다.

리포트가 피크 쓰기 동안 빠르게 유지되어야 하거나, 장시간 실행되는 쿼리가 프로덕션 작업을 차단하면 별도의 리포팅 데이터베이스나 웨어하우스 도입을 고려하세요. 몇 분 지연을 허용하거나 공통 지표를 위한 사전 집계 테이블을 허용할 수 있다면 리포팅 분리는 큰 도움이 됩니다.

AppMaster로 내부 툴이나 SaaS 백엔드를 빌드한다면 초기에 이를 계획하세요: 트랜잭션 테이블을 깔끔하게 유지하고, 도움이 되는 곳에는 간단한 요약 테이블을 추가하며, 보고가 라이브 CRUD 트래픽과 경쟁하지 않도록 익스포트나 동기화 작업을 예약하세요. 어떤 데이터베이스 라벨이 붙는지보다 이런 결정이 더 중요할 때가 많습니다.

CRUD 중심 앱에서 중요한 데이터 모델과 기능

CRUD 중심 앱은 문서상으로는 단순해 보이지만 초기 데이터 모델 선택이 성장, 재시도, 많은 사용자의 동시 저장을 어떻게 처리할지를 결정합니다. 또한 일상 개발자 경험이 PostgreSQL과 SQL Server 선택에 영향을 줄 수 있는 부분입니다.

기본 키가 좋은 예입니다. 정수형 ID는 작고 인덱스 친화적이지만 많은 삽입 부하에서 핫스팟을 만들 수 있습니다. UUID는 항상 증가하는 패턴을 피하고 오프라인 친화적 클라이언트와 이후 데이터 병합에 유리하지만 저장 공간이 더 들고 인덱스가 커집니다. UUID를 선택하면 추가 인덱스 크기를 계획하고 테이블 전반에 일관되게 사용해 조인이 예측 가능하도록 하세요.

동시성은 또 다른 조용한 실패 모드입니다. 많은 내부 툴과 SaaS 백엔드는 짧은 트랜잭션을 많이 실행합니다: 행을 읽고 상태를 업데이트하고 감사 레코드를 쓰고 반복합니다. 위험은 피크 사용 시 쌓이는 락 패턴이 되는 경우가 많습니다. 트랜잭션을 짧게 유지하고 안정된 순서로 업데이트하며 업데이트가 행을 빠르게 찾도록 인덱스를 추가하세요.

반구조화 데이터는 이제 일반적입니다. 고객별 설정이나 이벤트 페이로드가 그렇습니다. 두 데이터베이스 모두 JSON 스타일 저장을 처리할 수 있지만, 필터링하는 필드는 실제 컬럼으로 유지하고 JSON은 자주 변경되는 부분에 도구로 사용하세요.

커밋하기 전 빠른 체크리스트:

• 주로 몇 개의 필드로 필터링하나요, 아니면 텍스트와 메타데이터 전반에 걸친 검색이 필요한가요?
• 자주 바뀌는 유연한 고객별 설정이 필요한가요?
• 동시에 많은 쓰기가 발생할 것으로 보이나요(지원팀, 자동화, API 클라이언트)?
• 곧바로 감사 로그, 이벤트, 히스토리 테이블을 추가할 것으로 예상하나요?

시각적 모델러로 내부 툴을 만드는 경우(예: AppMaster의 Data Designer가 PostgreSQL을 타깃으로 삼는 경우) 이러한 선택은 여전히 중요합니다. 생성된 스키마는 키 타입, 인덱스, JSON 사용 방식을 반영합니다.

단계별: 과도하게 고민하지 않고 앱에 맞게 선택하는 법

PostgreSQL과 SQL Server 사이 선택은 기능을 두고 논쟁하는 대신 워크로드를 측정하면 쉬워집니다. 완벽한 예측이 필요하지 않습니다. 몇 가지 수치와 현실 점검이면 됩니다.

간단한 결정 흐름

1. 성장을 평이한 용어로 추정하세요. 12개월 안에 가장 큰 테이블이 몇 행에 이를지, 안정적 쓰기 속도와 피크 동시성, 상위 쿼리 유형은 무엇인지.
2. 먼저 호스팅 모델을 고르세요. 일상 작업을 줄이고 싶다면 관리형 데이터베이스를 가정하세요. 자체 호스팅해야 한다면 누가 패치하고 튜닝하며 인시던트를 처리할지 솔직히 판단하세요.
3. 안전성의 기준을 세우세요. 백업 빈도, 보관 기간, RPO와 RTO 목표를 정의하세요. 매주 검토할 항목(디스크 성장, 느린 쿼리, 복제 지연, 커넥션 포화 등)을 결정하세요.
4. 현실 데이터로 작은 증명을 실행하세요. 현실적인 샘플을 임포트하고 자주 실행될 주요 쿼리 몇 개와 버스트를 모방한 쓰기 테스트를 실행하세요.
5. 단순한 점수표로 결정하세요. 이론적 논쟁에서 이기는 쪽이 아니라 팀이 잘 운영할 수 있는 옵션을 고르세요.

증명 이후 점수표는 설명 가능하게 유지하세요:

• 총비용(라이선스, 관리형 서비스 티어, 백업 스토리지)
• 팀 역량(팀이 무리 없이 운영할 수 있는지)
• 실제 쿼리에 대한 성능(일반 벤치가 아니라 실제 쿼리)
• 컴플라이언스와 보안 요구사항(접근 통제, 감사)
• 운영 적합성(모니터링, 업그레이드, 인시던트 대응)

내부 툴을 AppMaster로 빌드한다면 데이터베이스 모델이 PostgreSQL 우선이라는 점은 강력한 기본값이 될 수 있습니다. 핵심 쿼리와 쓰기 버스트가 예상 부하에서 건강한지 증명이 보여주면 됩니다.

흔한 실수와 확장 시 주의할 점

PostgreSQL vs SQL Server 결정에서 가장 큰 함정은 데이터베이스가 “작고 친절한 상태”로 영원히 남을 거라고 가정하는 것입니다. 대부분의 실패는 앱이 인기를 얻고 데이터가 지저분해진 뒤에만 드러나는 피할 수 있는 습관에서 옵니다.

기본 설정은 거의 생산 환경에 적합하지 않습니다. 전형적 이야기는 스테이징에서는 괜찮았는데 첫 스파이크에서 느린 쿼리, 타임아웃, 디스크 증가 문제를 보는 경우입니다. 초기부터 백업, 모니터링, 메모리와 병렬 작업에 대한 합리적 한계를 계획하세요.

리포팅도 또 다른 흔한 문제 원인입니다. 팀이 핵심 쓰기를 처리하는 동일한 데이터베이스에서 무거운 대시보드를 돌리면 단순한 CRUD 동작이 느려지는 이유를 궁금해합니다. 리포팅을 통제하거나 예약하거나 분리해 쓰기를 도둑맞지 않게 하세요.

인덱스 실수는 양날의 칼입니다. 인덱스가 부족하면 목록과 검색이 느려지고, 과도하면 스토리지가 팽창하고 삽입·업데이트가 비싸집니다. 실제 쿼리 패턴을 사용하고 앱 변화에 따라 인덱스를 재검토하세요.

커넥션 관리도 “작동할 때까지는” 문제가 되지 않는 고전입니다. 내부 툴에서 적절하던 풀 사이즈가 백그라운드 작업, 더 많은 웹 트래픽, 관리자 작업이 추가되면 붕괴할 수 있습니다. 커넥션 스파이크, 장기 유휴 세션, 재시도를 주의하세요.

피해야 할 확장 습관:

• 단순해서라고 관련 없는 데이터를 섞어 넣은 하나의 거대한 테이블
• 모든 것을 "안전하게" 업데이트하려는 하나의 거대한 트랜잭션
• 타임아웃이나 제한 없이 임의의 쿼리를 허용하는 것
• 측정 없이 모든 컬럼에 인덱스를 추가하는 것
• 사용자가 불평할 때까지 느린 쿼리 로그를 무시하는 것

예시: 작은 지원 툴이 SaaS 백엔드가 됩니다. 새 분석 페이지가 수개월 분량의 티켓을 가로지르는 넓은 필터를 실행하는데 에이전트들은 하루 종일 티켓을 업데이트합니다. 보통 해결책은 극적이지 않습니다: 적절한 인덱스 추가, 분석 쿼리 제한, 리포팅 워크로드 분리.

AppMaster 같은 플랫폼으로 생성된 백엔드도 동일하게 다루세요. 실제 쿼리를 측정하고 안전한 한계를 설정하며 리포팅이 핵심 쓰기와 경쟁하지 않게 하세요.

커밋(또는 확장) 전 빠른 체크리스트

데이터베이스를 고르기 전에 한 가지만 하겠다면, 빠르게 복구할 수 있는지 확인하고 실제 워크로드에서 성능을 확인하세요. 대부분의 PostgreSQL vs SQL Server 논쟁은 고통스러운 부분이 나중에 드러난다는 점을 놓칩니다.

신뢰성과 운영 체크

초록색 체크를 그대로 믿지 마세요. 깨끗한 환경에 실제 복원을 실행하고 앱이 정상적으로 읽고 쓸 수 있는지 검증하세요. 엔드투엔드 시간을 측정하고 다른 사람이 반복할 수 있도록 단계별로 문서화하세요.

기본적인 모니터링을 조기에 설정하세요: 디스크 여유 공간, 주간 성장률, 그리고 알림 임계값. 스토리지 문제는 쓰기가 실패할 때까지 눈에 띄지 않는 경우가 많습니다.

성능 및 확장 체크

확장 전에 쿼리를 한 번 점검하세요. 가장 자주 실행되는 느린 쿼리들을 캡처하고(단일 최악 쿼리만이 아니라) 시간에 따라 추적하세요.

짧은 체크리스트:

• 백업: 단순히 “백업 성공”이 아니라 검증된 복원 테스트 실행
• 인덱스: 상위 10개 느린 쿼리 식별 및 추적
• 커넥션: 피크 트래픽에서 풀 한계 설정 및 모니터링
• 스토리지: 여유 공간 및 성장률에 대한 알림 설정
• 스키마 변경: 큰 테이블에 대한 마이그레이션 계획(시간 창 및 롤백)

리포팅에 대한 명확한 규칙을 세우세요. 누군가 Export 버튼을 눌러 CRUD 요청을 처리하는 동일한 데이터베이스에서 거대한 쿼리를 트리거할 수 있다면 문제가 생깁니다. 무거운 익스포트와 대시보드 쿼리가 어디에서 실행되는지, 어떻게 제한되는지, 타임아웃 동작이 어떻게 되는지 결정하세요.

AppMaster로 빠르게 내부 툴을 만든다면 이러한 체크를 각 릴리스의 완료 기준으로 포함하세요. 나중으로 미루지 마세요.

예시 시나리오: 내부 툴을 SaaS 백엔드로 확장하기

흔한 경로는 이렇습니다: 에이전트용 지원 대시보드, 티켓 워크플로(상태, 할당, SLA), 사용자가 티켓을 생성하고 볼 수 있는 간단한 고객 포털로 시작합니다. 내부 툴로 시작해 고객 로그인과 청구를 추가하면서 조용히 SaaS가 됩니다.

0-3개월: 작은 데이터, 빠른 기능

초기에는 거의 모든 설정이 잘 작동합니다. 몇 개의 테이블(users, tickets, comments, attachments), 기본 검색, 관리자용 몇 번의 익스포트가 있습니다.

이 단계의 가장 큰 이점은 속도입니다. AppMaster 같은 노코드 플랫폼을 사용해 UI, 비즈니스 로직, API를 빠르게 출시한다면 데이터베이스 선택은 주로 호스팅 용이성과 비용 예측 가능성에 영향을 미칩니다.

12개월쯤: 무엇이 깨지기 시작하는가

사용량이 늘어나면 문제는 대개 “데이터베이스가 느리다”가 아니라 “한 가지 느린 작업이 모든 것을 막는다”입니다. 전형적 문제는 큰 CSV 익스포트의 타임아웃, 행을 잠그는 무거운 쿼리로 인한 티켓 업데이트 지연, 다운타임 창이 필요한 스키마 변경, 감사 로그·역할 기반 접근·보존 규칙의 필요성 증가 등입니다. OLTP 트래픽(티켓)과 분석 트래픽(대시보드)이 충돌하기 시작합니다.

이 시점에서 PostgreSQL과 SQL Server의 차이가 실전에서 더 뚜렷하게 느껴질 수 있습니다. SQL Server는 성숙한 내장 리포팅·모니터링 도구에 기대기 쉬우나 에디션과 라이선스 결정이 복제본·고가용성·코어 추가 시 더 민감해질 수 있습니다. PostgreSQL은 비용 구조가 비교적 단순한 경우가 많지만 백업, 모니터링, 리포팅 접근 방식을 선택하고 표준화하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.

현실적인 경로는 메인 데이터베이스를 티켓과 포털 트래픽에 집중시키고 리포팅을 분리하는 것입니다. 읽기 복제본, 스케줄된 리포트용 복사본, 또는 야간에 채워지는 전용 리포팅 DB를 사용할 수 있습니다. 요점은 익스포트와 대시보드가 라이브 지원 작업과 경쟁하지 않게 하는 것입니다.

다음 단계: 위험을 줄이며 결정하고 출시하기

PostgreSQL과 SQL Server 중 좋은 선택은 “최고의” 데이터베이스를 고르는 것이 아니라 출시 후 놀라움을 피하는 것입니다. 합리적 기본값을 고르고, 문제될 수 있는 부분을 테스트하며, 차분하게 운영할 수 있도록 설정하세요.

먼저 실제 제약 조건을 적어보세요: 월간 예산(라이선스 포함), 누가 온콜인지, 컴플라이언스 요구사항, 어디에 호스트해야 하는지(클라우드, 온프렘 또는 둘 다). 팀이 이미 아는 것도 추가하세요. 종이 위에서 가장 저렴한 옵션이 실무에서 아무도 해결할 수 없으면 비싸질 수 있습니다.

다음 12~18개월 동안 한 방향으로 운영하겠다고 결심하세요. 영구적 선택이 아니더라도 빌드 중간에 바꾸는 것은 고통스럽습니다. 목표는 출시하고 실제 사용에서 배우며 아직 적합성을 찾는 동안 재작성은 피하는 것입니다.

대부분의 “우리는 알았어야 했다” 순간을 예방하는 간단한 계획:

• 3~5개의 실제 엔드포인트(일반적인 CRUD 화면과 하나의 무거운 리포트)를 골라 실제로 어떤 쿼리를 실행하는지 적으세요.
• 현실적인 데이터 크기와 몇 단계의 동시성을 가진 작은 벤치마크를 만드세요.
• 개발, 스테이징, 프로덕션으로 스키마 변경을 어떻게 올릴지 롤아웃 계획을 작성하세요.
• “건강한” 상태가 무엇인지 정하세요: 주요 지표, 느린 쿼리 알림, 허용 가능한 오류 수준.
• 백업과 복원을 한 번 연습해보세요(필요해지기 전에).

대규모 엔지니어링 팀이 없으면 커스텀 코드를 줄이면 리스크를 낮출 수 있습니다. AppMaster (appmaster.io)는 프로덕션 준비된 백엔드, 웹 앱, 네이티브 모바일 앱을 위한 설계로 시각적 도구에서 실제 소스 코드를 생성합니다.

마지막으로 짧은 리포팅 계획을 작성하세요(어떤 대시보드가 필요한지, 누가 소유하는지, 얼마나 자주 갱신되는지). 그런 다음 작은 버전을 출시하고 측정하고 반복하세요.