PostgreSQL Is All You Need (?)

Postgre 진짜 하나로 끝?

PostgreSQL

최근에 AI 화두와 비롯해 메모리 DB 사용 등 여러 기능들을 추가하고 사용하며 여러 기능들을 많이 사용하는 경우가 있다.

하지만, 이번에 들고 온 뉴스의 주장은 Postgres 하나로 모든 것을 해결할 수 있다는 주장이다.

 

대부분의 회사는 Postgres 하나로 충분해 보인다.

 

라는 뜻이다. 그렇다면 왜 그럴까? 하나씩 찾아보자

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사용하는 Tool들

도구	목적
Elasticsearch	검색
Pinecone	벡터
Redis	캐시
Mongo DB	JSON, 비정형 데이터
Kafka	메세지 큐
InfluxDB	시계열 데이터
PostgreSQL	그 외

 

이런 애들을 모두 연결하여 혹은 일부만 사용하여 연결하여 사용하는데 문제가 있다.

AI 에이전트는 테스트 DB를 빠르게 띄우고, 포크 하고, 디버깅해야 하는데 여러 DB를 쓰면 힘들다.

 

Ex) DB(Pinecone + Elasticsearch + Redis + MongoDB)로 사용하면 하나가 무너지거나 실패하면 해당 DB들의 모든 것들을 점검하고 모니터링하며 여러 노력들을 부어야 한다.

 

하지만 PostgreSQL은 위의 6개의 다른 tool들을 내부적으로 지원해 준다.

 

Elasticsearch - pg_textsearch - 둘 다 BM25 사용

Pinecone - pgvector + pgvectorscale - 둘 다 DiskANN/HNSW 사용 - Pinecone보다 75% 낮은 cost와 28배 낮은 latency

InfluxDB - TimescaleDB - 둘 다 time partition 사용

MongoDB - JSONB - 둘 다 document index 가능

지리정보 - PostGIS - GIS 포맷 지원

Kafka - pgmq - 로그 생성

Redis - UNLOGGED tables - 둘 다 in-memory 사용

 

같은 방식으로 작동하는가? Y

같은 목적인가? Y

같은 DB에서 사용하는가? N

 

Postgres를 쓰면 하나의 DB에서 작동 가능한가? Y

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예시

목적	Postgre	다른 tool +
백업 저장소	1	7
모니터링 대시보드	1	7
시큐리티 패치	1	7
온콜 런북	1	7

 

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결론

미래 시대에는 AI Agent와 AI 시대에는 여러 DB들을 사용해야 하는 경우가 많다.

이에 Postgres를 사용하면 필요한 기능들은 외부 extension으로 불러서 사용 가능하다.

이를 통해 복잡한 파이프라인을 구축할 필요 없이 하나의 DB에서 관리하여

 

1. 모니터링

2. 디버깅

3. 관리

4. 동기화

5. 복구

 

가 펴하게 할 수 있도록 한다.

 

물론 Postgre로 모든 게 가능한 것은 아니다.

 

특정 작업은 전문 DB가 낫기도 하고 right tool이라는 신화에 대해서 비판하고자 하기 위함이다.

 

따라서, Postgres부터 시작하고 필요 증명 (PoC) 단계에서 사용하고 이후에 Needs가 필요하다면 추가적으로 복잡하게 다르 DB를 사용하자.

 

하지만 대부분의 경우 Postgres 하나로 충분해 보이니 동기화 실패, 복구 난이도 폭증, 운영 복잡성의 측면에서 비교를 하고 사용하자.

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예시 사용 코드는 아래의 reference 및 source url에서 확인하면 좋다.

References:

https://www.tigerdata.com/blog/its-2026-just-use-postgres

It’s 2026, Just Use Postgres | Tiger Data