열린마당
2022.03.21
ⓒJordan Tigani | InfoWorld/itworld
데이터베이스 선택은 먼 미래의 애플리케이션과 개발에까지 큰 영향을 미친다. 그런데도 개발자의 데이터베이스 선택은 감정적으로 흐르는 경향이 있고, 오로지 지금의 애플리케이션 요구사항만을 기준으로 데이터베이스를 고르는 경우가 많다.
예를 들어 어떤 데이터베이스에 대한 느낌이 좋다는 이유로 개발자는 단순히 직감을 따르곤 한다. 데이터베이스가 현재와 미래의 애플리케이션에 맞게 효과적으로 작동할지에 대한 분석은 생략한다. 선택할 수 있는 데이터베이스가 너무 많아 비교할 엄두를 내지 못하는 때도 있다. 이럴 때는 사고가 마비되고 결국 현재의 애플리케이션에 필요한 요소를 충족하는 데이터베이스를 선택하게 된다.
문제는 미래의 모든 애플리케이션 요구사항을 미리 알 수 없다는 것이다. 보통 애플리케이션은 처음에는 단순하게 시작했다가 시간이 지날수록 복잡해지기 마련이다.
실제로 많은 개발자가 포스트그레SQL로 시작한다. 반구조적 데이터를 다뤄야 하고 유연한 스키마가 필요해지면 몽고DB를 추가한다. 그런 다음 로그 검색이나 패싯 검색을 하기 위해 일래스틱서치(Elasticsearch)로 눈을 돌린다. 하지만 속도가 매우 빠르지 않다는 것을 발견하고, 레디스(Redis)를 캐시로 덧붙인다. 분석을 해야 할 때가 오면 스노우플레이크(Snowflake)와 같은 데이터 웨어하우스를 불러들인다. 결국 모든 상황이 이내 혼란스럽게 된다. 데이터베이스 난립으로 데이터베이스 간의 데이터 이동과 값비싼 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스가 개발자의 걱정거리가 된다.
(후략)
[원문 기사 :https://www.itworld.co.kr/news/229564]
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