MySQL vs PostgreSQL, 뭘 선택해야 할까? 완벽 비교 가이드

프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 고민하게 되는 것 중 하나가 바로 데이터베이스 선택입니다. 특히 관계형 데이터베이스(RDB)를 사용하기로 했다면 MySQL과 PostgreSQL 사이에서 고민하게 되는데요.

오늘은 두 데이터베이스의 차이점을 실제 사용 경험을 바탕으로 상세히 비교해보겠습니다!

---

🎯 한눈에 보는 비교

특징 MySQL PostgreSQL

철학	빠르고 간단하게	정확하고 표준대로
속도	단순 읽기 빠름 ⚡	복잡한 쿼리 빠름 💪
학습 난이도	쉬움 📚	보통 📖
확장성	제한적	매우 유연
적합한 프로젝트	간단한 웹사이트, 블로그	복잡한 비즈니스 로직
대표 사용 기업	Facebook, YouTube	Instagram, Netflix

---

🔍 주요 차이점 상세 비교

1. 데이터 타입의 다양성

MySQL - 기본에 충실

MySQL은 일반적으로 필요한 데이터 타입들을 제공합니다.

-- MySQL 데이터 타입
INT, VARCHAR, TEXT, DATE, DATETIME
ENUM, SET

PostgreSQL - 풍부한 선택지

PostgreSQL은 훨씬 더 다양한 데이터 타입을 제공합니다.

-- PostgreSQL 데이터 타입
INTEGER, TEXT, JSONB, XML, UUID
ARRAY (배열), HSTORE (키-값)
RANGE (범위), GEOMETRY (지리정보)
사용자 정의 타입도 생성 가능!

실제 예시:

-- PostgreSQL은 배열을 직접 저장 가능
CREATE TABLE dogs (
    name TEXT,
    favorite_toys TEXT[]  -- 문자열 배열!
);

INSERT INTO dogs VALUES ('뽀삐', ARRAY['공', '인형', '뼈다귀']);

-- MySQL은 별도 테이블이 필요
CREATE TABLE dogs (id INT, name TEXT);
CREATE TABLE dog_toys (dog_id INT, toy TEXT);

배열 하나를 저장하는데 PostgreSQL은 한 줄이면 되지만, MySQL은 테이블을 하나 더 만들어야 합니다.

---

2. JSON 데이터 처리

현대 웹 애플리케이션에서 JSON은 필수입니다. 두 데이터베이스의 JSON 지원 수준은 확연히 다릅니다.

MySQL - 기본 수준

-- JSON 타입은 있지만 성능이 제한적
CREATE TABLE settings (
    user_id INT,
    data JSON
);

-- 검색이 느리고 인덱스 활용이 어려움
SELECT * FROM settings 
WHERE JSON_EXTRACT(data, '$.theme') = 'dark';

PostgreSQL - 강력한 JSONB

-- JSONB (Binary JSON) - 빠르고 인덱스 가능!
CREATE TABLE settings (
    user_id INT,
    data JSONB
);

-- 빠른 검색 (인덱스 활용)
SELECT * FROM settings 
WHERE data->>'theme' = 'dark';

-- 복잡한 쿼리도 가능
SELECT data->'user'->>'name' as username
FROM settings
WHERE data @> '{"premium": true}';

실제 프로젝트에서 사용자 설정이나 동적 데이터를 다룬다면 PostgreSQL의 JSONB가 압도적으로 유리합니다.

---

3. 복잡한 쿼리 성능

MySQL - 단순한 쿼리에 최적화

-- 기본적인 SELECT, JOIN은 빠름
SELECT * FROM users WHERE email = 'user@email.com';

-- 하지만 복잡한 분석 쿼리는 제한적
-- 윈도우 함수, CTE 등이 최근에야 추가됨

PostgreSQL - 복잡한 분석에 강함

-- 윈도우 함수, CTE를 이용한 복잡한 분석
WITH monthly_stats AS (
    SELECT 
        user_id,
        DATE_TRUNC('month', created_at) as month,
        COUNT(*) as order_count,
        ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY user_id 
            ORDER BY created_at DESC
        ) as rn
    FROM orders
    WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '1 year'
    GROUP BY user_id, month
)
SELECT 
    user_id,
    month,
    order_count,
    SUM(order_count) OVER (
        PARTITION BY user_id 
        ORDER BY month
    ) as cumulative_orders
FROM monthly_stats
WHERE rn <= 12;

데이터 분석, 리포팅 기능이 필요하다면 PostgreSQL이 훨씬 강력합니다.

---

4. 동시성 처리 (Concurrency)

여러 사용자가 동시에 데이터베이스를 사용할 때의 성능 차이입니다.

MySQL - 테이블 락 방식

상황: 사용자 A가 데이터를 수정 중

MySQL의 동작:
[전체 테이블 잠금] 🔒
└─> 다른 사용자들 대기... ⏰

장점: 구현이 간단
단점: 동시 접속자가 많으면 대기 시간 증가

PostgreSQL - MVCC 방식

상황: 사용자 A가 데이터를 수정 중

PostgreSQL의 동작:
[수정하는 행만 잠금] 🔐
└─> 다른 사용자들은 다른 행 자유롭게 사용 ✅

장점: 높은 동시성, 빠른 응답
단점: 구현이 복잡함

MVCC(Multi-Version Concurrency Control)는 PostgreSQL이 많은 사용자를 동시에 처리할 수 있는 비결입니다.

---

5. 확장 기능

MySQL

확장 기능이 제한적
주로 기본 기능에 충실

PostgreSQL

수많은 확장 기능 제공!

인기 있는 확장들:
- PostGIS: 지도/위치 기반 서비스
- pg_trgm: 유사 문자열 검색
- pgcrypto: 암호화
- TimescaleDB: 시계열 데이터

실제 활용 예시:

-- PostGIS를 이용한 위치 기반 검색
-- "내 위치에서 3km 이내 동물병원 찾기"

SELECT 
    name, 
    address,
    ST_Distance(location, ST_MakePoint(127.123, 37.456)) as distance
FROM hospitals
WHERE ST_DWithin(
    location,
    ST_MakePoint(127.123, 37.456),
    3000  -- 3km
)
ORDER BY distance;

위치 기반 서비스를 만든다면 PostgreSQL + PostGIS 조합이 거의 필수입니다.

---

🚀 성능 비교

단순 읽기 속도

MySQL:      ████████████ (빠름)
PostgreSQL: ██████████   (조금 느림)

결론: 단순 SELECT는 MySQL이 약간 빠름

복잡한 JOIN 쿼리

MySQL:      ████████████████████ (느림)
PostgreSQL: ██████████           (빠름)

결론: 복잡한 쿼리는 PostgreSQL이 2배 이상 빠름

동시 접속 처리

MySQL:      ████████     (1000명)
PostgreSQL: ████████████████ (5000명+)

결론: 많은 동시 접속자 처리는 PostgreSQL이 우수

---

💼 실제 사용 사례

MySQL을 선택해야 하는 경우

✅ 간단한 웹사이트나 블로그

• WordPress, 쇼핑몰 같은 표준 CMS
• 복잡한 쿼리가 거의 없음
• 읽기가 많고 쓰기가 적음

✅ 레거시 시스템

• 이미 MySQL을 사용 중인 회사
• PHP + MySQL 조합 (LAMP 스택)

✅ 빠른 프로토타입

• MVP(Minimum Viable Product) 개발
• 일단 빨리 만들고 나중에 최적화 예정

대표 사용 기업:

• Facebook (초기)
• YouTube
• WordPress.com

---

PostgreSQL을 선택해야 하는 경우

✅ 복잡한 비즈니스 로직

• 다양한 테이블 간 복잡한 관계
• 데이터 무결성이 매우 중요
• 트랜잭션이 복잡함

✅ 데이터 분석 및 리포팅

• 복잡한 집계 쿼리
• 실시간 대시보드
• BI(Business Intelligence) 도구와 연동

✅ JSON 데이터를 많이 다룸

• RESTful API 백엔드
• 동적 스키마가 필요한 경우
• NoSQL과 RDB의 장점을 모두 활용

✅ 확장 가능성이 중요

• 지리 정보 서비스 (PostGIS)
• 전문 검색 (Full-text search)
• 시계열 데이터 (TimescaleDB)

대표 사용 기업:

• Instagram
• Netflix
• Spotify
• Reddit

---

🎓 학습 난이도 비교

MySQL

초급: ⭐⭐☆☆☆ (매우 쉬움)
중급: ⭐⭐⭐☆☆ (보통)
고급: ⭐⭐⭐☆☆ (보통)

추천: 데이터베이스를 처음 배우는 초보자

PostgreSQL

초급: ⭐⭐⭐☆☆ (보통)
중급: ⭐⭐⭐⭐☆ (어려움)
고급: ⭐⭐⭐⭐⭐ (매우 어려움, 하지만 강력함)

추천: 제대로 된 데이터베이스 실력을 키우고 싶은 개발자

---

🔄 마이그레이션 고려사항

MySQL → PostgreSQL 이동

난이도: 중간
주의사항:
- AUTO_INCREMENT → SERIAL
- 날짜 함수 차이
- 문자열 연결 방식 차이

PostgreSQL → MySQL 이동

난이도: 어려움
주의사항:
- 고급 기능 손실 (JSONB, 배열 등)
- 성능 저하 가능성
- 확장 기능 대체 방안 필요

결론: 프로젝트 초기에 신중하게 선택하는 것이 중요합니다!

---

💡 선택 가이드 플로우차트

시작
 │
 ├─ 간단한 CRUD 위주? → YES → MySQL ✅
 │
 ├─ 복잡한 분석 쿼리? → YES → PostgreSQL ✅
 │
 ├─ JSON 데이터를 많이 다룸? → YES → PostgreSQL ✅
 │
 ├─ 지리 정보 필요? → YES → PostgreSQL ✅
 │
 ├─ 레거시 시스템과 호환? → YES → MySQL ✅
 │
 └─ 빠른 프로토타입? → YES → MySQL ✅

---

🎯 실전 프로젝트 예시

프로젝트 1: 블로그 사이트

선택: MySQL ✅

이유:
- 글 목록 조회, 작성, 수정, 삭제
- 복잡한 쿼리 불필요
- WordPress 같은 도구와 호환

프로젝트 2: 반려동물 관리 앱

선택: PostgreSQL ✅

이유:
- 사용자-반려동물-건강기록 등 복잡한 관계
- 통계 및 분석 기능 (체중 변화 그래프 등)
- 향후 위치 기반 서비스 확장 가능성
- JSON 형태의 동적 데이터 (맞춤 설정 등)

프로젝트 3: 전자상거래 플랫폼

선택: PostgreSQL ✅

이유:
- 주문, 재고, 배송 등 복잡한 트랜잭션
- 실시간 재고 관리 (높은 동시성 필요)
- 판매 분석 및 리포팅
- 데이터 정확성이 매우 중요

---

📊 커뮤니티와 생태계

MySQL

✅ 더 큰 커뮤니티
✅ 더 많은 튜토리얼과 자료
✅ 호스팅 업체 대부분 지원
✅ phpMyAdmin 같은 GUI 도구

스택오버플로우 질문 수: 약 60만 개

PostgreSQL

✅ 열정적인 커뮤니티
✅ 기술적으로 깊이 있는 문서
✅ 활발한 개발 (새 기능 지속 추가)
✅ pgAdmin 같은 전문 GUI 도구

스택오버플로우 질문 수: 약 20만 개

---

"틀린 선택은 없습니다. 프로젝트에 맞는 선택만 있을 뿐입니다."

MySQL과 PostgreSQL 모두 훌륭한 데이터베이스입니다. 중요한 것은 여러분의 프로젝트 요구사항을 정확히 파악하고, 그에 맞는 도구를 선택하는 것입니다.