어떤 데이터베이스를 사용하느냐에 따라 데이터 처리 속도와 성능이 판가름 나기에, 대규모 트래픽 처리에서 데이터베이스의 역할은 굉장히 중요합니다. 많은 백엔드 개발자들이 범용 데이터베이스인 MySQL로 입문하지만, 대규모 트래픽을 처리하기에는 단일 DB만으로는 턱없이 부족합니다. 실무에서는 서비스 규모, 데이터 종류, 상황에 따라 Redis, Elasticsearch, MongoDB 등의 다양한 데이터베이스를 적재적소에 활용하고 있습니다. 이러한 데이터베이스들은 각각 고유의 강점을 가지고 있어, 특정 상황에서 최적의 성능을 발휘할 수 있습니다.

또한 SK 계열사 현직 개발자의 말에 따르면, 과거에는 SQL만 사용해도 취업이 잘 되던 시절이 있었지만, 최근에는 오픈소스 DB의 종류가 늘어나고 버전도 빠르게 업데이트되면서 DB의 적절한 활용을 통한 데이터 처리의 중요성이 더욱 높아지고 있다고 말했습니다. DB 설계가 데이터 처리와 저장의 효율성을 크게 좌우하기 때문에, 요즘은 주니어 백엔드 개발자에게도 DB 설계 역량을 요구하고 있습니다. 

이렇듯 백엔드 개발자에게는 각 DBMS의 특징을 이해하고 이를 상황에 맞게 활용하는 능력은 대규모 트래픽을 효율적으로 처리하는 데 필수적입니다. 데이터베이스 기술은 끊임없이 발전하고 변화하고 있기에, 주니어 개발자들도 이러한 요구에 맞추어 자신의 역량을 키울 필요가 있습니다.

그렇다면 수많은 데이터베이스 속에서 어떤 DB를 선택하는 게 좋을까요?

서비스 규모별 데이터베이스 최적의 선택과 선정 이유를 알려드릴게요! 

MAU 10~10백만, 소규모부터 대규모 트래픽까지 상황에 따른 데이터베이스 선택법

1️⃣단계: 나 혼자 하는 토이프로젝트 단계 #️⃣MAU 10