MySQL vs PostgreSQL: 대규모 트랜잭션 처리 성능 비교 🚀

2025년 2월 기준 최신 데이터로 알아보는 두 데이터베이스의 진검승부! 👊

🔍 들어가며: 2025년 데이터베이스 대결의 현장

안녕하세요, 데이터베이스 덕후 여러분! 🙌 오늘은 정말 흥미진진한 주제로 찾아왔어요. 바로 MySQL과 PostgreSQL의 대규모 트랜잭션 처리 성능 비교인데요, 진짜 꿀잼 포인트가 많아서 기대하셔도 좋을 것 같아요! ㅋㅋㅋ

2025년 현재, 데이터베이스 시장은 그 어느 때보다 치열한 경쟁 중이에요. 특히 대규모 트랜잭션 처리 능력은 기업의 서비스 품질을 좌우하는 핵심 요소가 되었죠. 요즘 재능넷같은 플랫폼들도 수많은 사용자들의 재능 거래 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 어떤 DB를 선택할지 고민이 많을 텐데요. 오늘 이 글이 그런 고민을 해결하는 데 도움이 되길 바라요! 😊

이 글에서는 최신 버전인 MySQL 8.4와 PostgreSQL 16.3을 기준으로 비교해볼 거예요. 진짜 현업에서 써먹을 수 있는 꿀팁들로 가득 채웠으니 끝까지 함께해주세요! 개발자든 DBA든 DB 입문자든 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 작성했답니다~ 👍

📊 MySQL과 PostgreSQL: 기본 특징 비교

먼저 두 DB의 기본적인 특징부터 알아볼게요. 이거 모르면 나중에 "어? 이게 왜 이렇게 되는 거지?" 하는 상황이 생길 수 있으니까요! 😅

MySQL의 주요 특징 🐬

MySQL은 1995년에 처음 등장해서 지금까지 웹 애플리케이션의 대표 DB로 군림해왔어요. 특히 LAMP 스택(Linux, Apache, MySQL, PHP)의 핵심 구성 요소로 많은 사랑을 받았죠. 2025년 현재는 Oracle이 인수한 이후로도 꾸준히 발전하고 있어요.

MySQL의 가장 큰 장점은 뭐니뭐니해도 읽기 작업에서의 빠른 속도예요. 블로그, 커뮤니티 사이트처럼 읽기 작업이 많은 서비스에서는 여전히 최고의 선택이라고 할 수 있죠. 또한 설치와 설정이 간편하고, 다양한 프로그래밍 언어와의 호환성도 뛰어나요.

2025년 최신 버전인 MySQL 8.4에서는 트랜잭션 처리 성능도 많이 개선되었지만, 여전히 복잡한 트랜잭션 처리에서는 PostgreSQL보다 약간 뒤처진다는 평가가 있어요. 근데 이건 나중에 실제 벤치마크로 확인해볼 거니까 너무 걱정마세요! ㅎㅎ

PostgreSQL의 주요 특징 🐘

PostgreSQL은 1996년에 첫 버전이 출시된 이후 가장 진보적인 오픈소스 RDBMS로 평가받고 있어요. 특히 복잡한 쿼리와 대규모 데이터베이스 환경에서 강점을 보이죠.

PostgreSQL의 가장 큰 장점은 ACID 준수와 트랜잭션 처리 능력이에요. 또한 JSON, JSONB 같은 NoSQL 기능도 지원하면서 관계형 DB의 장점도 유지하고 있어요. 2025년 현재 PostgreSQL 16.3에서는 병렬 쿼리 실행과 파티셔닝 기능이 더욱 강화되었답니다.

다만 MySQL에 비해 초기 설정이 조금 복잡하고, 리소스 사용량이 더 많다는 단점이 있어요. 하지만 대규모 엔터프라이즈 환경이나 데이터 무결성이 중요한 금융, 의료 분야에서는 이런 '단점'이 오히려 장점으로 작용하기도 해요.

🔄 트랜잭션 처리: 핵심 개념 이해하기

트랜잭션이 뭔지 모르면 성능 비교도 의미가 없겠죠? 간단히 설명해드릴게요! 😉

트랜잭션은 데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 작업 단위를 말해요. 예를 들어, 계좌 이체를 생각해보면:

1. A의 계좌에서 돈을 차감한다
2. B의 계좌에 돈을 추가한다

이 두 작업은 반드시 함께 성공하거나 함께 실패해야 해요. 하나만 성공하면 돈이 증발하거나 마법처럼 생겨나는 대참사가 일어나니까요! 😱

트랜잭션은 ACID라는 네 가지 특성을 가져야 해요:

Atomicity(원자성): 트랜잭션은 모두 실행되거나 전혀 실행되지 않아야 해요. 중간에 멈추면 안 됨! ⚛️

Consistency(일관성): 트랜잭션 실행 전후로 데이터베이스는 일관된 상태를 유지해야 해요. 🧩

Isolation(격리성): 동시에 실행되는 트랜잭션들은 서로 영향을 주지 않아야 해요. 🏝️

Durability(지속성): 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 영구적으로 반영되어야 해요. 💾

그런데 여기서 중요한 건, MySQL과 PostgreSQL이 이런 ACID 특성을 구현하는 방식에 차이가 있다는 거예요. 이 차이가 바로 대규모 트랜잭션 처리 성능에 영향을 미치는 핵심 요소랍니다! 🧐

🔧 트랜잭션 처리 메커니즘 비교

MySQL의 트랜잭션 처리 방식

MySQL은 스토리지 엔진에 따라 트랜잭션 처리 방식이 달라져요. 가장 많이 사용되는 InnoDB 엔진을 기준으로 설명할게요.

MySQL의 InnoDB는 MVCC(Multi-Version Concurrency Control)를 사용해요. 이건 데이터의 여러 버전을 유지해서 동시성을 높이는 방식이에요. 간단히 말하면, 읽기 작업이 쓰기 작업을 차단하지 않도록 해주는 거죠.

2025년 MySQL 8.4에서는 트랜잭션 처리 성능이 이전 버전보다 약 30% 개선되었어요. 특히 다음과 같은 부분이 강화되었죠:

1. 병렬 쿼리 실행 능력 향상
2. 버퍼 풀 관리 최적화
3. 트랜잭션 로그 처리 속도 개선
4. 메모리 사용 효율성 증가

하지만 여전히 MySQL은 복잡한 트랜잭션이 많은 환경에서는 제한적인 모습을 보여요. 특히 높은 격리 수준(Serializable)에서는 성능 저하가 두드러지는 편이죠.

START TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 1000 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 1000 WHERE id = 2;
COMMIT;

PostgreSQL의 트랜잭션 처리 방식

PostgreSQL도 MVCC를 사용하지만, MySQL과는 구현 방식이 달라요. PostgreSQL은 각 트랜잭션에 대해 스냅샷을 생성하고, 이 스냅샷을 기반으로 일관된 데이터 뷰를 제공해요.

2025년 PostgreSQL 16.3의 주요 트랜잭션 처리 개선 사항은 다음과 같아요:

1. WAL(Write-Ahead Logging) 압축 기능 강화
2. 트랜잭션 ID 소진 문제 해결을 위한 개선
3. 병렬 쿼리 실행의 확장
4. VACUUM 프로세스 효율성 증가
5. 분산 트랜잭션 지원 강화

PostgreSQL의 가장 큰 강점은 복잡한 트랜잭션 환경에서도 일관성과 격리성을 높은 수준으로 유지한다는 점이에요. 특히 금융 거래나 예약 시스템처럼 데이터 정확성이 중요한 시스템에서 큰 장점이 되죠.

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 1000 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 1000 WHERE id = 2;
COMMIT;

코드는 비슷해 보이지만, 내부 동작 방식은 꽤 달라요. 이런 차이가 대규모 트랜잭션 처리에서 성능 차이를 만들어내는 원인이 되죠! 🤓

🏆 대규모 트랜잭션 처리 성능 비교

이제 진짜 핵심이에요! 두 데이터베이스의 대규모 트랜잭션 처리 성능을 2025년 최신 벤치마크 결과를 바탕으로 비교해볼게요. 완전 꿀잼 포인트! 😎

벤치마크 환경 설정

공정한 비교를 위해 다음과 같은 환경에서 테스트를 진행했어요:

✅ 하드웨어: 64코어 CPU, 256GB RAM, NVMe SSD

✅ 데이터셋: 1억 건의 레코드, 약 500GB 크기

✅ 동시 접속 사용자: 최대 10,000명

✅ 트랜잭션 유형: 읽기 전용, 쓰기 전용, 혼합형

✅ 테스트 도구: Sysbench 2.0, pgbench 16.3

TPS(초당 트랜잭션 수) 비교

위 그래프에서 볼 수 있듯이, 읽기 전용 트랜잭션에서는 MySQL이 여전히 우세해요. 하지만 복잡한 트랜잭션에서는 PostgreSQL이 압도적인 성능을 보여주고 있죠.

특히 주목할 점은 동시 접속자 수가 증가할수록 PostgreSQL의 성능 저하가 MySQL보다 적다는 거예요. 이건 대규모 서비스에서 정말 중요한 포인트죠! 😮

응답 시간 비교

응답 시간 측면에서도 단순 SELECT 쿼리에서는 MySQL이 빠르지만, 복잡한 쿼리나 대량 데이터 처리에서는 PostgreSQL이 우세한 것을 확인할 수 있어요.

확장성 비교

대규모 트랜잭션 환경에서는 확장성도 중요한 요소예요. 데이터가 계속 증가하고 사용자가 늘어날 때 어떻게 대응할 수 있는지 살펴볼게요.

MySQL의 경우 수평적 확장(샤딩)에 더 적합한 반면, PostgreSQL은 수직적 확장에 강점을 보여요. 2025년 현재 두 DB 모두 클러스터링 솔루션을 제공하지만, 구현 방식과 성능 특성이 달라요.

MySQL은 MySQL Cluster, Group Replication 등을 통해 분산 환경을 지원하고, PostgreSQL은 Patroni, Citus 등의 솔루션으로 클러스터링을 구현해요. 특히 Citus는 2025년 들어 더욱 발전해 대규모 분산 환경에서도 PostgreSQL의 트랜잭션 일관성을 유지할 수 있게 되었어요.

🛠️ 트랜잭션 성능 최적화 전략

이제 각 DB에서 트랜잭션 성능을 최적화하는 방법을 알아볼게요. 진짜 현업에서 바로 써먹을 수 있는 꿀팁들이니 메모해두세요! ✍️

MySQL 트랜잭션 최적화 전략

1. 버퍼 풀 크기 최적화: InnoDB 버퍼 풀은 MySQL의 성능에 직접적인 영향을 미쳐요. 2025년 기준으로는 전체 RAM의 70~80%까지 할당하는 것이 권장돼요.
2. 트랜잭션 크기 제한: 너무 큰 트랜잭션은 피하고, 가능하면 작은 단위로 나누세요.
3. 인덱스 전략 개선: 트랜잭션에서 자주 사용되는 컬럼에 적절한 인덱스를 설정하세요.
4. 격리 수준 조정: READ COMMITTED 격리 수준은 대부분의 경우 좋은 성능과 안정성의 균형을 제공해요.
5. 파티셔닝 활용: 대용량 테이블은 파티셔닝을 통해 관리하면 트랜잭션 성능이 향상돼요.

[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 128G
innodb_log_file_size = 4G
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2
innodb_flush_method = O_DIRECT
innodb_io_capacity = 2000
innodb_read_io_threads = 16
innodb_write_io_threads = 16
transaction_isolation = READ-COMMITTED

PostgreSQL 트랜잭션 최적화 전략

1. shared_buffers 최적화: PostgreSQL의 shared_buffers는 MySQL의 버퍼 풀과 유사한 역할을 해요. RAM의 25~40% 정도를 할당하는 것이 좋아요.
2. 효율적인 VACUUM 관리: autovacuum 설정을 최적화하여 MVCC 오버헤드를 줄이세요.
3. WAL 설정 조정: wal_level, synchronous_commit 등의 설정을 워크로드에 맞게 조정하세요.
4. 병렬 쿼리 활용: PostgreSQL 16.3에서 강화된 병렬 쿼리 기능을 적극 활용하세요.
5. 파티셔닝과 테이블 상속: 대용량 데이터는 파티셔닝을 통해 관리하면 트랜잭션 성능이 크게 향상돼요.

# Memory Configuration
shared_buffers = 64GB
work_mem = 128MB
maintenance_work_mem = 2GB

# WAL Configuration
wal_level = replica
synchronous_commit = off
wal_buffers = 16MB

# Query Planner
effective_cache_size = 192GB
random_page_cost = 1.1

# Autovacuum
autovacuum = on
autovacuum_max_workers = 8
autovacuum_naptime = 10s

이런 최적화 설정들은 실제 워크로드와 하드웨어 환경에 따라 달라질 수 있어요. 항상 벤치마크 테스트를 통해 최적의 설정을 찾는 것이 중요해요! 🧪

🔍 실제 사례 연구: 대규모 서비스에서의 선택

이론은 이제 충분히 알았으니, 실제 대규모 서비스들은 어떤 선택을 했는지 살펴볼게요! 2025년 현재 주요 서비스들의 데이터베이스 선택 사례를 분석해봤어요.

MySQL을 선택한 서비스들

PostgreSQL을 선택한 서비스들

하이브리드 접근법을 채택한 서비스

이런 사례들을 보면 서비스의 특성과 요구사항에 따라 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있어요. 읽기 작업이 많고 단순한 구조라면 MySQL이, 복잡한 트랜잭션과 데이터 무결성이 중요하다면 PostgreSQL이 더 적합할 수 있어요. 🤔