PostgreSQL 확장 조합의 운영 부담을 극복하기 위해 다중 모델 데이터베이스 NodeDB를 구축하기 시작함

Context

저자는 수년간 PostgreSQL을 기본 데이터베이스로 사용했으나 AI/ML 워크로드 증가로 pgvector를 통한 vector search가 필요해졌음. 확장성과 성능 이슈, graph 기능 추가로 인해 PostgreSQL + 확장 + 주변 인프라 조합의 운영 부담이 감당 불가능한 수준에 도달함.

Technical Solution

• PostgreSQL 기반 스택: extensions와 주변 도구 증가로 프로젝트별 반복적인 재구축 부담 발생
• SurrealDB 검토: vision은 좋았으나 구현 수준과 trade-off에 대한 신뢰 부족
• ArcadeDB 검토: JVM 기반이라 임베디드, 모바일, 오프라인 우선 시나리오에 부적합
• NodeDB 개발 착수: 2025년 자체 다중 모델 데이터베이스 프로젝트 시작, 현재 3번째 시도로 진행 중
• AI 활용: 코드 작성은 AI가 담당하며 저자는 설계 방향 결정 및 리뷰 역할 수행

Impact

아직 정량적 성과 없음. pilot projects에서 기본적인 기능 검증 중.

Key Takeaway

데이터베이스 선택에서 단일 기술의 우수성보다 팀의 작업 패턴과 운영 맥락이 적합해야 함. 확장 기능이 필요한 순간 이미 다중 모델 데이터베이스 도입을 검토할 타이밍일 수 있음.