[DB 완전 정복 #6] MySQL과 PostgreSQL, 뭐가 다른가

“그냥 MySQL 쓰면 안 되나요?”

사실 대부분의 경우 MySQL로 충분하다. 하지만 “왜 MySQL인가요?“라는 질문에 “익숙해서요"는 좋은 답이 아니다. 두 DB의 내부 구조 차이를 알면, 상황에 따른 선택 근거를 만들 수 있다.

MVCC 구현 방식 — 가장 근본적인 차이

앞서 MVCC가 트랜잭션의 일관된 읽기를 보장한다고 배웠다. 그런데 MySQL과 PostgreSQL은 이 MVCC를 다른 방식으로 구현한다.

MySQL InnoDB: Undo Log 방식

[테이블 페이지]
  행 데이터: TX_ID=200, name="수정됨"  ← 항상 최신 버전
      │
      └──(포인터)──▶ [Undo Log]
                       TX_ID=100, name="원본"   ← 이전 버전
                           │
                           └──▶ [Undo Log]
                                  TX_ID=50, name="초기값"

현재 데이터 페이지에는 최신 버전만 저장한다. 이전 버전은 별도 Undo Log 공간에 체인으로 보관한다. 읽기 시 자신의 스냅샷보다 최신 데이터면 Undo Log에서 이전 버전을 찾아 읽는다.

PostgreSQL: Heap 방식

[테이블 파일 (Heap)]
  t_xmin=100, t_xmax=200, name="원본"    ← 이전 버전 (dead tuple)
  t_xmin=200, t_xmax=0,   name="수정됨" ← 현재 버전 (live tuple)

같은 테이블 파일 안에 여러 버전이 공존한다. 각 행에 생성 트랜잭션(t_xmin)과 삭제 트랜잭션(t_xmax)을 기록한다. 읽기 시 내 트랜잭션 기준으로 어떤 버전을 볼지 visibility check로 판단한다.

운영상 차이

항목	MySQL	PostgreSQL
이전 버전 위치	별도 Undo Log	같은 테이블 파일
정리 방법	Purge 스레드 자동	VACUUM 필수
운영 주의점	긴 트랜잭션 (Undo 과다)	table bloat, autovacuum 튜닝

PostgreSQL은 오래된 dead tuple이 쌓이면 table bloat 현상이 발생한다. autovacuum이 자동으로 정리하지만, 대용량 테이블에서는 VACUUM 튜닝이 운영의 핵심이다.

인덱스 구조 — Clustered vs Heap

MySQL의 기본키 인덱스는 Clustered Index다. 리프 노드에 실제 행 데이터가 저장되고, 기본키 순서로 물리적으로 정렬된다.

MySQL Secondary Index 조회:
  인덱스에서 PK 찾기 → PK로 Clustered Index 조회 (2단계)

PostgreSQL 모든 인덱스 조회:
  인덱스에서 heap tuple pointer 찾기 → heap에서 행 조회 (1단계)

MySQL의 Secondary Index는 2단계를 거치지만, 기본키 조회는 Clustered Index 덕분에 최고 성능이다. PostgreSQL은 모든 인덱스가 동등한 구조를 가진다.

JSONB — PostgreSQL이 MySQL을 압도하는 부분

반정형 데이터(JSON)를 DB에 저장해야 한다면, PostgreSQL의 JSONB가 압도적으로 유리하다.

-- MySQL JSON: 텍스트로 저장, 조회마다 파싱
ALTER TABLE products ADD COLUMN meta JSON;

-- 인덱스를 걸려면 Generated Column 트릭 필요
ALTER TABLE products
ADD COLUMN meta_color VARCHAR(50)
  GENERATED ALWAYS AS (JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(meta, '$.color'))) STORED;
CREATE INDEX idx_color ON products(meta_color);

-- PostgreSQL JSONB: 바이너리 파싱 후 저장, GIN 인덱스 직접 가능
ALTER TABLE products ADD COLUMN meta JSONB;
CREATE INDEX idx_meta ON products USING GIN (meta);

-- 풍부한 연산자
SELECT * FROM products WHERE meta @> '{"color": "red"}';   -- 포함 여부
SELECT * FROM products WHERE meta ? 'color';                -- 키 존재 여부

PostgreSQL JSONB는 바이너리로 저장해 파싱 없이 빠르고, GIN 인덱스로 JSON 내부 키에 직접 인덱싱할 수 있다. MySQL은 이 수준의 JSON 쿼리 지원이 없다.

PostgreSQL의 확장 생태계

PostgreSQL은 확장(Extension)으로 기능을 추가할 수 있다.

PostGIS   → 지리 데이터, 위경도 거리 계산, 공간 인덱스
pgvector  → AI 벡터 임베딩 저장 및 유사도 검색 (LLM 연동)
pg_trgm   → 문자열 유사도 검색 (LIKE '%검색어%' 인덱스)
TimescaleDB → 시계열 데이터 최적화

LLM, AI 서비스와 연동하거나 지리 기능이 필요하다면 PostgreSQL이 사실상 유일한 선택이다.

라이선스 차이

MySQL은 GPL 라이선스다. 오픈소스 프로젝트에서 MySQL을 수정해 배포하면 소스를 공개해야 한다. MariaDB 포크가 생긴 배경이기도 하다.

PostgreSQL은 BSD 계열(PostgreSQL License)로 상업용 포함 완전 자유다.

선택 기준 정리

MySQL을 선택하는 경우:
  - Spring Boot + JPA 조합 (레퍼런스와 생태계 압도적)
  - 단순 CRUD 위주의 일반 웹 서비스
  - 팀에 MySQL 운영 경험이 있는 경우
  - AWS Aurora MySQL 사용 계획

PostgreSQL을 선택하는 경우:
  - JSON 데이터를 쿼리하고 인덱스도 필요한 경우 (JSONB)
  - 지리 데이터 (PostGIS)
  - AI/ML 벡터 검색 (pgvector)
  - 복잡한 분석 쿼리 위주 서비스
  - 오픈소스 라이선스 자유도가 중요한 경우

마치며

MySQL은 웹 서비스의 검증된 선택이고, PostgreSQL은 확장성과 기능 다양성에서 강하다. 어느 쪽이 낫다는 게 아니라, 사용하는 이유를 설명할 수 있느냐가 중요하다.

다음 편에서는 관계형 DB와 전혀 다른 구조로 설계된 Redis의 내부 동작 원리를 다룬다.