[장고] 데이터베이스 개요

데이터베이스는 현대 웹 애플리케이션의 핵심 요소 중 하나로, 애플리케이션의 성능, 안정성, 확장성에 직접적인 영향을 미칩니다. 장고(Django)는 파이썬 기반의 웹 프레임워크로, 다양한 데이터베이스 시스템을 지원합니다. 하지만 프로젝트의 성격과 규모에 따라 적절한 데이터베이스를 선택하는 것은 매우 중요합니다. 이 글에서는 SQLite와 MySQL, PostgreSQL과 같은 스케일러블 데이터베이스의 특징을 비교하여, 어떤 상황에서 어떤 데이터베이스를 선택해야 하는지에 대한 가이드를 제공합니다.

SQLite와 스케일러블 데이터베이스

SQLite는 경량이면서 파일 기반의 데이터베이스로, 개발 및 테스트 목적으로는 매우 편리합니다. 그러나 실제 프로덕션 환경에서는 MySQL이나 PostgreSQL과 같은 클라이언트-서버 기반의 데이터베이스 시스템을 사용하는 것이 권장됩니다. 이 글에서는 SQLite와 스케일러블 데이터베이스(이 글에서만 사용되는 호칭)에 대해 설명하고, 왜 프로덕션 환경에서 후자를 사용하는 것이 좋은지 그 이유를 알아보겠습니다.

동시성 및 병렬 처리

SQLite는 한 번에 한 스레드 혹은 한 프로세스만 작업을 처리할 수 있습니다. 이는 동시성 처리에 제한이 있으며, 이전 작업이 끝나야만 다음 작업을 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 사용자가 동시에 게시물을 작성하려고 하면, 한 사용자가 작업을 마칠 때까지 다른 사용자는 기다려야 합니다. 이러한 동시성 문제는 다수의 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서는 치명적일 수 있습니다.

반면, 스케일러블 데이터베이스는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하여 높은 동시성과 병렬 처리를 지원합니다. 예를 들어, MySQL과 PostgreSQL은 다중 사용자 환경에서 동시에 여러 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이는 전자상거래 웹사이트나 소셜 네트워크 서비스와 같이 다수의 사용자가 동시에 데이터베이스에 접근하는 애플리케이션에서 매우 중요합니다.

성능 및 확장성

SQLite는 경량이기 때문에 작은 규모의 프로젝트에서는 성능 문제가 크게 나타나지 않습니다. 그러나 대규모 및 복잡한 프로젝트에서는 성능이 충분하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 단순한 블로그나 개인 프로젝트에는 적합할 수 있지만, 수백만 명의 사용자를 대상으로 하는 애플리케이션에는 한계가 있습니다.

스케일러블 데이터베이스는 대용량 데이터 처리, 복잡한 쿼리, 효율적인 인덱싱 등을 통해 높은 성능과 확장성을 제공합니다. 예를 들어, PostgreSQL은 고급 인덱싱 기법을 통해 검색 속도를 극대화하며, MySQL은 복잡한 조인 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이는 데이터가 증가하더라도 성능 저하 없이 안정적으로 운영할 수 있게 합니다.

프로덕션 레벨의 기능

SQLite는 경량이기 때문에 일부 프로덕션 레벨의 기능을 제공하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 고급 트랜잭션 관리, 저장 프로시저, 외부 데이터 소스와의 통합 등이 제한적일 수 있습니다. 이러한 기능의 부재는 복잡한 비즈니스 로직을 구현하거나 외부 시스템과의 통합이 필요한 경우 문제가 될 수 있습니다.

반면, 스케일러블 데이터베이스는 다양한 고급 기능을 지원합니다. 예를 들어, MySQL은 저장 프로시저와 트리거를 지원하여 복잡한 비즈니스 로직을 데이터베이스 레벨에서 처리할 수 있게 합니다. PostgreSQL은 외부 데이터 소스와의 연동을 위한 외부 데이터 래퍼(FDW)를 지원하여, 이질적인 데이터 소스 간의 통합을 용이하게 합니다.

보안 및 사용 권한 관리

SQLite는 사용자 권한 관리 기능이 상대적으로 제한적입니다. 이는 데이터베이스의 보안성을 높이는 데 한계가 있을 수 있습니다. 예를 들어, SQLite는 단일 파일 기반이기 때문에 파일에 대한 접근 권한을 관리하는 것이 전부입니다.

반면, 스케일러블 데이터베이스는 복잡한 사용자 권한 관리 및 접근 제어를 통해 데이터베이스의 보안성을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, MySQL과 PostgreSQL은 사용자별로 다양한 권한을 설정할 수 있으며, 이를 통해 데이터베이스에 대한 세부적인 접근 제어가 가능합니다. 이는 민감한 데이터를 보호하고, 특정 사용자에게만 필요한 권한을 부여하는 데 유리합니다.

백업 및 회복

SQLite는 파일 기반이기 때문에 백업 및 회복이 다소 제한적입니다. 이는 데이터 손실을 방지하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 단순히 파일을 복사하는 방법으로 백업을 할 수 있지만, 이는 실시간 데이터베이스 백업에 비해 불완전할 수 있습니다.

스케일러블 데이터베이스는 트랜잭션 로그, 스냅샷 백업 등 다양한 백업 및 회복 메커니즘을 제공하여 데이터 손실을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, PostgreSQL은 WAL(Write-Ahead Logging)을 통해 트랜잭션 로그를 남기며, 이를 통해 데이터베이스 복구를 신속하게 할 수 있습니다. MySQL은 InnoDB 스토리지 엔진을 사용하여 자동으로 트랜잭션 로그를 기록하고, 이를 기반으로 데이터베이스를 복구할 수 있습니다.

장고 애플리케이션의 확장성

SQLite는 단일 파일 기반이라 여러 서버 간의 데이터 공유 및 분산 처리가 어렵습니다. 이는 대규모 애플리케이션에서 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어, 여러 서버에서 동시에 데이터베이스에 접근해야 하는 상황에서는 성능 저하 및 데이터 무결성 문제가 발생할 수 있습니다.

스케일러블 데이터베이스는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, 여러 애플리케이션 간의 데이터 공유 및 확장이 용이합니다. 예를 들어, MySQL과 PostgreSQL은 복제(replication) 및 샤딩(sharding)을 지원하여, 데이터베이스를 여러 서버에 분산시켜 확장할 수 있습니다. 이는 장고 애플리케이션이 커지더라도 원활한 확장을 가능하게 합니다.

예시 코드

장고에서 SQLite에서 PostgreSQL로 데이터베이스를 전환하는 예시를 통해 이를 좀 더 명확히 이해할 수 있습니다.

1. settings.py 파일에서 데이터베이스 설정을 변경합니다.

# 기존 SQLite 설정
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': BASE_DIR / "db.sqlite3",
    }
}

# PostgreSQL 설정으로 변경
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': 'your_db_name',
        'USER': 'your_db_user',
        'PASSWORD': 'your_db_password',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '5432',
    }
}

2. 마이그레이션을 실행합니다.

# 장고 마이그레이션 실행
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

이러한 과정을 통해 장고 애플리케이션의 데이터베이스를 SQLite에서 PostgreSQL로 전환할 수 있습니다. 이는 애플리케이션의 성능과 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

요약

SQLite는 개발 및 테스트에 적합한 경량 데이터베이스입니다. 그러나 실제 프로덕션 환경에서는 MySQL이나 PostgreSQL과 같은 클라이언트-서버 기반의 데이터베이스를 사용하는 것이 성능, 확장성, 보안, 기능 등 다양한 측면에서 더 적합합니다. 장고 애플리케이션을 운영할 때는 이러한 점을 고려하여 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.