데이터베이스 소프트웨어

관계형 데이터베이스는 에드거 F. 커드가 제안한 관계형 모델을 기반으로 하는 데이터베이스 관리 시스템이다. 데이터를 행과 열로 구성된 테이블의 집합으로 표현하며, 각 테이블은 서로 연관된 레코드를 저장한다. 테이블 간의 관계는 기본 키와 외래 키를 통해 정의되며, 이를 통해 데이터의 중복을 최소화하고 무결성을 유지한다. 사용자는 구조화된 질의어를 사용하여 데이터를 조회, 삽입, 갱신, 삭제할 수 있다.

이 모델의 가장 큰 장점은 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 데 있다. ACID 특성을 준수하는 트랜잭션 처리를 통해 시스템 장애 시에도 데이터의 정확성을 유지할 수 있다. 또한, 명확한 스키마를 사전에 정의해야 하므로 데이터 구조가 엄격하게 관리된다. 이러한 특성으로 인해 금융 거래, 인사 관리, 재고 관리 등 정형화된 데이터와 높은 신뢰성이 요구되는 기업 업무 시스템의 핵심 인프라로 널리 사용되어 왔다.

주요 관계형 데이터베이스 제품으로는 오라클 데이터베이스, 마이크로소프트 SQL 서버, MySQL, PostgreSQL 등이 있다. 이러한 시스템들은 강력한 쿼리 최적화 기능과 다양한 관리 도구를 제공한다. 전통적으로 클라이언트-서버 모델을 기반으로 했으나, 최근에는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 서비스 형태로 제공되는 관계형 데이터베이스 서비스도 보편화되었다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 관리 시스템과는 다른 데이터 모델을 사용하는 데이터베이스의 총칭이다. NoSQL은 "Not Only SQL"의 약자로, 관계형 모델에 국한되지 않는 다양한 데이터 저장 방식을 포괄한다. 이는 빅데이터와 실시간 처리가 중요해지는 현대 웹 애플리케이션의 요구에 대응하기 위해 발전했다. 관계형 데이터베이스가 엄격한 스키마와 정규화를 강조한다면, NoSQL은 유연한 스키마, 수평적 확장성, 그리고 특정 데이터 패턴에 대한 높은 처리 성능에 중점을 둔다.

NoSQL 데이터베이스는 주로 네 가지 주요 유형으로 분류된다. 첫째, 키-값 저장소는 가장 단순한 모델로, 고유한 키에 값을 연결하여 저장한다. 둘째, 문서 지향 데이터베이스는 JSON이나 XML과 같은 문서 형태로 데이터를 저장하며, 문서 내부의 필드를 쿼리할 수 있다. 셋째, 컬럼 패밀리 저장소는 행 대신 컬럼 패밀리 단위로 데이터를 저장하여 대량의 데이터를 효율적으로 처리한다. 넷째, 그래프 데이터베이스는 노드와 관계를 사용해 데이터 간의 연결을 명시적으로 모델링하는 데 특화되어 있다.

각 유형은 특정 사용 사례에 적합하다. 예를 들어, 쇼핑 카트나 세션 정보 저장에는 키-값 저장소가, 사용자 프로필이나 콘텐츠 관리 시스템에는 문서 지향 데이터베이스가, 소셜 네트워크 분석이나 추천 시스템에는 그래프 데이터베이스가 주로 활용된다. 이러한 다양성 덕분에 NoSQL은 클라우드 컴퓨팅 환경과 분산 시스템에서 널리 채택되고 있다.

클라우드 데이터베이스는 클라우드 컴퓨팅 인프라를 기반으로 구축, 운영, 관리되는 데이터베이스 관리 시스템이다. 기존의 온프레미스 방식과 달리, 사용자는 물리적인 서버 하드웨어나 데이터 센터를 직접 구축할 필요 없이, 클라우드 서비스 제공업체가 관리하는 플랫폼 위에서 데이터베이스를 서비스 형태로 이용한다. 이는 초기 투자 비용을 절감하고, 필요에 따라 컴퓨팅 자원과 저장 공간을 탄력적으로 확장 또는 축소할 수 있는 확장성을 제공한다.

클라우드 데이터베이스는 크게 두 가지 형태로 제공된다. 하나는 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스 등 기존 데이터베이스 엔진을 가상 머신 위에 설치하여 관리형 인프라 서비스 형태로 제공하는 방식이다. 다른 하나는 클라우드 제공업체가 자체 개발한 완전 관리형 데이터베이스 서비스로, 사용자는 데이터베이스 엔진의 패치, 백업, 복구 등 운영 부담을 대부분 서비스 제공자에게 위임할 수 있다.

이러한 서비스는 아마존 웹 서비스의 Amazon RDS와 Amazon DynamoDB, 마이크로소프트 애저의 Azure SQL Database, 구글 클라우드의 Cloud SQL과 Cloud Spanner 등 주요 퍼블릭 클라우드 플랫폼에서 다양하게 제공되고 있다. 클라우드 데이터베이스의 도입은 특히 신규 서비스의 빠른 출시, 급변하는 트래픽 대응, 그리고 글로벌 분산 애플리케이션 구축에 유리한 환경을 조성한다.

임베디드 데이터베이스는 응용 프로그램 내부에 통합되어 실행되는 데이터베이스 관리 시스템이다. 일반적인 클라이언트-서버 모델을 사용하는 독립형 데이터베이스 서버와 달리, 임베디드 데이터베이스는 응용 프로그램의 일부로서 라이브러리 형태로 링크되거나 응용 프로그램과 동일한 프로세스 공간에서 실행된다. 이로 인해 네트워크 지연이나 별도의 서버 설치 및 관리 오버헤드가 없어 효율적이고 경량화된 데이터 관리를 가능하게 한다.

이러한 데이터베이스는 스마트폰의 연락처 관리, 산업용 로봇의 설정 정보 저장, 의료 기기의 환자 데이터 기록, 자동차의 인포테인먼트 시스템 등 임베디드 시스템이 구동되는 다양한 장치와 소프트웨어에서 널리 사용된다. 또한 데스크톱 애플리케이션이나 단일 사용자용 소프트웨어에서도 로컬 데이터 저장소로 활용된다.

임베디드 데이터베이스의 주요 특징은 간소화된 아키텍처, 빠른 응답 속도, 적은 시스템 자원 사용, 그리고 응용 프로그램과의 긴밀한 통합이다. 대부분 트랜잭션 지원, 데이터 무결성 유지, 기본적인 쿼리 기능을 제공하지만, 수백 또는 수천 명의 사용자가 동시에 접근하는 대규모 엔터프라이즈 시스템에 필요한 고급 기능과 확장성은 제한적일 수 있다. 대표적인 예로 SQLite, HSQLDB, Apache Derby 등이 있다.

메모리 내 데이터베이스는 주기억장치(RAM)에 모든 데이터를 저장하여 운영하는 데이터베이스 관리 시스템이다. 디스크 기반 저장소에 의존하는 기존 데이터베이스와 달리, 데이터 접근 시 디스크 입출력이 발생하지 않아 극도로 빠른 읽기 및 쓰기 성능을 제공한다. 이는 실시간 분석, 고빈도 거래, 캐싱 계층, 세션 저장소 등 초고속 데이터 처리가 요구되는 시나리오에서 핵심적인 역할을 한다. 데이터는 휘발성이기 때문에 전원 차단 시 사라질 수 있어, 내구성을 보장하기 위해 주기적으로 스냅샷을 디스크에 저장하거나 트랜잭션 로그를 기록하는 방식을 함께 사용한다.

주요 유형으로는 키-값 저장소 형태의 Redis, 완전한 관계형 데이터베이스 기능을 메모리에서 제공하는 SAP HANA, 그리고 오픈 소스 인메모리 컴퓨팅 플랫폼인 Apache Ignite 등이 있다. 이러한 시스템들은 마이크로초 단위의 응답 시간을 달성할 수 있어, 금융 서비스의 실시간 리스크 관리, 전자 상거래의 추천 시스템, 통신 분야의 실시간 과금 시스템 등에 널리 활용된다. 또한 인메모리 데이터 그리드 기술을 통해 분산 환경에서 대용량 데이터를 처리하는 데도 적합하다.

하드웨어 비용과 데이터 휘발성이라는 한계에도 불구하고, 메모리 가격 하락과 비휘발성 메모리 기술의 발전으로 그 적용 범위는 계속 확대되고 있다. 현대의 인메모리 컴퓨팅 아키텍처는 메모리 내 데이터베이스를 핵심으로 하여, 빅데이터 분석과 인공지능 모델 추론과 같은 데이터 집약적 작업의 성능을 획기적으로 높이고 있다.

데이터 정의는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 핵심 기능 중 하나로, 데이터베이스의 구조를 생성하고 수정하며 삭제하는 작업을 말한다. 이는 데이터베이스 스키마를 설계하고 관리하는 과정으로, 데이터가 어떤 형태로 저장될지, 데이터 간의 관계는 어떠한지를 규정한다. 데이터 정의를 통해 사용자는 테이블, 인덱스, 뷰, 저장 프로시저와 같은 데이터베이스 객체를 생성할 수 있다.

이러한 작업은 주로 데이터 정의 언어(DDL)를 통해 수행된다. DDL은 SQL의 한 부분으로, CREATE, ALTER, DROP 등의 명령어를 포함한다. 예를 들어, CREATE TABLE 문을 사용하면 새로운 테이블과 그 안의 열의 이름, 데이터 타입, 제약 조건을 정의할 수 있다. 제약 조건에는 기본 키, 외래 키, 유일성 제약, 널 허용 여부 등이 포함되어 데이터의 무결성을 보장한다.

데이터 정의는 데이터베이스의 초기 설계 단계뿐만 아니라, 비즈니스 요구사항의 변화에 따라 구조를 변경해야 할 때도 지속적으로 이루어진다. 예를 들어, 새로운 비즈니스 속성을 저장하기 위해 기존 테이블에 열을 추가(ALTER TABLE ... ADD COLUMN)하거나, 사용하지 않는 객체를 제거(DROP)하는 작업이 여기에 해당한다. 잘 정의된 스키마는 데이터의 일관성, 효율적인 저장, 그리고 빠른 검색의 기반이 된다.

데이터 조작은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 핵심 기능 중 하나로, 저장된 데이터에 대한 검색, 추가, 수정, 삭제 작업을 수행하는 것을 의미한다. 사용자나 응용 프로그램은 데이터 조작 언어(DML, Data Manipulation Language)를 통해 이러한 작업을 요청하며, 관계형 데이터베이스에서는 주로 SQL(Structured Query Language)의 DML 명령어를 사용한다.

가장 기본적인 데이터 조작 작업은 데이터 검색이다. SELECT 문을 사용하여 하나 이상의 테이블에서 조건에 맞는 데이터를 조회할 수 있으며, 복잡한 질의를 위해 조인, 그룹화, 정렬 등의 기능을 함께 활용한다. 데이터 추가는 INSERT, 수정은 UPDATE, 삭제는 DELETE 문으로 이루어진다. 이러한 명령어들은 데이터의 무결성을 유지하기 위해 정의된 제약 조건을 위반할 경우 실행이 거부된다.

NoSQL 데이터베이스에서는 각 데이터 모델에 맞는 고유한 조작 방식을 제공한다. 예를 들어, 문서 지향 데이터베이스는 JSON이나 BSON 형식의 문서를 생성, 읽기, 갱신, 삭제(CRUD)하는 API를, 키-값 저장소는 키를 통한 간단한 get 및 put 연산을 주로 사용한다. 이러한 접근 방식은 SQL의 표준화된 문법보다 유연성을 강조하는 경우가 많다.

효율적인 데이터 조작을 위해서는 인덱스의 설계가 매우 중요하다. 적절한 인덱스는 데이터 검색 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있지만, 데이터 추가나 수정 시 인덱스를 갱신하는 부하가 발생할 수 있어 신중한 고려가 필요하다. 또한, 대량의 데이터를 조작하는 배치 작업이나 복잡한 분석 질의를 처리하기 위해 저장 프로시저나 ETL(추출, 변환, 적재) 도구를 활용하기도 한다.

트랜잭션 관리는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 핵심 기능 중 하나로, 여러 개의 데이터 조작 작업을 논리적인 하나의 작업 단위로 묶어 처리하는 것을 의미한다. 이렇게 묶인 작업 단위를 트랜잭션이라고 부르며, 트랜잭션 관리는 이러한 작업들이 안전하고 신뢰할 수 있게 실행되도록 보장하는 역할을 한다. 특히 금융 거래나 재고 관리와 같이 데이터의 정합성이 매우 중요한 업무에서 필수적인 기능이다.

트랜잭션 관리는 주로 네 가지 속성, 즉 ACID 특성을 통해 그 신뢰성을 보장한다. 원자성(Atomicity)은 트랜잭션의 모든 작업이 전부 성공하거나 전부 실패해야 함을 의미하며, 중간 상태는 허용되지 않는다. 일관성(Consistency)은 트랜잭션이 완료된 후에도 데이터베이스가 미리 정의된 규칙과 상태를 유지해야 함을 보장한다. 고립성(Isolation)은 동시에 실행되는 여러 트랜잭션이 서로에게 영향을 미치지 않고 독립적으로 실행되는 것처럼 보이게 한다. 마지막으로 지속성(Durability)은 한 번 커밋된 트랜잭션의 결과는 시스템 장애가 발생하더라도 영구적으로 보존됨을 의미한다.

이러한 ACID 특성을 구현하기 위해 DBMS는 다양한 기법을 사용한다. 롤백(Rollback)은 트랜잭션 실행 중 오류가 발생했을 때, 지금까지 수행된 모든 변경 사항을 취소하고 트랜잭션 시작 전 상태로 되돌리는 메커니즘이다. 반대로 모든 작업이 성공적으로 완료되면 커밋(Commit)을 통해 변경 사항을 데이터베이스에 영구적으로 반영한다. 또한, 동시성 제어와 밀접한 관련이 있어, 락(Lock)이나 MVCC(다중 버전 동시성 제어) 같은 기법을 통해 여러 사용자가 동시에 데이터에 접근할 때 발생할 수 있는 문제를 방지한다.

동시성 제어는 여러 사용자나 응용 프로그램이 동시에 데이터베이스에 접근하여 데이터를 조작할 때 발생할 수 있는 문제를 방지하고 데이터의 일관성을 유지하는 데이터베이스 관리 시스템의 핵심 기능이다. 주요 목표는 동시에 실행되는 여러 트랜잭션이 서로 간섭하지 않도록 하면서도 시스템의 전체 처리량을 최대화하는 것이다.

동시성 제어가 없을 경우 읽기-쓰기 충돌, 쓰기-쓰기 충돌 등이 발생하여 데이터의 무결성이 훼손될 수 있다. 대표적인 문제로는 갱신 분실, 비일관성 분석, 팬텀 읽기 등이 있다. 이를 해결하기 위해 DBMS는 다양한 동시성 제어 기법을 구현한다.

가장 널리 사용되는 기법은 락킹이다. 락킹은 트랜잭션이 데이터 항목에 대해 배타적 락 또는 공유 락을 설정하여 다른 트랜잭션의 접근을 제어하는 방식이다. 이를 효율적으로 관리하기 위해 2단계 락킹 프로토콜이 자주 활용된다. 다른 주요 기법으로는 타임스탬프 순서 프로토콜, 낙관적 동시성 제어, 다중 버전 동시성 제어 등이 있다. 특히 다중 버전 동시성 제어는 읽기 작업과 쓰기 작업이 서로를 차단하지 않도록 하여 동시성을 크게 향상시킨다.

각 기법은 일관성 유지와 동시성 수준 사이의 트레이드오프를 가지며, 데이터베이스의 사용 패턴과 요구사항에 따라 선택된다. 현대의 분산 데이터베이스나 클라우드 데이터베이스 환경에서는 더 복잡한 분산 동시성 제어 메커니즘이 필요하다.

데이터베이스 소프트웨어의 핵심 기능 중 하나는 백업 및 복구이다. 이는 하드웨어 고장, 소프트웨어 오류, 사용자 실수, 자연재해 등으로 인해 발생할 수 있는 데이터 손실로부터 시스템을 보호하기 위한 필수적인 절차이다. 백업은 데이터베이스의 데이터와 메타데이터를 다른 저장 매체에 주기적으로 복사하여 보관하는 과정을 말하며, 복구는 장애 발생 시 이러한 백업 파일과 로그를 이용해 데이터베이스를 장애 발생 이전의 일관된 상태로 되돌리는 과정을 의미한다.

백업의 주요 유형으로는 전체 백업, 증분 백업, 차등 백업이 있다. 전체 백업은 데이터베이스의 모든 데이터를 백업하는 방식으로, 복구 시간이 가장 짧지만 백업에 소요되는 시간과 저장 공간이 크다. 증분 백업은 마지막 백업 이후 변경된 데이터만을 백업하는 방식이며, 차등 백업은 마지막 전체 백업 이후 변경된 모든 데이터를 백업하는 방식이다. 데이터베이스 관리자는 데이터의 중요도, 허용 가능한 데이터 손실량, 복구 시간 목표 등을 고려하여 적절한 백업 전략을 수립한다.

복구는 백업된 데이터와 트랜잭션 로그를 활용하여 수행된다. 대부분의 현대 관계형 데이터베이스 관리 시스템은 WAL 방식을 사용하여 모든 데이터 변경 사항을 로그 파일에 먼저 기록한다. 이를 통해 시스템 장애 시, 최근 백업본을 복원한 후 그 백업 시점부터 장애 발생 시점까지의 트랜잭션 로그를 재실행하여 데이터를 최신 상태로 복구할 수 있다. 이는 데이터의 일관성과 지속성을 보장하는 데 결정적인 역할을 한다.

효과적인 백업 및 복구 전략을 수립하기 위해서는 정기적인 백업 수행, 백업 파일의 오프사이트 저장, 복구 절차의 정기적인 테스트가 필수적이다. 특히 클라우드 데이터베이스 서비스를 이용하는 경우, 서비스 제공자가 관리하는 자동화된 백업 및 복구 솔루션을 활용할 수 있으며, 사용자는 복구 지점 목표와 복구 시간 목표 같은 서비스 수준 계약 조건을 명확히 이해해야 한다.

오라클 데이터베이스(Oracle Database)는 오라클 사가 개발한 상용 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이다. 기업용 데이터베이스 시장에서 오랜 기간 선두 위치를 차지하며, 대규모 트랜잭션 처리와 복잡한 데이터 웨어하우스 환경에서 높은 성능과 안정성을 제공하는 것으로 평가받는다. SQL을 표준 질의어로 사용하며, ACID 트랜잭션을 완벽히 지원하여 데이터 무결성을 보장한다.

이 소프트웨어는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 하며, 다양한 운영 체제와 하드웨어 플랫폼에서 동작한다. 주요 기능으로는 고급 데이터 보안, 통합 백업 및 복구 솔루션, 실시간 애플리케이션 클러스터링(RAC) 기술, 그리고 인메모리 데이터베이스 옵션 등을 포함한다. 이러한 기능들은 금융, 통신, 제조 등 다양한 산업 분야의 핵심 비즈니스 시스템 구축에 널리 활용된다.

오라클 데이터베이스의 아키텍처는 다중 버전 동시성 제어(MVCC)와 같은 기술을 통해 높은 수준의 동시성 제어를 구현한다. 또한, PL/SQL이라는 절차적 언어 확장을 제공하여 복잡한 비즈니스 로직을 데이터베이스 서버 내에서 직접 처리할 수 있게 한다. 최근에는 클라우드 컴퓨팅 환경으로의 전환에 발맞춰, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 상의 완전 관리형 서비스 형태로도 제공되고 있다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이다. 스웨덴의 회사 MySQL AB가 개발하여 처음 출시했으며, 현재는 오라클이 소유하고 있다. SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 관리하며, 웹 애플리케이션과 소프트웨어 개발에 널리 사용되는 인기 있는 데이터베이스 시스템 중 하나이다.

MySQL은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 동작한다. 서버는 데이터베이스 파일을 관리하고 클라이언트 프로그램으로부터의 요청을 처리하며, 사용자는 명령줄 인터페이스나 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 도구를 통해 서버와 상호작용한다. 크로스 플랫폼을 지원하여 리눅스, 유닉스, 윈도우 등 다양한 운영 체제에서 실행될 수 있다.

이 시스템은 고성능, 높은 신뢰성, 사용의 용이성으로 정평이 나 있으며, 특히 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python) 스택의 핵심 구성 요소로서 웹 호스팅 환경에서 매우 흔히 사용된다. 기본 스토리지 엔진으로 InnoDB와 MyISAM을 제공하며, 각 엔진은 트랜잭션 지원, 락킹 수준, 성능 특성 등에서 차이를 보인다.

MySQL은 GPL(GNU General Public License)과 상용 라이선스를 모두 제공하는 듀얼 라이선스 정책을 채택하고 있다. 이는 상용 소프트웨어에 포함시킬 수 있는 유연성을 제공하며, 오픈 소스 커뮤니티와 상업적 사용 모두에서 활발한 생태계를 구축하는 데 기여했다.

마이크로소프트가 개발한 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이다. 주로 마이크로소프트 윈도우 운영 체제 환경에서 동작하도록 설계되었으며, 기업용 데이터베이스 시장에서 오라클 데이터베이스와 함께 널리 사용되는 상용 소프트웨어이다. SQL(Structured Query Language)을 주된 질의 언어로 사용하여 데이터를 정의, 조작, 제어한다.

주요 기능으로는 대용량 데이터 처리, 고가용성을 위한 클러스터링 및 미러링 지원, 강력한 트랜잭션 관리와 동시성 제어, 통합 보안 모델, 그리고 비즈니스 인텔리전스 도구와의 긴밀한 연동을 들 수 있다. 마이크로소프트의 .NET 프레임워크 및 기타 개발 도구와의 통합이 용이하여 윈도우 기반 애플리케이션 개발 생태계에서 핵심적인 역할을 한다.

버전에 따라 에디션이 다양하게 구분되어 있으며, 기능과 라이선스 비용이 차등 적용된다. 주요 에디션으로는 대규모 기업을 위한 엔터프라이즈 에디션, 중소 규모를 위한 스탠다드 에디션, 개발 및 테스트용 디벨로퍼 에디션, 그리고 소규모 애플리케이션에 무료로 사용 가능한 익스프레스 에디션 등이 있다. 최근 버전에서는 클라우드 컴퓨팅 환경과의 통합, 인메모리 데이터베이스 기술, 리눅스 및 도커 컨테이너 지원 등 현대적인 요구사항을 반영하는 기능들이 지속적으로 추가되고 있다.

PostgreSQL은 오픈 소스 객체-관계형 데이터베이스 관리 시스템(ORDBMS)이다. 캘리포니아 대학교 버클리에서 개발된 Ingres 데이터베이스의 후속 프로젝트로 시작되었으며, 강력한 SQL 표준 준수와 확장성을 핵심 특징으로 한다. 다른 많은 오픈 소스 소프트웨어와 달리, PostgreSQL은 BSD 라이선스를 채택하여 상용 소프트웨어에 자유롭게 포함시키거나 수정하여 재배포할 수 있는 높은 자유도를 제공한다.

PostgreSQL은 전통적인 관계형 데이터베이스의 기능뿐만 아니라, 객체 지향 프로그래밍의 개념과 JSON과 같은 비정형 데이터를 처리하는 NoSQL 스타일의 기능을 통합한 객체-관계형 데이터베이스 모델을 구현한다. 이는 복잡한 데이터 타입, 상속, 함수 오버로딩 등을 지원하여 다양한 애플리케이션 요구사항에 유연하게 대응할 수 있게 한다. 또한, 공간 데이터 처리를 위한 PostGIS 확장 모듈과 같은 강력한 확장성 덕분에 지리 정보 시스템(GIS)을 비롯한 전문 분야에서도 널리 사용된다.

주요 기능으로는 ACID 트랜잭션을 완벽히 지원하는 것, 다중 버전 동시성 제어(MVCC)를 통한 효율적인 동시 읽기/쓰기 처리, 그리고 사용자 정의 함수, 연산자, 데이터 타입, 인덱스 방법 등을 생성할 수 있는 풍부한 확장 프레임워크를 꼽을 수 있다. 이러한 기술적 우수성과 안정성 덕분에 PostgreSQL은 중소규모의 웹 애플리케이션부터 대규모의 엔터프라이즈 시스템에 이르기까지 광범위하게 채택되고 있으며, MySQL, MariaDB와 함께 가장 인기 있는 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템 중 하나로 자리 잡았다.

MongoDB는 문서 지향 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템이다. 관계형 데이터베이스가 테이블과 행을 사용하는 것과 달리, MongoDB는 유연한 JSON과 유사한 BSON 문서 형식을 사용하여 데이터를 저장한다. 이로 인해 스키마 구조가 고정되어 있지 않아 애플리케이션 요구사항이 빠르게 변하는 현대적인 웹 개발 환경에 적합하다.

MongoDB는 대용량의 분산 데이터 처리와 높은 가용성을 위해 설계되었다. 수평적 확장을 지원하여 여러 서버에 데이터를 분산 저장하는 샤딩 기능을 제공하며, 복제본 세트를 구성해 데이터의 안정성과 장애 조치 기능을 확보한다. 이러한 특징은 빅데이터 처리와 실시간 분석, 컨텐츠 관리 시스템, 모바일 애플리케이션 백엔드 등 다양한 분야에서 활용된다.

주요 기능으로는 강력한 인덱싱, 집계 파이프라인을 통한 복잡한 데이터 분석, 풍부한 쿼리 언어, 그리고 지리 공간 데이터 처리 등을 꼽을 수 있다. 또한 공식적으로 다양한 프로그래밍 언어를 위한 드라이버를 제공하여 개발 편의성을 높인다.