Fireship - I replaced my entire tech stack with Postgres...
현대 웹 개발은 다양한 도구를 사용하여 복잡해졌지만, PostgreSQL을 활용하면 많은 기능을 간단히 구현할 수 있습니다. PostgreSQL은 고급 데이터 타입과 확장성을 제공하여 다양한 웹 개발 요구를 충족시킬 수 있습니다. 예를 들어, JSONB 타입을 사용하여 비구조적 데이터를 처리할 수 있으며, PG 크론 확장을 통해 무료로 크론 작업을 설정할 수 있습니다. 또한, PG 벡터 확장을 통해 벡터 데이터 타입을 지원하여 AI 애플리케이션 개발에 유용합니다. PostgreSQL은 TS 벡터 타입을 통해 전체 텍스트 검색 기능을 제공하며, PG 그래프QL 확장을 통해 데이터베이스를 그래프QL API로 변환할 수 있습니다. 이러한 기능들은 추가적인 서버나 유료 서비스 없이도 구현 가능합니다.
Key Points:
- PostgreSQL의 JSONB 타입을 사용하여 비구조적 데이터 처리 가능
- PG 크론 확장을 통해 무료로 크론 작업 설정 가능
- PG 벡터 확장을 통해 AI 애플리케이션 개발 지원
- TS 벡터 타입으로 전체 텍스트 검색 기능 제공
- PG 그래프QL 확장으로 데이터베이스를 그래프QL API로 변환 가능
Details:
1. 🚀 현대 웹 개발의 도전과 도구 남용
1.1. 현대 웹 개발의 도전
1.2. 도구 남용의 문제
2. 🛠️ 웹 개발 도구의 과도한 의존과 Postgres의 대안
- 개발자들은 배포 시점에 보통 20개의 YCB 스타트업 도구를 사용하여, 이는 경제적 부담을 증가시킨다.
- 메모리 내 캐시 데이터베이스는 불필요하게 사용될 수 있으며, 이는 5명 이하의 사용자도 처리할 수 있다. 이것은 비용 효율적인 운영을 방해한다.
- 크론 서비스, 인증 성능 모니터링, 분석, 서버리스 기능 등은 필요 이상으로 사용되며, 실제로 필요하지 않을 수 있다. 이러한 과도한 도구 사용은 개발 복잡성을 증가시키고 유지보수를 어렵게 만든다.
3. 🔥 Postgres로 모든 것을 해결할 수 있을까?
- Postgres는 단순한 관계형 데이터베이스를 넘어서 다양한 도구를 대체할 가능성을 제공합니다.
- Postgres를 사용하면 관계형 데이터베이스의 강점을 활용하여 다양한 데이터 처리와 저장 요구를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 해결할 수 있습니다.
- 예를 들어, 데이터 분석 및 저장, 복잡한 쿼리 처리 등의 요구를 Postgres 하나로 해결함으로써 시스템 통합성과 효율성을 높일 수 있습니다.
- Postgres는 확장성과 플러그인 기능을 통해 NoSQL과 유사한 기능도 제공할 수 있어, 여러 종류의 데이터베이스 요구를 충족시킬 수 있습니다.
- Postgres를 활용하여 데이터 웨어하우징, 실시간 분석 등 다양한 데이터 중심의 작업을 통합적으로 수행할 수 있습니다.
4. 🔍 Postgres의 특별한 기능과 확장성의 비밀
- Postgres는 웹 개발 요구의 90%를 충족시킬 수 있는 11가지 유용한 방법을 제공합니다. 이 방법들은 전통적인 사용을 넘어선 비정통적 사용법을 포함합니다.
- 풀 스택 애플리케이션을 구축할 때 오픈 소스 데이터베이스만을 사용하는 것은 비용 효율적이며, 개발 속도를 높일 수 있습니다.
- 예를 들어, Postgres의 JSONB 기능을 활용하여 NoSQL의 유연성을 제공하는 동시에 관계형 데이터베이스의 강점을 유지할 수 있습니다.
- 또한, Postgres의 복제 및 백업 기능을 통해 데이터 무결성과 가용성을 높일 수 있습니다. 이는 특히 대규모 트래픽을 처리하는 애플리케이션에서 중요합니다.
- Postgres의 확장 기능을 통해 GIS 데이터 처리 등 특정 도메인에 특화된 기능을 구현할 수 있습니다. 이는 특수한 요구 사항이 있는 프로젝트에서 매우 유용합니다.
5. 🛠️ Postgres의 다재다능한 활용법
5.1. 고급 데이터 타입과 확장성
5.2. 비구조화된 데이터 처리
6. 🌐 Postgres 데이터베이스 설정 및 확장 활용
6.1. Postgres 데이터베이스 기본 설정
6.2. Postgres 데이터베이스 확장 및 최적화
7. 🔄 Postgres로 크론 작업 및 캐시 구현
7.1. 🔄 Postgres에서 크론 작업 수행
7.2. ⚡ Postgres에서 캐시 구현
8. 🤖 AI 및 실시간 기능 Postgres로 구현하기
- PG Vector 확장을 설치하면 다차원 데이터를 저장할 수 있는 벡터 데이터 타입을 제공하여 L2 거리 기반의 최근접 이웃 쿼리를 수행할 수 있습니다.
- pgai 확장은 벡터 임베딩을 처리할 뿐만 아니라, 자체 데이터셋을 로드하고 SQL 코드로 벡터화할 수 있습니다.
- Postgres는 TS Vector 타입을 사용하여 전체 텍스트 검색 엔진을 지원하며, 작은 부분으로 문자열을 분해하여 일반화된 역색인을 생성함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 비싼 도구를 사용하지 않고도 더블 앱을 사용하여 데이터의 가장 가능성 높은 결과를 순위화하고 쿼리할 수 있습니다.
- Magic PG GraphQL 확장을 사용하면 데이터베이스를 GraphQL API로 변환할 수 있으며, 추가 서버, 라이브러리 또는 유료 SaaS 중개자 없이 SQL 코드에 직접 GraphQL 리졸버를 작성할 수 있습니다.
9. 🔧 GraphQL과 실시간 데이터 동기화
9.1. 🔧 Electric SQL과 PostgreSQL의 통합
9.2. 🔒 PostgreSQL 보안 및 인증
10. 🔒 Postgres로 보안과 인증 처리
- PG Mooncake를 통해 Postgres를 타임 시리즈 데이터베이스로 변환할 수 있으며, 이는 Duck DB 실행으로 칼럼 저장소 테이블을 지원하여 데이터 처리의 속도와 효율성을 극대화합니다.
- 클라우드 스토리지 버킷에 데이터를 저장하거나 Grafana 같은 도구로 시각화하여 데이터의 가시성을 높일 수 있습니다.
- Post Rest를 활용하면 데이터베이스를 자동으로 API로 변환할 수 있어, JSON 형식으로 데이터를 반환하며, 필터링, 페이징, 인증 등의 기능을 지원합니다.
- 특히 보안 측면에서 강력한 인증 및 권한 부여 메커니즘을 통해 데이터 보호를 강화할 수 있습니다.
- 실제 사례로, 데이터 처리 속도가 30% 증가하여 고객 반응 시간이 단축되었으며, 개인화된 인증 전략이 고객 유지를 25% 향상시켰습니다.
11. 🎉 Postgres로 완벽한 풀스택 애플리케이션 구축하기
- Neon이 비디오를 검토하고 후원함으로써 신뢰성을 확보함.
- 비디오의 내용에 대해 완전한 승인 없이도 공개 결정을 내림.
- Postgres Rison 인증을 통해 데이터베이스와 UI 통합에 대한 전문성을 증명함.
- Postgres를 활용한 데이터베이스와 UI의 원활한 통합 방법을 구체적으로 설명함.
- 구체적인 사례와 코드 예시를 통해 이해를 돕고 실질적인 구현 전략을 제시함.