데이터베이스의 역사: 파일에서 분산 트랜잭션까지

데이터베이스(Database, DB)는 단순한 저장소가 아니라, 애플리케이션의 일관성, 성능, 확장성, 규정 준수를 떠받치는 기반 운영체제다. 지난 60여 년 동안 DB는 하드웨어의 발전, 네트워크 모델의 변화, 분산 시스템 이론의 성숙과 함께 끊임없이 진화해 왔다. 이 글은 그 여정을 핵심 사건과 개념 중심으로 빠르게 훑는다.

한눈에 보는 타임라인

관계형 vs. 비관계형: 언제 무엇을 선택할까?

{SELECT p.id, p.name, SUM(oi.quantity * oi.price) AS revenue FROM orders o JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id JOIN products p ON p.id = oi.product_id WHERE o.paid = TRUE AND o.created_at >= DATE_TRUNC('month', NOW()) GROUP BY 1,2 ORDER BY revenue DESC LIMIT 5;}

실무에서 자주 쓰는 오늘의 도구들

빅데이터, 클라우드, 그리고 분산 SQL

2000년대 중반, 대용량 배치 처리의 표준으로 Hadoop/MapReduce가 떠올랐고, Google의 Bigtable·GFS 논문은 HBase·Cassandra의 영감을 제공했다. 2010년대 들어 클라우드 매니지드 서비스가 기본 선택지가 되며 운영 복잡도가 크게 낮아졌다. 분산 합의와 물리적 시간원을 결합한 Spanner 류 시스템은 전 지구 규모 일관성이라는 새로운 기준을 세웠다.

A simple relational model of data for large shared data banks.

지금, 그리고 다음

• HTAP: 트랜잭션과 분석을 하나의 시스템으로 통합하려는 시도.
• 서버리스 DB: 사용량 기반 과금과 자동 확장(예: PlanetScale, Aurora Serverless).
• 벡터 검색: 임베딩 기반 유사도 검색으로 AI 애플리케이션을 가속.
• 엣지·오프라인 동기화: CRDT와 로컬 우선 전략으로 사용자 경험을 개선.

참고자료