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PostgreSQL 개발

저희는 엔터프라이즈 소프트웨어를 위한 PostgreSQL 데이터베이스를 설계하고 운영합니다. 일반적인 참조 스키마가 아니라 도메인의 실제 데이터 무결성과 규모 요구사항을 중심으로 설계하는 스키마, 복제, 파티셔닝입니다.

  • ACID 트랜잭션
  • 고가용성
  • JSONB
  • 복제
  • 엔터프라이즈 규모
개요

저희의 접근 방식

저희는 엔터프라이즈 소프트웨어를 위한 PostgreSQL 데이터베이스를 설계하고 운영합니다. 일반적인 참조 스키마가 아니라 도메인의 실제 데이터 무결성과 규모 요구사항을 중심으로 설계하는 스키마, 복제, 파티셔닝입니다.

  • 실제로 지켜지는 ACID 보장

    부분적인 쓰기가 실제 비즈니스 문제가 되는 시스템에서 가장 중요한, 완전히 완료되거나 완전히 롤백되는 트랜잭션입니다.

  • 필요한 곳에서의 확장성

    pgvector와 PostGIS 같은 확장 기능은 별도의 두 번째 시스템을 강요하는 대신 데이터베이스 내부에 실제 역량을 더합니다.

  • 관계형 무결성을 포기하지 않는 JSONB

    반정형 데이터가 동일한 데이터베이스에서 강력한 타입의 관계형 데이터와 나란히 존재하며 동일한 SQL로 조회됩니다.

  • 규모에서 검증된 안정성

    확장성이 아직 검증되고 있는 더 새로운 옵션이 아니라 수십 년간의 프로덕션 워크로드로 검증된 데이터베이스입니다.

  • 실제 쿼리 패턴을 위한 풍부한 인덱싱

    단일 기본 인덱스 유형이 아니라 애플리케이션이 실제로 실행하는 쿼리를 위해 선택하는 B-tree, GIN, GiST, 부분 인덱스입니다.

  • 잠기지 않는 생태계

    표준 SQL과 오픈 라이선스 덕분에 데이터베이스가 나중에 협상해야 할 종속성이 되지 않습니다.

포함 서비스

모든 것을 한 곳에서

설계부터 장기 지원까지, 이 프로젝트에 포함된 모든 것입니다 — 하나의 팀, 하나의 시스템.

엔터프라이즈 데이터베이스

도메인의 실제 무결성, 동시성, 감사 요구사항을 중심으로 설계된 핵심 트랜잭션 데이터베이스입니다.

멀티테넌트 SaaS

실제 격리 요구사항을 기준으로 선택하는 공유 스키마, 테넌트별 스키마, 테넌트별 데이터베이스 격리 전략입니다.

마켓플레이스 플랫폼

동시 쓰기에도 일관성을 유지하는 등록 정보, 거래, 리뷰를 위한 관계형 데이터 모델입니다.

금융 시스템

데이터 불일치가 단순한 버그가 아니라 컴플라이언스 문제가 되는 시스템을 위한 트랜잭션 무결성과 감사 가능성입니다.

헬스케어 플랫폼

헬스케어 데이터가 요구하는 무결성과 접근 제어를 위해 구축된 데이터 모델입니다.

분석 플랫폼

분석 워크로드가 실제로 실행하는 쿼리 패턴을 위해 설계된 스키마와 인덱싱 전략입니다.

AI 애플리케이션

정당화되지 않는 한 별도의 벡터 저장소를 피하며, 관계형 데이터와 결합한 pgvector 기반 유사도 검색입니다.

비즈니스 자동화

워크플로우 상태, 감사 추적, 자동화 로직이 의존하는 쿼리를 지원하는 데이터 모델입니다.

CRM 시스템

데이터 규모가 커져도 조회 가능한 상태를 유지하는 연락처, 계정, 활동 이력을 위한 관계형 데이터 모델입니다.

ERP 시스템

ERP 시스템이 정확하게 표현해야 하는 상호 연결된 프로세스를 위한 복잡하고 고도로 관계형인 데이터 모델입니다.
Aixo Lab을 선택하는 이유

기업들이 Aixo Lab을 선택하는 이유

  1. ORM이 아닌 도메인을 중심으로 스키마를 설계합니다

    스키마는 ORM의 기본 컨벤션이 생성하는 것이 아니라 비즈니스의 실제 엔티티와 제약을 반영합니다.

  2. 인덱스를 의도적인 결정으로 다룹니다

    불필요한 인덱스는 잊기 쉬운 쓰기 성능 비용을 가지기 때문에, 모든 인덱스는 실제 쿼리 패턴을 위해 선택합니다.

  3. 복제와 백업을 필요해지기 전에 설계합니다

    고가용성과 복구 절차는 첫 장애 이후에 조립하는 것이 아니라 구축 과정에서 설계하고 테스트합니다.

  4. JSONB를 올바른 도구일 때 사용합니다

    스키마 설계를 건너뛰는 방법이 아니라, 데이터의 형태가 레코드마다 진정으로 달라질 때 반정형 데이터를 JSONB에 저장합니다.

  5. 팀이 직접 소유할 수 있는 데이터베이스를 전달합니다

    명확한 스키마 문서화와 마이그레이션 이력을 통해 귀사의 엔지니어(또는 이후 저희 팀)가 별도의 분석 없이도 이 데이터베이스를 확장할 수 있습니다.

핵심 역량

PostgreSQL 핵심 역량

일반적인 기능 목록이 아니라, 모든 PostgreSQL 프로젝트에서 저희가 실제로 다루는 구체적인 기술 역량입니다.

관계형 데이터베이스

애플리케이션이 복잡해져도 데이터 일관성을 유지하는, 강력한 타입과 제약이 적용된 스키마입니다.

데이터 모델링

조회하기 가장 쉬운 방식이 아니라 도메인의 실제 규칙을 중심으로 모델링된 엔티티와 관계입니다.

ACID 트랜잭션

실제 동시성 요구에 맞춰 선택하는 격리 수준과 함께, 완전히 완료되거나 완전히 롤백되는 다단계 작업입니다.

고가용성

단일 노드 장애가 데이터베이스를 마비시키지 않도록 설계된 장애 조치와 이중화입니다.

복제

실제 읽기 확장 및 재해 복구 요구사항에 맞게 구성된 스트리밍 및 논리적 복제입니다.

파티셔닝

데이터 규모가 커져도 쿼리와 유지보수 작업이 빠르게 유지되도록 범위나 목록별로 분할된 대용량 테이블입니다.

성능 최적화

인위적인 벤치마크가 아니라 실제 워크로드를 기준으로 분석하고 튜닝하는 쿼리 플랜입니다.

인덱싱

모든 곳에 적용하는 기본값이 아니라 실제 쿼리를 위한 올바른 인덱스 유형, 즉 B-tree, GIN, GiST, 부분 인덱스입니다.

쿼리 최적화

하드웨어를 늘려 우회하는 대신 EXPLAIN ANALYZE로 진단하고 쿼리나 스키마 수준에서 수정하는 느린 쿼리입니다.

JSONB

효율적으로 검색해야 할 때 GIN으로 인덱싱하는, 네이티브 JSON 연산자로 조회하는 반정형 데이터입니다.

전문 검색

별도의 검색 엔진이 필요로 하는 운영 오버헤드 없이 필요로 하는 애플리케이션을 위한 네이티브 텍스트 검색입니다.

확장 기능

실제 문제를 데이터베이스 내부에서 해결할 때 의도적으로 통합하는 pgvector, PostGIS 등의 확장 기능입니다.

백업 전략

아무도 검증하지 않은 크론 작업이 아니라 정의된 복구 지점 목표를 갖춘 자동화되고 테스트된 백업입니다.

확장성

애플리케이션의 실제 성장 궤적에 맞게 크기를 조정한 읽기 복제본, 파티셔닝, 커넥션 풀링 아키텍처입니다.
프로세스

저희가 일하는 방식

첫 아키텍처 결정부터 출시까지, 모든 프로젝트에 동일한 체계적인 프로세스를 적용합니다.

  1. 01
    발견

    비즈니스 문제와 제약 조건을 파악합니다.

    결과물:
    범위와 목표 정의 문서
    고객 참여:
    초기 워크숍 참여
  2. 02
    제품 정의

    문제를 구체적인 제품 요구사항으로 전환합니다.

    결과물:
    기능 명세 및 우선순위
    고객 참여:
    요구사항 검토
  3. 03
    UX/UI 디자인

    개발 전에 사용자 흐름과 인터페이스를 설계합니다.

    결과물:
    와이어프레임 및 디자인 시스템
    고객 참여:
    디자인 피드백
  4. 04
    기술 아키텍처

    시스템 구조, 데이터 흐름, 기술 스택을 정의합니다.

    결과물:
    아키텍처 문서
    고객 참여:
    기술 검토(선택)
  5. 05
    반복 개발

    짧은 주기로 진행 상황이 보이는 방식으로 개발합니다.

    결과물:
    정기적으로 배포되는 작동 버전
    고객 참여:
    스프린트 리뷰 참여
  6. 06
    품질 검증

    출시 전 기능, 성능, 보안을 검증합니다.

    결과물:
    테스트 결과 및 수정 사항
    고객 참여:
    승인
  7. 07
    출시

    롤백 계획과 함께 운영 환경에 배포합니다.

    결과물:
    운영 환경에 배포된 제품
    고객 참여:
    출시 승인
  8. 08
    지속적 개선

    출시 이후 모니터링, 유지보수, 개선을 진행합니다.

    결과물:
    유지보수 및 개선 로드맵
    고객 참여:
    정기 점검 미팅
기술 스택

검증된 최신 기술 스택으로 구축

여기 있는 모든 기술은 기본값이 아니라 신중한 선택입니다.

PostgreSQL

이런 방식으로 구축하는 모든 프로젝트의 기반이 되는 관계형 데이터베이스입니다.

Laravel

PostgreSQL을 위한 강력한 마이그레이션 및 쿼리 빌딩 도구를 갖춘 엔터프라이즈 백엔드 프레임워크입니다.

Node.js

타입이 지정된 쿼리 빌더와 ORM을 통해 PostgreSQL과 흔히 짝을 이루는 백엔드 런타임입니다.

Next.js

프론트엔드와 PostgreSQL 기반 API 레이어가 모두 필요한 애플리케이션을 위한 풀스택 프레임워크입니다.

React

PostgreSQL 기반 API와 가장 흔하게 짝을 이루는 프론트엔드 레이어입니다.

React Native

PostgreSQL 기반 API를 소비하는 모바일 클라이언트 레이어입니다.

Redis

데이터베이스만으로는 제공할 수 없는 속도가 필요한 워크로드를 위한 캐싱 및 세션 저장소입니다.

Docker

개발, 스테이징, 프로덕션 환경 전반에서 일관된 환경을 위한 컨테이너화된 PostgreSQL 인스턴스입니다.

AWS

관리형 플랫폼만으로는 부족한 수준의 제어가 필요한 PostgreSQL 배포를 위한 클라우드 인프라입니다.

pgvector

별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않은 AI 애플리케이션을 위해 PostgreSQL 내부에서 직접 수행하는 벡터 유사도 검색입니다.

Prisma

완전한 TypeScript 타입 추론으로 애플리케이션을 PostgreSQL에 연결하는 타입 안전한 ORM입니다.

OpenAI

PostgreSQL 기반의 검색 증강 생성을 위해 pgvector와 짝을 이루는 AI 모델 접근입니다.
데이터베이스 엔지니어링

데이터베이스 엔지니어링

출시 시점뿐 아니라 이후에도 PostgreSQL 데이터베이스가 빠르고 일관되며 복구 가능한 상태를 유지하도록 결정하는 엔지니어링 요소입니다.

데이터베이스 설계

나중에 애플리케이션 코드에서 역설계하는 것이 아니라 기획 단계에서 도메인의 실제 엔티티와 규칙을 중심으로 설계하는 스키마입니다.

정규화

중요한 부분에서는 중복을 제거하도록 구조화하고, 성능이 진정으로 필요한 곳에서만 의도적으로 비정규화하는 테이블입니다.

인덱스

애플리케이션의 실제 쿼리 패턴을 중심으로 구축하고, 그 패턴이 변할 때 재검토하는 인덱스 전략입니다.

트랜잭션

모든 곳에 기본값을 두는 대신 실제 일관성 요구사항을 기준으로 선택하는 트랜잭션 경계와 격리 수준입니다.

복제

애플리케이션의 실제 가용성 및 읽기 확장 요구에 맞게 구성된 읽기 복제본과 대기 서버입니다.

파티셔닝

쿼리가 타임아웃되기 시작한 후가 아니라 성능 문제가 되기 전에 파티셔닝하는 대용량 테이블입니다.

JSONB

JSONB 필드가 실제로 조회되는 곳에 인덱싱을 적용하며 의도적으로 모델링하는 반정형 데이터입니다.

성능

출시 전 한 번 평가하고 방치하는 것이 아니라 지속적으로 모니터링하고 튜닝하는 쿼리 성능입니다.

모니터링

추측이 아닌 디버깅을 가능하게 하는 쿼리 성능, 연결 수, 복제 지연에 대한 가시성입니다.

백업

일정대로 실행된다고 가정하는 것이 아니라 실제로 복원해봄으로써 테스트하는 자동화된 백업 절차입니다.

재해 복구

필요해지기 전에 정의된 복구 시간 목표를 기준으로 설계하고 테스트하는 복구 절차입니다.
대표 솔루션

이 기술이 적합한 영역

이 기술 스택으로 구현할 수 있는 대표 솔루션 컬렉션의 레퍼런스 아키텍처입니다.

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자주 묻는 질문

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무엇을 만들고 계신지 알려주시면, 저희가 적합한 파트너인지 솔직하게 말씀드리겠습니다.

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