이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
두 DB를 선택하는 가장 핵심 기준은 데이터 구조가 얼마나 예측 가능한가라고 생각합니다. PostgreSQL은 스키마가 명확하고 ACID를 보장해 금융·주문처럼 정합성이 중요한 도메인에 잘 맞습니다. MongoDB는 문서 구조가 유연해서 스키마가 자주 바뀌거나 중첩 데이터가 많은 경우에 적합합니다. 실제로 사용자 프로필처럼 필드가 자주 추가되는 데이터를 PostgreSQL에 넣었다가 마이그레이션 비용이 커지는 걸 경험했고, 그 이후 변경 빈도가 높은 문서형 데이터는 MongoDB를 먼저 고려하게 됐습니다.
어느 게 더 좋은 게 아니라 데이터의 특성에 따라 선택하는 것이라는 걸 직접 다뤄보며 배웠습니다.
프로젝트 초반에 MongoDB를 선택해서 여러 문서에 걸친 데이터 변경 작업을 구현했는데, 중간에 오류가 생기면 일부만 반영된 상태가 되는 문제를 경험했습니다. 여러 문서에 걸친 변경을 하나의 트랜잭션으로 묶어야 하는 상황이었는데, MongoDB에서 멀티 문서 트랜잭션을 사용하는 것이 예상보다 복잡했습니다. 이 경험에서 데이터 간의 강한 일관성이 필요한 작업이 많다면 PostgreSQL이 더 적합하다는 것을 직접 배웠습니다. DB 선택은 현재 요구사항만이 아니라 데이터 간의 관계와 일관성 보장이 얼마나 필요한지를 미리 파악하는 것이 중요하다는 것을 이 경험에서 알게 됐습니다. 도구 선택의 실수는 나중에 바꾸기가 어렵기 때문에, 초기에 데이터 접근 패턴과 일관성 요구사항을 충분히 검토하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다.
MongoDB로 운영하던 데이터를 PostgreSQL로 이전하는 작업을 경험했습니다. 비정형 문서로 저장돼 있던 데이터를 관계형 테이블 구조로 바꾸는 과정에서 문서마다 필드가 달라서 공통 스키마를 정의하는 것이 생각보다 어려웠습니다. MongoDB의 유연한 구조가 데이터를 빠르게 쌓을 때는 편리했는데, 나중에 일관된 스키마가 필요한 시점이 오면 그 유연함이 마이그레이션 비용으로 돌아온다는 것을 이 경험에서 배웠습니다. 초기에 데이터 구조가 확정되지 않아서 빠르게 시작해야 하는 경우에는 MongoDB가 유리하고, 구조가 어느 정도 안정화된 후에는 PostgreSQL로의 전환을 고려하는 것이 합리적인 접근이라는 것을 알게 됐습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 무신사 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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