여러분, 최근 개발 커뮤니티나 기술 뉴스에서 PostgreSQL이라는 이름을 부쩍 자주 보지 않으셨나요? 왜 유독 이 녀석만 계속 우리 눈에 띄는 걸까요?

이 흥미로운 흐름을 이해하려면, 잠시 시계를 과거로 되돌려볼 필요가 있습니다.

2010년 이전, 우리가 흔히 APM(Apache, PHP, MySQL) 기반으로 웹 서비스를 뚝딱뚝딱 만들던 시절만 해도, 오픈소스 DBMS의 엔터프라이즈 시장 내 존재감은 사실상 미미했습니다. 그러다 2010년대로 접어들며 판도가 바뀝니다. 오픈소스 DBMS가 폭발적으로 성장하기 시작했죠.

특히 그 중심에는 MySQL이 있었습니다. 과거 트랜잭션(Tx) 처리를 제대로 지원하지 못해 진정한 RDBMS로 보기 어려웠던 MyISAM 엔진 대신, InnoDB 스토리지 엔진이 기본으로 자리 잡으면서 MySQL은 일약 오픈소스 DBMS의 대명사로 떠올랐습니다.

하지만 2020년대에 들어서면서 상황이 또 한 번 역전됩니다.

기업들이 다루는 데이터의 규모는 방대해졌고, 비즈니스 로직은 상상 이상으로 복잡해졌습니다. 단순한 트랜잭션을 넘어 고도화된 쿼리와 복잡한 조인이 일상이 된 것이죠. 바로 여기서 MySQL의 구조적인 약점, 즉 복잡한 쿼리 실행 계획을 수립하는 '쿼리 플래너(Query Planner, QP)'의 한계가 뼈아프게 드러나기 시작합니다.

데이터의 복잡도가 폭발하는 시대, 글로벌 IT 거인들과 개발자들은 새로운 대안을 찾아야만 했습니다. 이때 이들이 내린 결론은 무엇이었을까요? "처음부터 새로운 DB를 다시 만들지 말자"였습니다. 대신, 수십 년간 학술적으로 엄격하게 다듬어져 온, 압도적으로 우수한 쿼리 플래너를 가진 PostgreSQL의 엔진을 그대로 가져다 쓰기 시작한 것입니다.

이때부터 새로운 데이터베이스 생태계의 이른바 'SQL 사투리(Dialect)'가 빠르게 PostgreSQL을 중심으로 통일되어 갑니다.

클라우드 벤더들의 핵심 서비스들을 보실까요? AWS의 강력한 데이터 웨어하우스인 Redshift는 태생부터 PostgreSQL 기반입니다. 최근 출시된 차세대 서버리스 DB인 Aurora DSQL 역시 완벽한 PostgreSQL 호환성을 무기로 내세웠죠. Google Cloud가 심혈을 기울여 만든 고성능 DB AlloyDB 역시 그 뼈대는 철저하게 PostgreSQL입니다.

결정적으로 작년, 현대 분석 데이터 플랫폼의 최전선에 있는 두 거인도 움직였습니다. 바로 Databricks가 LeonDB를, Snowflake가 Crunchy Data를 전격 인수한 것인데요. 놀랍게도 이 두 기업이 주목한 데이터베이스는 모두 PostgreSQL을 핵심 인터페이스로 삼고 있습니다. 이 거대한 모던 데이터 스택 진영의 선두 주자들조차 자신들의 기술적 진화 과정에서 직간접적으로 PostgreSQL의 아키텍처와 생태계를 벤치마킹하고 레퍼런스로 삼고 있다는 점은, 우리에게 아주 강력한 시장의 신호를 보내고 있습니다.

이러한 막강한 시대적 요구와 업계의 밀어주기 속에서, PostgreSQL 오픈소스 커뮤니티는 최근 몇 년간 엔터프라이즈급의 훌륭한 기능들을 그야말로 폭발적으로 추가해 왔습니다. 이 모든 기술적 진보와 시장의 선택이 모여, 앞서 보셨던 가트너 그래프의 '아름다운 반등 곡선'을 만들어낸 것입니다.

자, 그렇다면 2026년 오늘, 과연 PostgreSQL은 어디까지 진화했을까요?

가장 최근에 릴리즈된 PostgreSQL 18 버전에는 과연 엔터프라이즈 환경을 또 한 번 혁신할 어떤 놀라운 기능들이 탑재되었을까요? 이 흥미진진한 질문에 대한 답을 자세히 들려주실 분을 모셔볼까 합니다.

다음 세션, Enterprise DB의 윤명식 님께서 마이크를 넘겨받아 그 생생한 이야기를 전해주시겠습니다. 여러분, 뜨거운 박수로 환영해 주시기 바랍니다!

(박수 유도 후 퇴장)