PostgreSQL을 품은 Supabase가 주목받았고, DuckDB와 SQLite는 로컬 환경을 중심으로 다시 떠올랐습니다. 다만 현장에서 직접 코드를 짜며 서비스를 운영했던 입장에서 현실은 조금 달랐습니다. 최신 기술이 항상 최선의 선택은 아니었고, 오히려 이미 검증된 도구가 더 중요하게 작용했던 순간도 많았기 때문입니다.

2025년의 DB 트렌드를 정리하는 동시에, 그 이면에서 이뤄진 실무단의 선택을 함께 돌아보려고 합니다.

미리 요점만 콕 집어보면?

2025년 데이터베이스 기술은 Supabase, Neon 같은 BaaS와 DuckDB·SQLite의 로컬 퍼스트 흐름이 동시에 부각되며 빠르게 진화했습니다.
한편 실무 현장에서는 PostgreSQL·MySQL처럼 검증된 도구의 안정성과 운영 경험이 여전히 중요한 선택 기준으로 작용했습니다.
결국 데이터베이스 선택은 유행이 아니라 서비스 단계와 팀 역량에 맞춰 유연하게 조합하는 현실적인 판단의 문제일 것입니다.

SaaS가 주도한 2025 DB 기술 트렌드

2025년 데이터베이스 트렌드를 이야기할 때, 흔히 “이제는 DB를 직접 설치하지 않는다”는 표현을 쓰곤 합니다. 다만 실제 개발 현장을 기준으로 보면, 이 말은 단순하게 느껴질 수 있습니다. 이미 대부분의 팀은 온프레미스 환경 대신 클라우드에서 데이터베이스 서버를 띄워 사용하고 있기 때문입니다. 문제의 핵심은 데이터베이스 서버 자체가 아닌 그 데이터베이스를 실제 서비스에 적용하기까지 필요한 준비 과정에 있었습니다.

새로 주목받기 시작한 BaaS

데이터베이스를 하나 선택하고 나면 그다음에는 자연스럽게 백엔드 애플리케이션이 필요해집니다. API 서버를 구성해야 하고, 인증과 권한 처리를 설계해야 하며, 데이터 접근 규칙을 정의하고, 운영을 위한 관리 도구도 갖춰야 합니다. 작은 서비스라고 해도 이러한 기본 구성을 마련하는 데에는 생각보다 많은 시간과 노력이 듭니다. 특히 소규모 팀이나 개인 개발자에게는 이 과정 자체가 진입 장벽으로 작용하는 경우도 많습니다.

이 맥락에서 본격적으로 주목받기 시작한 개념이 바로 Backend as a Service, 즉 BaaS입니다. BaaS는 데이터베이스를 중심으로 인증, 스토리지, API 생성, 권한 관리까지 백엔드의 핵심 요소를 하나의 서비스 형태로 제공합니다. 개발자가 모든 구성 요소를 직접 조립하는 대신, 이미 잘 설계된 백엔드 환경을 그대로 가져다 쓰는 방식이라고 보면 됩니다. 실제로 2025년의 데이터베이스 트렌드는 이 BaaS 개념을 중심으로 빠르게 재편되었다고 해도 과언이 아닙니다.

대표적인 BaaS: Supabase, Neon, PlanetScale

이 흐름을 대표하는 서비스로 Supabase, Neon, PlanetScale을 꼽을 수 있습니다. 이들의 공통점은 완전히 새로운 데이터베이스를 만들지 않았다는 데 있습니다. 대신 오랜 시간 동안 검증된 관계형 데이터베이스를 기반으로 삼고, 그 위에 개발자 경험을 크게 개선한 SaaS 환경을 구축했습니다. 기술적으로는 다소 보수적인 선택처럼 보일 수 있지만, 실제로는 매우 현실적인 전략이었죠.

Supabase는 PostgreSQL을 기반으로 인증 기능, 자동 REST API, 실시간 기능, 웹 콘솔을 통합 제공하는 플랫폼입니다. 데이터베이스를 하나 생성하는 것만으로도 서비스 개발에 필요한 기본 백엔드 환경이 곧바로 갖춰집니다. 나아가 SQL에 대한 기본적인 이해만 있다면, 별도의 백엔드 서버를 직접 구현하지 않고도 상당한 수준의 서비스를 만들 수 있습니다. 그 때문에 Supabase는 2025년 사이드 프로젝트와 초기 스타트업 환경에서 특히 많이 선택되었습니다.

Neon 역시 PostgreSQL을 기반으로 하지만, 접근 방식이 조금 다릅니다. 이 서비스는 ‘Serverless PostgreSQL’을 전면에 내세우며, 데이터베이스를 항상 실행해 두는 구조에서 벗어났습니다. 브랜치 단위로 데이터베이스 환경을 분리하고, 필요할 때만 활성화하는 방식은 CI/CD 환경이나 실험적인 개발 흐름과 잘 맞았습니다. 여러 실험을 동시에 진행해 보고 필요 없는 환경은 바로 정리할 수 있다는 특징으로, AI 기반 실험이나 빠른 프로토타이핑에 특히 적합한 구조였습니다.

MySQL 기반 서비스로 알려진 PlanetScale은 Vitess를 활용한 수평 확장과 무중단 스키마 변경이 핵심 강점이었습니다. 여기에 2024년 이후 PostgreSQL 지원이 공식적으로 더해지며 단순 MySQL SaaS를 벗어나 확장성과 운영 안정성에 초점을 둔 DB 플랫폼으로 포지셔닝을 넓혔습니다. 데이터베이스 마이그레이션이나 스키마 변경으로 서비스 운영에 부담을 느껴본 경험이 있다면, PlanetScale이 왜 꾸준히 주목받고 있는지 충분히 공감할 수 있을 것입니다.

안정성과 생산성, 그리고 생성형 AI의 등장

이들 서비스가 PostgreSQL이나 MySQL 같은 전통적인 관계형 데이터베이스를 선택하는 이유는 분명합니다. 완전히 새로운 데이터베이스를 도입해 학습 비용을 높이기보다는, 이미 익숙하고 신뢰할 수 있는 기술 위에서 개발자의 작업 흐름을 얼마나 부드럽게 만드는지가 더 중요해졌기 때문입니다. 실제 서비스 개발 현장에서는 기술의 참신함보다 안정성과 생산성이 훨씬 큰 가치를 가지는 경우가 많았습니다.

2025년이 AI 시대의 본격적인 시작이라는 점도 이 흐름을 더욱 가속화했습니다. 생성형 AI와 코드 자동화 도구가 개발 과정에 깊숙이 들어오면서, 개발자는 AI가 만들어준 코드를 빠르게 실행하고 검증할 수 있는 환경을 필요로 하게 되었습니다. 실험용 데이터베이스를 손쉽게 만들고 필요 없으면 바로 정리할 수 있는 구조는 이제 선택이 아니라 기본 요건에 가까워졌습니다.

Supabase의 관리 콘솔이나 Neon, PlanetScale의 브랜치 기반 접근 방식이 이러한 요구에 잘 부합한 방식입니다. AI가 코드를 대신 작성해주더라도, 그 결과물을 실제 서비스로 연결하고 운영할 수 있는 데이터베이스 환경이 없다면 의미가 없기 때문입니다.

결국 2025년의 데이터베이스 트렌드는 성능 경쟁보다는, 개발자의 시간을 어디에 쓰게 할 것인가에 대한 선택이었다고 볼 수 있습니다. 운영과 관리에 쓰이던 시간을 줄이고, 제품과 실험에 더 집중할 수 있도록 돕는 방향으로 데이터베이스의 역할이 재정의된 한 해였습니다. 데이터베이스가 더 이상 특정 직군만의 전문 영역이 아니라, 누구나 빠르게 선택하고 활용할 수 있는 개발 도구로 자리 잡아가고 있는 것입니다.

로컬 퍼스트와 AI 분석 흐름 속 다시 주목받은 DuckDB와 SQLite

2025년 데이터베이스 트렌드를 짚다 보니 흥미로운 대비가 하나 드러났습니다. Supabase나 Neon처럼 SaaS 기반 데이터베이스가 빠르게 확산된 한편 DuckDB와 SQLite처럼 로컬 환경에서 동작하는 데이터베이스가 다시 주목받기 시작했단 점입니다. 겉으로 보면 정반대의 흐름처럼 보이지만, 두 트렌드 모두 같은 문제의식에서 출발했다고 보는 편이 더 정확합니다. 바로 개발과 실험의 속도입니다.

로컬 퍼스트와 DuckDB, SQLite

DuckDB는 흔히 “로컬에서 실행되는 분석용 데이터베이스”로 소개됩니다. 기존의 OLAP 환경을 떠올리면, Amazon Redshift나 Google BigQuery처럼 별도 분석용 인프라를 구성하고, 데이터를 적재하는 과정이 필요했습니다. 하지만 DuckDB는 애플리케이션 내부에서 라이브러리처럼 실행되는 구조를 선택했습니다. 별도의 서버를 띄우지 않아도 괜찮고, 단일 바이너리 형태로 바로 사용할 수 있으며, CSV나 Parquet 같은 파일을 곧바로 테이블처럼 다룰 수 있다는 점이 큰 장점이었습니다.

이 구조는 2025년의 개발 환경과 매우 잘 맞았습니다. AI 모델을 실험하거나 데이터 분석을 진행할 때, 항상 대규모 분산 시스템이 필요한 것은 아니었기 때문입니다. 로컬 환경이나 단일 인스턴스에서 빠르게 데이터를 확인하며 가설을 검증하는 작업이 훨씬 많아졌고, DuckDB는 이 영역에서 압도적인 생산성을 보여줬습니다. 특히 Python이나 데이터 사이언스 워크플로우와의 궁합이 좋기에 복잡한 설정 없이 SQL 기반 분석이 가능하다는 점에서 많은 선택을 받았습니다.

SQLite 역시 비슷한 맥락에서 다시 주목받았습니다. SQLite는 새로운 기술이 아니라, 이미 수십 년간 쓰여 온 매우 안정적인 데이터베이스입니다. 다만 2025년에 다시 조명받은 이유는 단순히 ‘가볍다’는 특징 때문만은 아니었습니다. WASM(WebAssembly) 환경과 결합되면서, 브라우저나 엣지 환경에서도 데이터베이스를 직접 실행할 수 있게 된 것이 결정적이었습니다. 즉, SQLite로 서버를 거치지 않고도 로컬이나 클라이언트 환경에서 상태를 관리하고 데이터를 처리할 수 있는 가능성이 열린 셈입니다.

이러한 로컬 퍼스트(local-first) 접근 방식은 AI와 엣지 컴퓨팅 환경하고도 자연스럽게 맞물렸습니다. 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 처리하는 방식은 비용과 지연 시간 측면에서 한계를 드러내기 시작했고, 가능한 한 가까운 위치에서 데이터를 처리하려는 시도가 늘어났습니다. SQLite는 이런 요구에 매우 잘 맞는 선택이었고, DuckDB 역시 분석 영역에서 그 역할을 꾸준히 확장해 나갔습니다.

클라우드를 보완하는 방향으로의 흐름

중요한 점은 이 흐름이 클라우드의 반대라기보다 클라우드를 보완하는 방향이라는 점입니다. 대규모 운영 데이터나 서비스용 데이터는 여전히 클라우드 기반 DB가 맡고, 실험·분석·임시 처리 영역을 로컬 데이터베이스가 담당하는 구조가 자연스럽게 자리 잡았습니다. 실제로 많은 프로젝트에서 DuckDB를 로컬 분석용으로 쓰되, 그 결과는 PostgreSQL이나 Supabase 같은 운영 DB로 옮기는 방식이 쓰였습니다.

2025년의 AI 개발 흐름을 함께 고려해보면, 이 변화는 더욱 분명해집니다. AI 모델을 활용한 서비스나 데이터 분석에서는 반복 실험이 필수적입니다. 데이터를 조금 바꿔보고, 쿼리도 수정해 보고, 결과는 바로 확인하는 과정이 수없이 반복됩니다. 이때마다 서버 환경을 새로 설정하거나, 원격 DB에 의존하는 방식은 개발 속도를 크게 떨어뜨릴 수밖에 없습니다. DuckDB와 SQLite는 이러한 반복 작업을 매우 가볍게 만들어주었기에, AI 시대의 개발 환경에 잘 어울리는 선택지로 다시 부상한 것이죠.

결과적으로 2025년은 데이터베이스가 ‘어디에서 실행되는가’에 대한 선택지가 크게 넓어진 한 해였습니다. 모든 것을 중앙 서버로 모으는 구조에서 벗어나, 상황에 따라 로컬과 클라우드를 유연하게 오가는 방식이 현실적인 해법으로 자리 잡았습니다. 결국 DuckDB와 SQLite의 재등장은 기술의 회귀라기보다는 변화한 개발 환경에 대한 매우 합리적인 반응이었다고 볼 수 있습니다.

실제로, 실무 현장에서는 어떤 데이터베이스가 쓰였나?

다만, 2025년 데이터베이스 트렌드를 이야기할 때, 필요한 질문이 하나 있습니다. “그래서 실제 현장에서는 무엇을 썼는가?”입니다. 여러 기술 블로그나 컨퍼런스에서는 새로운 데이터베이스와 아키텍처가 끊임없이 소개되지만, 스타트업과 실무 환경에서는 여전히 제한된 리소스 안에서 가장 안전한 선택을 할 수밖에 없기 때문입니다.

이러한 실무 흐름을 보여주는 가장 대표적인 지표는 매년 발표되는 Stack Overflow Developer Survey입니다. 이 설문에는 수십만 명의 개발자가 참여하며, 실제 사용 경험을 기준으로 응답한 기술 스택을 집계합니다.

최근 조사에서는 PostgreSQL이 ‘가장 널리 사용되는 데이터베이스’ 중 하나로 꾸준히 상위권을 유지하고 있고, SQLite 역시 사용 경험 항목에서 안정적인 위치를 차지한 모습입니다. Firebase 또한 데이터베이스라기보다는 백엔드 플랫폼에 가깝지만, ‘실제로 사용해본 백엔드 서비스’ 항목에서는 여전히 높은 비중을 보이고 있습니다. 2025년 실무 현장에서 느낀 분위기와도 상당히 유사한 결과입니다.

여전히 강력한 Firebase와 치고 올라온 Supabase

실제 스타트업 환경에서 Firebase는 여전히 MVP 단계에서 강력한 선택지로 쓰입니다. 인증, 데이터 저장, 스토리지, 푸시 알림까지 한 번에 제공되는 구조는 빠른 검증이 필요한 초기 프로젝트에 특히 적합합니다. 조사 지표에서도 Firebase는 ‘처음 써본 백엔드 서비스’로 자주 언급되는데, 이는 학습 비용이 낮고 즉시 결과를 만들어내기 쉽다는 의미이기도 합니다. 현장에서도 아이디어 검증이 목적이거나, 일정이 촉박한 프로젝트에서는 Firebase가 여전히 가장 먼저 고려되는 선택지였습니다.

한편 Supabase가 Firebase 이후의 현실적인 대안으로 자리 잡은 것도 주목할 만합니다. SQL 기반 데이터 모델이 필요해지거나, 혹은 데이터 구조가 점점 복잡해지는 단계에서 Supabase로 넘어가는 흐름이 자주 관찰됐습니다. Supabase는 PostgreSQL을 그대로 사용하면서도 인증, API 자동 생성, 관리 콘솔을 함께 제공하기 때문에, 전통적인 백엔드 구조로 넘어가기 전의 완충 지대 역할을 해냅니다. Supabase 측에서도 공식적으로 수백만 개 이상의 프로젝트가 생성됐다고 밝혔는데, 이는 단순한 관심을 넘어 실제 사용량이 뒷받침되고 있음을 보여주는 지표라고 볼 수 있습니다.

돌고돌아 PostgreSQL?

그럼에도 불구하고, 서비스가 일정 규모를 넘어가거나 데이터 처리 로직이 복잡해질수록 PostgreSQL 자체로 회귀하는 경우가 많았습니다. 이는 새로운 선택지가 없어서라기보다는 PostgreSQL이 오랜 시간에 걸쳐 쌓아온 생태계와 운영 경험이 여전히 강력했기 때문입니다. ORM, 마이그레이션 도구, 모니터링, 백업 전략까지 이미 검증된 선택지가 풍부하고, 문제가 발생했을 때 참고할 수 있는 사례도 충분히 축적돼 있습니다.

DB-Engines Ranking에서 PostgreSQL이 오랜 기간 상위권을 유지하고 있다는 점은, 이러한 선택이 단순한 유행이 아니라 실무에서의 지속적인 사용을 반영한 결과로 볼 수 있습니다.

흥미로운 건 AI 기술이 빠르게 발전했음에도 불구하고 데이터베이스의 선택 자체는 오히려 더 보수적으로 이뤄졌다는 점입니다. 이는 AI가 쿼리 작성이나 코드 생성에는 큰 도움을 주어도, 데이터베이스를 선택하고 운영하는 책임은 여전히 사람에게 남아 있었기 때문으로 보입니다. AI가 만들어준 코드를 신뢰하려면, 그 코드가 실행되는 데이터베이스 환경만큼은 최대한 안정적이어야 한다는 판단이 작용한 것입니다. 이 때문에 실무에서 검증된 데이터베이스와 플랫폼을 선호하는 경향이 더욱 분명해졌습니다.

정리해보면, 2025년 실무 현장에서의 데이터베이스 선택은 기술 트렌드를 그대로 따라가기보다는, 프로젝트의 단계와 목적에 맞춰 조합하는 방향으로 이뤄졌습니다. Firebase는 빠른 검증을 위해, Supabase는 생산성을 위해, PostgreSQL은 안정적인 운영을 위해 선택되었습니다. 데이터베이스는 더 이상 단일한 정답이 있는 영역이 아니라, 상황에 따라 유연하게 선택하고 교체하는 도구가 됐습니다. 그런 점에서 2025년은 데이터베이스를 바라보는 관점 자체가 한 단계 성숙해진 해였다고 느껴집니다.

기술 트렌드와 실무 간극을 돌아보다

지금까지 2025년 데이터베이스 트렌드를 정리해봤지만, 실제 현장에서 데이터베이스를 선택할 제게 주어진 고민은 훨씬 더 단순하면서도 무거웠습니다. 트렌드를 몰라서 따르지 않은 것이 아니라, 알고 있음에도 불구하고 다른 선택을 해야 했던 순간이 많았기 때문입니다. 이 간극은 제가 경험한 두 가지 프로젝트에서 특히 또렷하게 드러났습니다.

트렌드와 실무의 간극을 느낀 2가지 프로젝트

규모 있는 서비스와 MySQL

첫 번째 상황은 현재 프로덕션을 운영 중인 회사의 프로젝트입니다. 이 환경에서는 여러 팀이 하나의 데이터베이스를 함께 사용하고 있었고, 서비스 역시 이미 일정 규모 이상으로 성장해 있었습니다. 이런 상황에서 데이터베이스 선택의 기준은 분명했습니다. 최신 기술이나 생산성보다는 안정성과 신뢰성이 최우선인 것이죠. 지금 서비스는 메인 데이터베이스로 MySQL을 사용하고 있었는데, 기술적으로 가장 화려한 선택은 아니었지만 오랜 시간 검증된 안정성을 제공해주고 있습니다.

이 환경에서 특히 중요하게 느낀 점은 데이터베이스 자체보다, 그 데이터베이스를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는 구조를 갖추고 있는지 여부였습니다. 레플리카 구성, 장애 발생 시의 fallback 전략, 백업과 복구 시나리오 같은 요소들은 실제 운영 단계에서 훨씬 더 크게 작용합니다. 데이터베이스는 한 번 세팅하고 나면 변경 비용이 매우 크기 때문에, ‘나중에 바꾸면 되지’라는 선택을 하기가 쉽지 않습니다. 결국 이 프로젝트에서는 최신 트렌드를 좇기보다는 여러 팀이 동시에 사용해도 흔들리지 않는 구조를 만드는 데 집중하게 됐습니다.

빠르게 성장하는 서비스와 Supabase

두 번째 경험은 이와 정반대의 상황이었습니다. 직전 회사에서 진행했던 초기 프로젝트인데, 약 3개월 남짓한 기간 동안 사용자가 빠르게 증가해 최대 15만 명 수준까지 도달했습니다. 당시 백엔드 개발자는 단 두 명뿐이었고, 데이터베이스 설계부터 API 개발, 인프라 운영과 유지보수, 고객 대응까지 대부분의 백엔드 업무 모두를 감당해야 했습니다. 그러면서도 빠른 런칭과 지속적인 기능 추가가 가장 중요한 목표로 잡혔습니다.

이 상황에서 선택한 데이터베이스 플랫폼이 바로 Supabase였습니다. 인증, API, 관리 콘솔 등 많은 부분을 대신해주어서 제한된 인력으로도 빠르게 서비스를 만들어낼 수 있었습니다. 실제로 초기 성장 국면에서는 Supabase 덕분에 개발 속도를 크게 끌어올릴 수 있었고, 인프라 운영에 쓰이던 시간을 최소화할 수 있었습니다.

다만 서비스가 성장하고 백엔드 팀 인원이 점차 늘어나면서, 다른 문제가 하나둘 나타나기 시작했습니다. 기능 요구사항이 복잡해지면서 Supabase가 제공하는 기본 기능만으로는 한계가 느껴졌고, 결국 별도의 백엔드 애플리케이션이 필요한 시점이 찾아왔습니다. 비용 문제도 무시할 수 없었습니다. Supabase는 소규모 팀이나 초기 단계에서는 매우 효율적인 선택이었지만, 팀과 서비스 규모가 커질수록 비용 구조와 유연성 측면에서 부담이 커졌습니다.

결국 내부적으로 사용하던 PostgreSQL을 중심으로 아키텍처를 다시 정비해야 했습니다. Supabase 역시 PostgreSQL을 기반으로 하고 있었기 때문에 마이그레이션 자체는 가능했지만, 결코 가볍게 결정할 수 있는 작업은 아니었습니다. 이 경험을 통해 느낀 점은, Supabase가 나쁘다기보다는 모든 단계의 팀에 적합한 도구는 아니라는 사실이었습니다.

데이터베이스 선택에 정답은 없다

이 두 가지 경험을 돌아보면, 데이터베이스 선택에서 가장 중요하게 고려할 요소는 성능만이 아니었습니다. 데이터베이스는 서비스의 핵심 자산인 데이터를 보관하는 공간이기 때문에, 결국에는 보수적으로 접근할 수밖에 없습니다. 트렌드에 따라 BaaS를 사용해보기도 했고, 새로운 플랫폼도 적극적으로 검토해봤지만, ‘최신이냐 아니냐’가 결정의 핵심 기준이 되지는 않았습니다.

실무에서 데이터베이스를 다룰 때 가장 중요한 능력은 지금 내가 만들고 있는 서비스에서 무엇이 중요한지 정의하는 일이라고 생각합니다. 다루는 데이터의 특성은 어떤지, 읽기와 쓰기 중 어느 쪽이 더 중요한지, 단순한 CRUD가 중심인지 아니면 부가 기능이 중요한지, 이 같은 기준을 먼저 세워야 합니다. 그다음에야 비로소 여러 데이터베이스와 플랫폼을 비교할 수 있습니다. 이 순서가 바뀌면 트렌드에 끌려 불필요한 선택을 하게 될 가능성만 커집니다.

2025년을 돌아보며 느낀 점은 분명합니다. 데이터베이스의 트렌드는 참고 자료일 뿐, 정답이 아닙니다. 실무에서는 언제나 서비스의 현재 상태와 팀의 역량이 먼저이고, 그 위에 기술 선택이 따라와야 합니다. 이 간극을 인식하고 스스로 판단할 수 있는 능력이야말로, 결국 실무에서 가장 중요한 역량 중 하나라고 생각합니다.

마치며

2025년 데이터베이스 트렌드를 정리하다 보니, 기술 자체보다 그 기술을 어떻게 선택하고 사용했는지가 더 중요했다는 생각이 다시금 들었습니다. Supabase, Neon, DuckDB, SQLite 같은 새로운 흐름은 분명 의미 있는 변화를 만들었고, 실제로 많은 실험과 성과로 이어졌습니다. 그 한편에서 MySQL이나 PostgreSQL처럼 오래된 기술이 여전히 현장의 중심을 잡고 있다는 사실도 분명했죠.

이 두 가지의 공존이 2025년을 상징한다고 느꼈습니다. 한쪽에서는 개발 속도와 실험을 극대화하기 위한 SaaS와 BaaS가 빠르게 퍼지고, 다른 한쪽에서는 안정성과 신뢰성을 최우선으로 하는 보수적인 선택이 이어졌습니다. 어느 쪽이 옳다기보다는 각자 선택이 필요한 순간이 분명히 존재했다고 보는 편이 더 정확할 것 같습니다.

개인적으로 가장 크게 느낀 변화는, 데이터베이스를 바라보는 기준이 예전보다 훨씬 현실적으로 바뀌었다는 점입니다. “이 DB가 최신인가”, “트렌드에 맞는가”보다는 “지금 이 팀과 이 서비스에 적합한가”, “지금 당장 감당할 수 있는가”가 훨씬 중요한 질문으로 떠올랐습니다.

데이터베이스는 한 번 선택하면 오랜 시간 함께 가야 하는 인프라이기 때문에, 결국 보수적인 판단으로 기울 수밖에 없습니다. AI와 SaaS가 빠르게 발전하는 시대이지만, 그럴수록 데이터베이스 선택은 더 신중해질 수밖에 없다고 느낍니다. 코드는 AI가 도와준다 해도 데이터는 여전히 서비스의 가장 중요한 자산이기 때문입니다. 그래서 2025년을 돌아보면, 새로운 기술을 적극적으로 실험하면서도 동시에 기본에 충실하려는 움직임이 함께 나타난 해였다고 정리하고 싶습니다.

앞으로도 데이터베이스 기술은 꾸준히 변할 것입니다. 하지만 어떤 기술이 등장한다 해도 실무에서 가장 중요한 것은 트렌드를 그대로 따라가는 일이 아니라, 지금 내가 만들고 있는 서비스에 무엇이 중요한지를 먼저 정의하는 능력이라고 생각합니다. 그 기준이 분명하다면, 데이터베이스 선택은 자연스럽게 따라오게 될 것입니다.

이 글이 2025년을 돌아보며, 각자의 상황에 맞는 데이터베이스를 고민하는 데 작은 도움이 되었으면 합니다.