PostgreSQL 데이터 유형: 데이터베이스 설계의 핵심을 파헤치다

안녕하세요, 데이터베이스 애호가 여러분! 오늘날 거의 모든 애플리케이션이 데이터베이스를 기반으로 동작하는 세상에서, PostgreSQL 같은 강력한 오픈소스 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 개발자들의 필수 도구입니다. 하지만 데이터베이스를 설계할 때 가장 기본적이면서도 종종 간과되는 부분이 바로 데이터 유형(Data Types) 입니다. 데이터 유형은 단순히 데이터를 저장하는 '박스'가 아니라, 데이터의 무결성, 쿼리 성능, 저장 효율성을 좌우하는 기반 구조예요.

이번 포스팅에서는 PostgreSQL의 다양한 데이터 유형을 카테고리별로 깊이 파헤쳐보고, 왜 올바른 선택이 데이터베이스 설계의 성공을 결정짓는지 실전 팁과 함께 탐구해 보겠습니다. 초보자부터 베테랑 개발자까지, 데이터베이스 여정을 업그레이드할 수 있는 유익한 시간 되세요!

728x90

데이터 유형, 왜 그렇게 중요할까?

데이터 유형은 테이블의 각 열(column)에 저장될 데이터의 종류를 정의하는 '약속'입니다. 이는 데이터에 대한 연산(예: 산술 계산, 문자열 검색, 날짜 비교)을 어떻게 처리할지, 그리고 얼마나 많은 저장 공간이 필요한지를 결정하죠. PostgreSQL처럼 확장성이 뛰어난 DBMS에서 데이터 유형 선택은 설계 단계부터 성능 최적화의 핵심입니다.

잘못된 데이터 유형을 선택하면 어떤 재앙이 벌어질까요? 아래는 대표적인 문제점입니다:

• 불필요한 저장 공간 낭비: 예를 들어, 사용자 나이(1~120 범위)를 저장할 때 bigint(64비트 정수)를 사용하면, integer(32비트) 대비 4배나 더 많은 공간을 차지합니다. 대규모 테이블에서 이는 디스크 비용과 백업 시간을 폭증시킬 수 있어요.
• 성능 저하: 비효율적인 유형은 인덱싱과 쿼리 실행을 느리게 만듭니다. 문자열을 숫자로 저장하면 자동 변환 오버헤드가 발생해, SELECT 쿼리가 병목 현상을 일으킬 수 있죠.
• 데이터 무결성 손상: 유형이 맞지 않으면 잘못된 데이터(예: 문자 입력된 숫자 필드)가 유입되어 애플리케이션 오류나 보고서 왜곡을 초래합니다.

이런 이유로, 스키마 설계 시 데이터 유형은 비즈니스 요구사항과 예상 데이터 패턴을 분석한 후 선택해야 합니다. PostgreSQL은 유연한 유형 시스템으로 이를 돕지만, 개발자의 통찰이 필수예요!

PostgreSQL의 주요 데이터 유형 카테고리

PostgreSQL은 20년 이상의 진화로 인해 풍부하고 세밀한 데이터 유형을 제공합니다. 아래에서 주요 카테고리를 나누어 설명하겠습니다. 각 유형의 용도, 예시, 그리고 간단한 SQL 코드를 포함했어요.

1. 숫자형 (Numeric Types)

숫자 데이터를 다루는 데 최적화된 유형으로, 정수부터 소수점까지 커버합니다. 정확성과 범위에 따라 선택하세요.

• integer: -2^31 ~ 2^31-1 범위의 정수. 일상적인 카운트나 ID에 적합. (저장 공간: 4바이트)
• decimal(p, s): p(전체 자릿수)와 s(소수점 이하 자릿수)를 지정한 고정 소수점. 금융(예: 123.45)이나 과학 계산에 필수. (가변 공간)
• serial: 자동 증가 정수 (1부터 시작). 기본 키로 자주 사용. (내부적으로 integer 기반)

예시 SQL:

CREATE TABLE employees (
    id serial PRIMARY KEY,
    salary decimal(10, 2) NOT NULL  -- 최대 10자리, 소수점 2자리
);

INSERT INTO employees (salary) VALUES (55000.50);
SELECT * FROM employees;  -- 결과: id=1, salary=55000.50

2. 문자형 (Character Types)

텍스트 기반 데이터를 저장합니다. 길이와 패턴에 따라 선택하면 메모리 효율이 극대화됩니다.

• varchar(n): 최대 n자 가변 길이 문자열. 대부분의 텍스트 필드(이름, 이메일)에 추천. (공간: 실제 길이 + 오버헤드)
• char(n): 정확히 n자 고정 길이 (짧으면 공백 패딩). 우편번호나 ISO 코드처럼 일정한 형식에 적합.
• text: 무제한 길이 가변 문자열. 긴 콘텐츠(블로그 포스트, 로그)에 이상적.

예시 SQL:

CREATE TABLE users (
    username varchar(50) UNIQUE,
    bio text
);

INSERT INTO users (username, bio) VALUES ('grok_dev', 'PostgreSQL 마스터!');

3. 날짜/시간형 (Date/Time Types)

시간 관련 데이터를 정확히 관리합니다. 타임존과 정밀도를 고려하세요.

• date: YYYY-MM-DD 형식의 날짜만. (예: '2025-10-28')
• time: HH:MM:SS 형식의 시간만. (예: '14:30:00')
• timestamp: 날짜+시간 (UTC 기준). timestamptz는 타임존 포함 버전으로, 글로벌 앱에 필수.

예시 SQL:

CREATE TABLE events (
    event_date date,
    start_time timestamptz DEFAULT NOW()
);

INSERT INTO events (event_date) VALUES ('2025-10-28');

4. 부울형 (Boolean Type)

진/거짓 논리를 간단히 표현합니다. (저장 공간: 1바이트)

• boolean: true/false 또는 't'/'f'. 플래그 필드(예: is_active)에 완벽.

예시 SQL:

CREATE TABLE products (
    id serial PRIMARY KEY,
    in_stock boolean DEFAULT true
);

UPDATE products SET in_stock = false WHERE id = 1;

5. 배열형 (Array Type)

하나의 열에 다중 값을 저장. 정규화 피하고 싶을 때 유용합니다.

• 예: text[] (문자열 배열), integer[] (정수 배열).

예시 SQL:

CREATE TABLE hobbies (
    id serial PRIMARY KEY,
    interests text[]  -- 예: {'독서', '등산', '코딩'}
);

INSERT INTO hobbies (interests) VALUES (ARRAY['독서', '등산']);
SELECT * FROM hobbies;  -- 배열 쿼리: interests[1] = '독서'

6. JSON/JSONB 유형 (JSON/JSONB Types)

반정형 데이터를 저장. NoSQL-like 유연성 제공.

• json: JSON 문자열 그대로 저장 (검색 느림).
• jsonb: 바이너리 형식으로 압축/인덱싱 최적화. 쿼리 속도 10배 이상 빠름.

예시 SQL:

CREATE TABLE profiles (
    id serial PRIMARY KEY,
    data jsonb
);

INSERT INTO profiles (data) VALUES ('{"name": "Alice", "skills": ["SQL", "Python"]}');
SELECT data->>'name' FROM profiles;  -- 결과: "Alice"

7. UUID 유형 (UUID Type)

128비트 고유 ID. 분산 환경에서 충돌 방지.

• uuid: gen_random_uuid()로 자동 생성.

예시 SQL:

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";  -- UUID 확장 활성화

CREATE TABLE sessions (
    session_id uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
    user_id integer
);

INSERT INTO sessions (user_id) VALUES (123);

데이터 유형 선택 시 실질적인 고려 사항

데이터 유형은 '최선의 선택'이 아니라 '맞춤형 선택'입니다. 다음 팁으로 실수를 최소화하세요:

1. 예상 값 범위와 정밀도:
   • 작은 정수(예: 평점 1~5): smallint (2바이트)로 공간 절약.
   • 고정 소수: decimal 대신 numeric 사용 (PostgreSQL에서 동의어지만, 명확성을 위해).
2. 저장 공간과 성능:
   • 문자열: 예상 길이 초과 시 text로 전환. 인덱스 필요 시 varchar 선호.
   • 대규모 데이터: jsonb로 비정형 데이터 통합, 하지만 과도한 중첩은 피하세요.
3. 애플리케이션 요구사항:
   • 글로벌 앱: timestamptz로 타임존 처리.
   • 보안: 민감 데이터에 bytea (바이너리) 고려.
   • 확장성: PostgreSQL의 커스텀 유형(예: tsvector for全文 검색) 활용.

추가 팁: pg_size_pretty(pg_total_relation_size('table_name')) 쿼리로 테이블 크기 모니터링하세요!

결론: 데이터 유형으로 데이터베이스를 업그레이드하세요

PostgreSQL의 데이터 유형은 단순한 저장 도구가 아니라, 효율적이고 신뢰할 수 있는 시스템의 토대입니다. 올바른 선택으로 성능을 높이고, 유지보수를 쉽게 하며, 비용을 절감할 수 있어요. 이제 여러분의 테이블을 돌아보세요 – 데이터가 '잘 맞는 옷'을 입고 있는지 확인하는 시간을 가져보는 건 어떨까요?