데이터베이스(Database) 없이도 괜찮을까? 파일 시스템(File System) 기반의 데이터 저장 방식 분석

게시물에서는 Go, Bun, Rust를 사용하여 파일 시스템(File System) 기반의 데이터 저장 방식을 구현하고, 다양한 벤치마크(Benchmark) 결과를 제시한다. 특히, 선형 검색(Linear Scan) 방식은 데이터 크기가 증가함에 따라 성능이 급격히 저하되는 것을 보여준다. 반면, 인메모리(In-memory) 맵 방식은 빠른 읽기 속도를 제공하지만, 메모리 사용량에 제약이 있다. 이진 검색(Binary Search) 방식은 디스크(Disk) 기반임에도 불구하고, SQLite보다 우수한 성능을 보여주며, 데이터 크기가 커져도 성능 저하가 적다는 장점이 있다.

벤치마크(Benchmark) 결과에 따르면, SQLite는 단순 ID 조회(Lookup)에서는 정렬된 파일(Sorted File) 기반의 이진 검색(Binary Search) 방식보다 성능이 낮게 나타났다. 하지만, SQLite는 SQL 쿼리(Query)를 지원하고, 데이터의 일관성(Consistency)을 보장하는 ACID 특성(ACID Properties)을 제공한다. 따라서, 복잡한 쿼리(Query)나 트랜잭션(Transaction)이 필요한 경우에는 SQLite가 더 적합한 선택이 될 수 있다. 데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)을 고려하는 경우, SQLite는 적절한 선택이 될 수 있다.

커뮤니티에서는 데이터베이스(Database)의 ACID 보장(ACID Guarantee)과 확장성(Scalability)의 중요성을 강조한다. 특히, 여러 프로세스(Process)가 동시에 데이터를 수정해야 하는 경우, 파일 시스템(File System) 기반의 접근 방식은 데이터 일관성(Data Consistency) 문제를 야기할 수 있다. 또한, 조인(Join)과 같은 복잡한 쿼리(Query)를 처리하기 위해서는 데이터베이스(Database)의 쿼리 최적화(Query Optimization) 기능이 필수적이다. 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 구축하기 위해서는 데이터베이스(Database)가 필수적이다.

일부 개발자들은 초기 단계의 애플리케이션(Application)에서는 파일 시스템(File System) 기반의 접근 방식이 더 적합할 수 있다고 주장한다. 파일 시스템(File System)은 구현이 간단하고, 개발 속도(Development Speed)를 높일 수 있다는 장점이 있다. 또한, 데이터베이스(Database)를 사용하기 위한 초기 설정 및 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 하지만, 애플리케이션(Application)의 규모가 커짐에 따라 데이터베이스(Database)로의 마이그레이션(Migration)을 고려해야 한다.