오로라 DATABASE가 어떤 것이니 | 오로라 데이터베이스 설명 (10/10 09:03)

오로라(Aurora) Database는 Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 클라우드 기반 관계형 데이터베이스 서비스입니다. 일반적으로 기업에서 "Aurora DB"라고 부를 때는 바로 이 AWS Aurora를 의미합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

🔹 Aurora Database 개요

호환성: MySQL 및 PostgreSQL과 호환됩니다. 즉, 기존에 MySQL/PostgreSQL을 사용하던 애플리케이션을 거의 수정 없이 Aurora로 이전할 수 있습니다.

성능: 동일한 하드웨어에서 MySQL보다 최대 5배, PostgreSQL보다 최대 3배 빠른 성능을 제공하도록 설계되었습니다.

관리형 서비스: 백업, 복구, 소프트웨어 패치, 스케일링 등을 AWS에서 자동으로 관리해 줍니다.

스토리지 아키텍처: 고가용성을 위해 데이터를 3개의 가용영역(AZ)에 6중 복제합니다.

자동 확장: 필요에 따라 스토리지가 자동으로 확장되며, 최대 수십 테라바이트까지 확장 가능합니다.

🔹 장점

고가용성 및 안정성

자동 장애 조치(Failover) 지원

다중 AZ에 걸친 복제

비용 효율성

사용한 만큼만 과금 (스토리지·컴퓨팅 분리 가능)

온프레미스 DB 대비 인프라 관리 부담 감소

보안

VPC 격리, 암호화 지원(KMS 기반)

IAM 연동 가능

확장성

리더 인스턴스를 추가해 읽기 성능을 쉽게 확장 가능

🔹 활용 사례

트랜잭션이 많은 온라인 서비스 (전자상거래, 금융 서비스)

읽기 부하가 큰 시스템 (뉴스/포털 사이트, SaaS)

레거시 MySQL/PostgreSQL 마이그레이션

👉 정리하자면, Aurora Database는 AWS에서 제공하는 고성능·고가용성·자동 확장형 관리형 DB 서비스로, 기업들이 인프라 관리 부담 없이 안정적이고 빠른 데이터베이스를 운영할 수 있도록 도와줍니다.

혹시 "오로라 DATABASE"가 사내 특정 프로젝트 명칭인지, 아니면 AWS Aurora를 의미하는 것인지 구체적으로 알려주실 수 있을까요?

AWS AURORA DB를 말하는 거 같아.

혹시 ORACLE DATABASE와 차이점이 뭐가 있니?

ChatGPT의 말:

AWS Aurora DB와 Oracle Database는 둘 다 강력한 관계형 데이터베이스(RDBMS)이지만, 태생적 배경·운영 모델·기능 초점에서 차이가 큽니다. 아래에 정리해 드릴게요.

🔹 AWS Aurora DB vs. Oracle Database

1. 서비스 형태

Aurora DB

AWS가 제공하는 클라우드 전용 관리형 서비스

MySQL / PostgreSQL 호환 엔진 기반

인프라 관리(백업, 패치, 확장 등)를 AWS가 자동으로 처리

Oracle Database

전통적인 엔터프라이즈 DBMS

온프레미스 설치형 또는 클라우드(OCI, AWS EC2 등) 운영 가능

사용자가 인프라, 백업, 튜닝 등 많은 부분을 직접 관리해야 함 (단, Oracle Autonomous Database는 관리형 기능 제공)

2. 성능 및 확장성

Aurora

동일 하드웨어에서 MySQL보다 최대 5배, PostgreSQL보다 3배 빠름

스토리지가 자동 확장(최대 128TB)

읽기 전용 인스턴스를 최대 15개까지 붙여 읽기 부하 분산 가능

클라우드 네이티브 아키텍처(스토리지 6중 복제)

Oracle

고성능 OLTP/OLAP 지원

Real Application Cluster (RAC), Partitioning, In-Memory 같은 고급 기능 제공

수평 확장은 Aurora만큼 단순하지 않고, 엔터프라이즈 환경에 맞춰 복잡한 아키텍처 필요

3. 비용 구조

Aurora

사용한 만큼 과금(pay-as-you-go)

인스턴스 시간, 스토리지 사용량, I/O 요청에 따라 비용 발생

초기 투자 비용이 거의 없음 → 스타트업, 클라우드 네이티브 기업에 유리

Oracle

라이선스 비용이 매우 비쌈

CPU/코어 단위, 옵션 기능마다 별도 라이선스 필요

총소유비용(TCO)이 높음 → 대규모 기업 환경에 적합

4. 호환성 & 기능

Aurora

MySQL / PostgreSQL 호환 → 오픈소스 생태계 활용 가능

엔터프라이즈 특화 기능은 제한적 (예: 복잡한 데이터웨어하우징 기능은 부족)

클라우드 친화적(서버리스 Aurora도 제공)

Oracle

오라클만의 독자적인 SQL 확장 및 PL/SQL 지원

금융, 제조, 공공기관 등 엔터프라이즈 핵심 업무 시스템에 최적화

고급 보안, 데이터 마이닝, 고성능 트랜잭션 관리 기능 제공

5. 운영 관리

Aurora

자동화된 백업/복구/모니터링

DB 관리자의 운영 부담이 적음

인프라를 신경쓰기보다 비즈니스 로직 개발에 집중 가능

Oracle

매우 풍부한 관리/튜닝 기능 제공

하지만 DB 관리자의 전문 지식과 경험이 필수

DBA가 시스템 최적화·장애 대응에 큰 역할

✅ 정리

Aurora DB: 클라우드 네이티브, 관리형, 비용 효율적, 빠른 확장성 → 스타트업, 클라우드 중심 서비스, 웹/모바일 서비스에 적합

Oracle DB: 엔터프라이즈급, 고급 기능, 높은 안정성, 고비용 → 대규모 기업, 금융/제조 등 미션 크리티컬 시스템에 적합

👉 만약 지금 쓰고 있는 시스템이 MySQL/PostgreSQL 기반이라면 Aurora로 쉽게 이전 가능하고, 👉 PL/SQL이나 RAC 같은 Oracle 고유 기능에 많이 의존하고 있다면 Oracle을 유지하거나, 점진적으로 Aurora로 마이그레이션 검토하는 게 일반적인 접근이에요.

• RAC VS AURORA 성능비교

ChatGPT의 말:

좋은 포인트 집으셨어요 👍 Oracle RAC(Real Application Clusters) 와 AWS Aurora는 같은 "고가용성·확장성" DB 아키텍처지만, 내부 구조가 완전히 다르기 때문에 성능 특성과 장단점이 확실히 달라요. "동일 하드웨어 기준"에서 비교하면 아래와 같이 정리할 수 있습니다.

✅ 결론

동일 하드웨어 기준이라면

OLTP(쓰기 집중형, 금융·ERP·제조 시스템) → Oracle RAC이 Aurora보다 월등히 강함

읽기 부하가 많은 웹/모바일/콘텐츠 서비스 → Aurora가 비용 대비 성능이 뛰어남

쉽게 말해:

Aurora = 클라우드 친화적, 읽기 확장에 강함

Oracle RAC = 엔터프라이즈급, 쓰기/트랜잭션 처리량에 최적화

👉 만약 "현재 쓰는 워크로드가 OLTP(대규모 거래성) 위주냐, OLAP/읽기 위주냐"에 따라 선택지가 갈려요. 원하시면 제가 Aurora로 Oracle RAC를 대체할 수 있는 시나리오와 불가능하거나 위험한 경우를 케이스별로 정리해드릴까요?

• 매출 1000억 정도되는 온라인 몰을 운영하는데, 리스크가 있는 부분에 대해서 알려줘

=> ChatGPT의 말:

좋은 맥락을 주셨어요 👍 매출 규모가 1,000억 정도 되는 온라인몰이라면, DB 성능·안정성·보안 모두가 핵심 인프라 리스크 포인트가 됩니다. Oracle RAC → Aurora 이전을 고민하는 상황이라고 가정하고, 리스크 요소들을 크게 정리해 드릴게요.

🔹 1. 쓰기 성능(OLTP) 한계

Aurora 단일 Writer 구조

Aurora는 쓰기 작업을 하나의 Writer 노드만 처리합니다.

초당 주문/결제 트랜잭션(TPS)이 수천~수만 이상 터지는 이벤트(예: 블랙프라이데이, 대규모 프로모션)에서 병목이 될 수 있습니다.

Oracle RAC는 멀티 노드에서 동시 쓰기가 가능해 이런 대규모 트랜잭션 환경에 안정적.

👉 리스크: 쇼핑몰의 결제/주문 처리량 피크 타임에 Aurora Writer가 한계에 부딪히면 장애 가능.

🔹 2. 장애 복구(HA/Failover) 리스크

Aurora는 Writer 장애 시 자동 Failover로 20~60초 내 새 Writer 전환.

온라인몰에서는 30초 이상 주문/결제 중단도 치명적일 수 있음.

Oracle RAC은 노드 중 하나가 죽어도 다른 노드가 곧바로 쓰기를 이어받아 다운타임 거의 없음.

👉 리스크: Aurora 전환 시 짧지만 눈에 띄는 다운타임 발생 → 매출 손실로 직결 가능.

🔹 3. 데이터 정합성 & 트랜잭션

Aurora는 분산 스토리지 기반이라 지연 시간(latency)이 RAC보다 길 수 있음.

고빈도 트랜잭션(포인트 적립, 결제 승인, 재고 차감 등)에서 정합성 문제가 생길 가능성 존재.

특히 "동시에 재고 1개 주문" 같은 경쟁 조건(race condition)에 민감.

👉 리스크: 잘못 설계하면 중복 주문/재고 불일치 발생.

🔹 4. 운영/마이그레이션 리스크

PL/SQL 등 오라클 전용 기능을 쓰고 있다면 Aurora로 이관 시 대부분 재개발 필요.

DB 튜닝·운영 경험도 Oracle DBA와 Aurora(MySQL/PostgreSQL) DBA는 다르기 때문에, 운영 인력 학습 곡선이 발생.

Aurora는 AWS 종속성이 강함 → 클라우드 락인(Lock-in) 리스크 존재.

🔹 5. 비용/ROI 리스크

Aurora는 초기 도입비는 저렴하지만,

I/O 과금 구조라 대규모 트래픽 시 예상보다 비용 폭증 가능.

대규모 프로모션 시즌에는 예상치 못한 클라우드 비용 폭탄 발생.

Oracle은 라이선스는 비싸지만 비용 예측 가능성이 상대적으로 높음.

👉 리스크: 비용 변동성으로 인해 재무 관리 어려움.

🔹 6. 보안 & 컴플라이언스

온라인몰이라면 개인정보(PII), 결제정보(PCI DSS), 전자금융 규제 준수가 필수.

Aurora도 암호화(KMS), IAM 연동 가능하지만, Oracle이 제공하는 엔터프라이즈 보안 기능(Audit Vault, Data Masking, Label Security) 수준은 부족.

규제 산업(특히 금융·전자결제)에서는 Aurora 단독으론 감사 요건 충족이 까다로울 수 있음.

👉 리스크: 규제 미준수 → 법적/금융 제재 가능.

✅ 정리

매출 1000억 온라인몰에서 Aurora 전환 시 리스크

쓰기 성능 한계 → 피크 타임 주문/결제 병목

Failover 다운타임 → 매출 손실 발생 가능

정합성 문제 → 재고·결제 오류 위험

운영 리스크 → 오라클 종속 기능, 인력 기술 전환

비용 변동성 → 대규모 이벤트 시 비용 폭등 가능

보안/규제 리스크 → 금융/개인정보 규제 대응 부족 가능성

👉 만약 “Aurora를 쓰고 싶다”면 하이브리드 전략이 필요할 수 있어요:

주문/결제 등 핵심 OLTP는 Oracle 유지,

상품 조회/검색/추천 등 읽기 위주 워크로드는 Aurora로 분산

“Aurora 전환을 고려할 때 온라인몰에서 실질적으로 쓸 수 있는 아키텍처 패턴(혼합 구조 예시)”

=> ChatGPT의 말:

19s 동안 생각함

있어요. “주문/결제 등 핵심 OLTP는 Oracle에 남기고, 조회·분석·신규 서비스는 Aurora로 분리”하는 하이브리드 패턴은 전자상거래에서 꽤 흔합니다. 대표적인 구현 예시는 아래처럼 나뉩니다.

1. CDC(변경 데이터 캡처)로 읽기 계열을 Aurora로 오프로드

구성: Oracle(주문·결제) → AWS DMS(CDC) → Aurora(MySQL/Postgres)(상품/주문 조회, 마이페이지, CS 화면 등)

포인트

Oracle을 DMS 소스 엔드포인트로 설정해 트랜잭션 로그 기반으로 변경만 스트리밍합니다. AWS Documentation

Aurora는 단일 Writer + 다수 Reader 구조라 조회 트래픽을 수평 확장하기 쉽습니다. (Aurora의 리플리케이션과 다중 AZ 구조는 문서화되어 있음) AWS Documentation+1

언제 유용?

프로모션/피크 시간대 상품/주문 조회 폭증을 Oracle에서 분리하고 싶을 때

참고: 국내에서도 Oracle→Aurora(PostgreSQL) 전환/운영 경험을 공유한 사례 글들이 있어 구현·운영 팁을 얻기 좋습니다. GS리테일 DX블로그

2. CQRS/이벤트 스트리밍 결합

구성:

Oracle 트랜잭션 커밋 → 이벤트(Kinesis/Kafka) 발행 → Aurora는 조회용 모델만 적재

포인트

쓰기 경로는 Oracle에 집중, 읽기 경로는 Aurora로 분리(CQRS)

급증하는 읽기 트래픽·개발 민첩성을 확보하면서, 결제·포인트 등 정합성 민감 로직은 Oracle에 유지

장점:

읽기 모델 스키마를 화면/서비스별로 최적화 가능(조인 축소·캐시 친화)

운영 팁: Aurora의 커스텀 엔드포인트로 리더풀을 논리적으로 나눠(예: /mypage, /cs 전용) 부하 격리 가능(특히 Aurora PostgreSQL). AWS Documentation

3. 단계적 마이그레이션(브릿지) 구조

구성:

초기: Oracle 단일 소스 → DMS CDC → Aurora(섀도우/리드온리)

중간: 일부 서비스(예: 검색/추천/리포트) Aurora로 컷오버

최종: 점진적으로 쓰기 워크로드 전환(가능 영역만)

제가 조사한 범위 내에서는, “국내 온라인몰 → 오라클 + Aurora 하이브리드 운영” 또는 “오라클 → Aurora 이전”을 완전히 공개된 형태로 상세하게 밝힌 사례는 많지 않지만, GS리테일 관련 사례가 가장 구체적이고 유용한 자료를 확인할 수 있었습니다. 아래 정리 + 한계 및 참고 포인트 포함해서 공유드릴게요.

✅ 국내 사례: GS리테일 “Oracle → Aurora PostgreSQL” 전환 경험

GS리테일은 클라우드 전환 프로젝트 중, Oracle 기반 DB 일부를 Aurora PostgreSQL로 이전한 경험을 기술 블로그에 기록해 두었어요. 이 사례가 국내에서 공개된 하이브리드/이전 경험 중 가장 구체적인 내용이 많고 실무 감각이 느껴지는 자료입니다. 아래가 주요 내용 요약 + 특징이에요.

🎯 주요 내용 요약 (GS리테일 블로그)

스키마 전환 / 변환 도구 활용 AWS의 SCT (Schema Conversion Tool) 을 사용해 Oracle의 스키마/객체들을 Aurora PostgreSQL 호환 형태로 변환. 다만, 완전히 자동 전환되지 않는 객체나 기능은 수작업 조정이 있었던 것으로 보입니다. GS리테일 DX블로그+1

병렬 이관 + 동시 반영 전략 초기 데이터 마이그레이션을 수행하면서, Oracle 쪽에서 변경되는 테이블에 대해서는 병렬로 Aurora 대상 DB에도 반영하는 방식 병행. GS리테일 DX블로그 즉, “이관 전/중/후” 시점을 고려한 동기화 전략을 운영한 듯 보입니다.

인프라 증설 및 네트워크 셋업 이관 중 성능 병목이 생기지 않게 하기 위해, Oracle 쪽 IDC와 AWS를 연결하는 네트워크 대역 확장 (예: Direct Connect) 또는 내부 네트워크 리소스 확장 등을 진행했다고 언급됨. GS리테일 DX블로그

개발자 관점 고통 / 문제 경험 공유

Oracle 고유 기능(예: 커서, 패키지, PL/SQL 블록 등)이 PostgreSQL/Aurora로 이식될 때 발생한 어려움

SQL 문법 차이, 성능 차이, 운영 도구 차이 등

이관 중 발생한 버그, 동시성 문제, 테스트 반복 등 경험 공유함 GS리테일 DX블로그

특히 “개발자 시점의 청천벽력 이야기”라는 제목에서, 예상치 못한 쿼리 튜닝 지연이나 트랜잭션 동기화 실패 케이스 등이 언급됨. GS리테일 DX블로그

컷오버 전략 애플리케이션의 DB 접점 스위칭 시점을 설날 전날 등 트래픽이 낮은 시점으로 잡고, 이전/최종 동기화 → 커넥션 전환 방식으로 운영한 것으로 보입니다. GS리테일 DX블로그+1

🧮 특징 / 배울 점 (GS리테일 사례를 통해 얻을 수 있는 인사이트)

항목배울 점점진 이관 + 병행 운영완전히 한 번에 바꾸기보다, 일부 기능을 이전하면서 점점 확장하는 전략을 썼어요.SCT + 수작업 혼합도구 자동화가 모든 객체를 변환해 주진 않기 때문에, 수작업 조정이 필수였던 듯 해요.네트워크/인프라 고려 중요데이터 이관 중 네트워크 병목이 걸리면 전체 이관 속도가 느려지므로 미리 리소스 확보 필수.개발/운영 이슈 예상 범위 확대쿼리 튜닝, 기능 호환성, 테스트 반복 등 예상 못한 지점에서 이슈가 터지는 경험 많음.컷오버 타이밍 & 계획 중요성트래픽이 낮은 시간대, 중단 최소화 전략을 세워야 함.

⚠️ 한계 & 공개 사례 부족 현황

GS리테일 사례는 읽기 중심 또는 WebDB 계층 일부 이전 중심으로 보이며, 핵심 결제/주문 트랜잭션 전체를 Aurora로 운영한 완전 대체 사례가 명시적으로 드러나진 않아요.

공개된 자료는 개발자 블로그 중심이어서, 상세한 운영 지표(트래픽, TPS, 장애 경험 등)는 제한적입니다.

다른 국내 온라인몰(예: 쿠팡, 위메프, 티몬 등) 쪽에서는 “오라클 → 클라우드 DB 이전 사례”는 일부 발표나 발표 슬라이드 형태로 존재할 수 있지만, 보통 내부 보안/경쟁 우위 때문에 세부 구조를 공개하지 않는 경향이 강해요.

기술 컨퍼런스, 내부 세미나 발표, 기업 공시 자료 등이 아니라면 완전 설계 + 성능 비교까지 공개된 것은 드문 편입니다.

제가 공개된 자료 + 기술 블로그 중심으로 더 찾아봤는데, “온라인몰 규모 + 오라클 + Aurora 하이브리드 전환”이 완전히 드러난 국내 최신 사례는 매우 제한적하더라고요. 하지만 참고할 만한 몇 가지 사례와 관련 기술 전환 흐름, 유사 패턴들을 찾았고, 그 정보를 바탕으로 현실 감 잡는 포인트도 같이 드릴게요.

🔍 참고 가능한 공개 사례 & 전환 흐름

1. 삼성 “Oracle → AWS Aurora (Samsung Account)”

이미 알고 계신 사례지만, 조금 더 깊이 보면:

삼성은 Oracle 기반의 계정 시스템(약 4 TB)을 마이크로서비스 아키텍처 + AWS Aurora로 이전함. 넥스트플랫폼

이전 과정에서 AWS DMS, AWS SCT 등을 활용했고, 이전 중 Oracle과 Aurora를 병행 운영하며 점진 전환 전략을 썼다는 리뷰들이 있음. 넥스트플랫폼

이 사례는 B2C 이커머스라기보다는 계정/인증 시스템 중심이긴 하지만, 대규모 시스템의 핵심 계층 전환이라는 점에서 유사성이 있음.

2. AWS 공식/기술 블로그 마이그레이션 패턴

AWS 코리아 블로그에 “Oracle Database → Aurora” 전환 가이드 및 기술 패턴이 정리된 글이 있음. Amazon Web Services, Inc.

스키마 변환, 저장 프로시저/함수 수동 보정, 초기 데이터 마이그레이션, CDC 복제 등을 다루고 있음.

또 최근 기술 블로그 글에서는 “Oracle Database Gateways를 사용하여 Oracle → Aurora MySQL” 전환 방안도 소개됨. Amazon Web Services, Inc.

이들은 완전 사례보다는 “어떻게 전환할 것인가” 관점의 기술 가이드지만, 실제 기업들이 이 패턴을 참고해서 적용하는 경우가 많음.

3. 금융회사 / 클라우드 도입 사례의 맥락

금융회사들이 규제/보안 요건 때문에 클라우드를 도입할 때, 핵심 업무는 온프레 유지 + 비핵심 업무 클라우드 이전 방식이 자주 언급됨.

예: 투자를 위한 리스크 분석 시스템, 로그 분석, 마케팅 데이터 처리 등을 클라우드 + DB로 떼어내는 형태. (직접적으로 Aurora 언급한 사례는 드물지만 패턴 유사)

한 블로그에선 금융회사의 클라우드 도입 절차에 대해, 중요 데이터/업무부터 점진 이전 전략을 썼다는 언급이 있음. 날고싶은 커피향

🛠 유사 패턴 + 실무 적용 포인트

실제 감 잡으려면, 공개 사례보다는 유사 패턴 + 전환 기술 흐름을 보는 게 더 현실적이에요. 아래는 제가 사례들+기술 가이드에서 뽑은 패턴과 적용 팁이에요.

패턴 / 접근 방식특징적용 시 유의점계층 분리 + 기능별 이전주문/결제 등 핵심은 기존 Oracle 유지하고, 상품 조회·마이페이지 등 조회성 기능을 Aurora로 이전조회성 워크로드의 지연 허용 범위 정의 필요CDC 기반 동기화 (DMS 등)Oracle에서 발생한 변경을 실시간 또는 준실시간으로 Aurora에 반영지연(latency) 제어, 충돌 처리, 스키마 변경 대응 로직 필요Gateway / DB 링크 연동 방식Oracle Database Gateways를 통해 Oracle 쪽과 MySQL/Aurora 쪽 간 링크를 구성해 데이터 이동보안, 연결 안정성, 성능 영향 고려병렬 이관 + 점진 cut-over초기에는 Oracle과 Aurora 병행 운영 → 점차 Aurora 트래픽 비중 늘림동기화 오류 핸들링, 페일백 계획이 필수서비스별 타겟 DB 구조 최적화Aurora 쪽은 읽기 위주/조회 중심 스키마, 인덱스 구조로 튜닝Oracle 쪽 쿼리 구조와 양쪽 DB 특성 차이 고려

🎯 현실 감 & 한계 요인

공개 사례가 거의 없는 이유 중 하나가 기업 보안/비즈니스 경쟁성 때문이에요. 아키텍처를 모두 공개하는 건 리스크가 있으니까요.

또, 규모가 큰 온라인몰은 DB 구조가 복잡하고, 보안/규제 요건이 많아서 단순 이전보다 내부 전략 + 리스크 관리 중심 전환이 많음.

사례가 아닌 내부 발표 자료, 기술 컨퍼런스 발표 등이 더 많지만 공개된 형태로 구하기는 어렵습니다.

“비용”과 “성능 벤치마크” 관점에서 AWS Aurora vs. Oracle Database를 비교해서 정리해드릴게요.

🔹 1. 비용 비교

📌 Aurora

과금 방식: “사용량 기반(pay-as-you-go)”

인스턴스 시간(Compute)

스토리지 사용량 (GB 단위, 자동 확장)

I/O 요청 횟수 (읽기/쓰기마다 과금)

특징

초기 투자비용(라이선스/장비 구매)이 없음

사용량이 예측 가능한 경우 합리적이지만, 트래픽 급증 시 I/O 비용 폭증 가능

Aurora Serverless v2 선택 시 자동 스케일링 및 세밀한 과금 가능

📌 Oracle (온프레미스 + 클라우드)

온프레미스 Oracle

CPU 코어 단위 라이선스 (Enterprise Edition 기준)

추가 기능(RAC, Partitioning, Advanced Security 등)은 별도 유료 옵션

하드웨어/인프라 구매 + 유지보수 비용 포함 → TCO가 매우 높음

Oracle Cloud / AWS EC2 상 Oracle

라이선스 포함(License Included) 또는 BYOL(Bring Your Own License) 모델

여전히 라이선스 단가가 매우 비쌈

특징

예측 가능: 고정적인 라이선스 계약 기반이라 트래픽 변동이 큰 온라인몰에는 부담

대신 안정적이고 기능이 풍부함

✅ 정리:

Aurora → 초기 진입비용 낮고, 가변 트래픽 환경에 유리

Oracle → 기능은 강력하나, 라이선스/운영비 부담이 크고 변동성이 적음

🔹 2. 성능 벤치마크

📌 Aurora

AWS 공식 자료 기준:

MySQL 대비 최대 5배, PostgreSQL 대비 3배 빠른 성능 (동일 하드웨어 가정)

이유: 클라우드 분산 스토리지 엔진 설계 (스토리지 계층에 WAL 동기화 → 빠른 Commit)

읽기 확장성:

리더 인스턴스 최대 15개 → 읽기 전용 쿼리 성능 수평 확장 매우 용이

쓰기 성능:

Writer 단일 노드만 처리 가능 → OLTP(쓰기 집중형)에서는 병목 가능성

Failover:

Writer 장애 시 자동 Failover 20~60초

OLTP에서 이 다운타임은 리스크

📌 Oracle

RAC(Real Application Cluster) 기준

여러 노드가 동시에 읽기/쓰기 가능

초당 수만~수십만 TPS(트랜잭션)도 대응 가능 (금융/통신 등 미션 크리티컬 환경)

Cache Fusion 기술로 노드 간 메모리 동기화 → 트랜잭션 처리 효율 극대화

OLTP 성능:

대규모 동시 트랜잭션 처리에 최적화

OLAP 성능:

Partitioning, In-Memory 옵션 활용 시 대규모 분석에도 최적화

✅ 정리:

Aurora → 읽기 위주(상품 조회, 검색, 로그 분석 등)에 탁월, 클라우드 확장성 Good

Oracle RAC → 쓰기 위주(주문/결제, 재고 차감, 금융 거래 등)에 탁월, 초대형 OLTP 시스템 최적화

🔹 3. 실제 벤치마크/비교 결과 (일반적 추론)

항목AuroraOracle RAC읽기 성능✅ 강점 (Reader 확장)⚠️ 제한적 (Scale-up 중심)쓰기 성능⚠️ 단일 Writer 병목✅ 강점 (멀티 노드 쓰기)Latency⚠️ 네트워크/스토리지 레이어로 인한 지연 가능✅ Cache Fusion 기반, 낮음Failover20~60초 소요수 초 이내 (실질 무중단)비용저렴, 변동형 (예측 어려움)고비용, 고정형 (예측 쉬움)

✅ 결론

Aurora:

읽기 부하가 큰 온라인몰(상품 조회, 검색, 마이페이지 조회 등)에 적합

비용 효율적이나, 주문/결제 OLTP 중심에는 성능 리스크 존재

Oracle RAC:

트랜잭션 위주(주문·결제, 재고 차감)에 안정적

비용은 크지만, 성능·안정성은 업계 최고 수준

👉 따라서 매출 1000억 규모 온라인몰이라면,

핵심 결제/재고는 Oracle 유지,

조회성 트래픽은 Aurora로 분산하는 하이브리드 전략이 가장 현실적입니다.

• 혹시 ORACLE GOLDENGATE에서 AURORA DATABASE도 지원하니?

ChatGPT의 말:

=> 네, 맞습니다. Oracle GoldenGate가 Aurora Database를 지원합니다. 다만 몇 가지 조건과 제한이 있어요. 정리해드릴게요.

🔹 GoldenGate → Aurora 지원 여부

1. 지원 대상

GoldenGate는 Aurora MySQL 및 Aurora PostgreSQL을 타겟 DB(Replicat)로 지원합니다.

소스(Source)는 보통 Oracle Database이며,

Oracle → Aurora(MySQL/Postgres) 로 실시간 CDC(변경 데이터 캡처) 복제가 가능합니다.

2. 지원 방식

GoldenGate for Big Data / Generic JDBC Handler

Aurora(MySQL/Postgres)에 JDBC로 연결해 데이터를 반영하는 방식

GoldenGate for MySQL/PostgreSQL Adapter

오라클이 제공하는 네이티브 커넥터를 통해 Aurora 호환 DB에 직접 쓰기 가능

AWS DMS vs GoldenGate

AWS는 보통 DMS(Database Migration Service)를 Aurora 마이그레이션 표준으로 권장하지만,

기존 Oracle GoldenGate를 쓰고 있는 기업은 이를 그대로 Aurora 타겟으로 확장하는 경우가 많습니다.

3. 제약 / 고려사항

Aurora는 클라우드 네이티브 엔진 → GoldenGate가 직접 스토리지 엔진 레벨로 붙는 건 아니고, MySQL/PostgreSQL 호환 계층을 통해 연결해야 합니다.

Latency(지연 시간)

GoldenGate → Aurora 경로에서 네트워크/클라우드 구간 지연이 발생할 수 있음.

Transaction Consistency

대규모 트랜잭션 처리 시, Oracle RAC ↔ Aurora 간 정합성을 보장하려면 보상 트랜잭션 로직이 필요할 수 있습니다.

비용

GoldenGate 라이선스 자체가 고가라, AWS Aurora 마이그레이션만 목적이면 DMS가 더 효율적일 때도 있습니다.

✅ 정리

Oracle GoldenGate → Aurora Database (MySQL/PostgreSQL) 지원 O

소스는 Oracle DB, 타겟은 Aurora (MySQL/PostgreSQL)로 실시간 CDC 복제 가능

단, 네트워크 지연·비용·운영 복잡성이 있어 대안으로 AWS DMS가 더 자주 쓰임

• AURORA => AURORR 혹은 AURORA => ORACLE은 지원안하니?

좋은 질문이에요 👍 Oracle GoldenGate의 지원 방향성을 정리하면 이렇게 이해하시면 됩니다.

🔹 GoldenGate 지원 방향

✅ 지원되는 경우

Oracle → Aurora(MySQL/PostgreSQL)

GoldenGate 소스를 Oracle, 타깃을 Aurora로 두는 경우 지원 O

즉, Oracle에서 Aurora로의 실시간 CDC 복제는 가능합니다.

❌ 제한되거나 지원하지 않는 경우

Aurora → Aurora

GoldenGate는 Aurora를 소스(Source) 로 공식 지원하지 않습니다.

이유: GoldenGate는 기본적으로 Oracle DB redo log, 일부 MySQL/PostgreSQL WAL/바이너리 로그를 기반으로 동작하는데, Aurora의 스토리지 엔진은 AWS 전용 분산 스토리지라서 직접 접근할 수 없기 때문이에요.

따라서 Aurora 간 복제는 GoldenGate가 아니라 Aurora 자체 기능(Aurora Global Database, Cross-Region Replication, Binlog 기반 복제)으로 처리해야 합니다.

Aurora → Oracle

GoldenGate는 Aurora(MySQL/Postgres)를 소스(Source) 로 공식 지원하지 않습니다.

즉, Aurora 로그(binlog, WAL)를 GoldenGate가 직접 읽어 Oracle 타깃으로 CDC 복제하는 것은 불가능합니다.

이런 경우는 보통 AWS DMS를 사용하거나, Kafka/중간 데이터 파이프라인을 통해 Aurora 데이터를 Oracle로 싱크하는 패턴을 씁니다.

🔹 대안 솔루션

Aurora → Aurora

Aurora 자체 복제 기능 사용

Aurora Global Database (리전 간 동기/비동기 복제)

Binlog 기반 복제(MySQL), Logical Replication(Postgres)

Aurora → Oracle

AWS DMS를 사용하여 Aurora를 소스, Oracle을 타깃으로 지정

또는 Kafka Connect + GoldenGate(Big Data Adapter) 를 활용해 중간 브로커를 거쳐 Oracle에 반영

✅ 결론

GoldenGate 지원 범위:

Oracle → Aurora ✅ (가능)

Aurora → Aurora ❌ (GoldenGate 불가, Aurora 자체 기능 활용)

Aurora → Oracle ❌ (GoldenGate 불가, DMS/Kafka 등 대안 필요)

👉 원하시면, 제가 “Aurora ↔ Oracle 양방향 동기화(하이브리드 운영)” 아키텍처 옵션을 그려서 정리해드릴 수도 있는데, 보실래요?

나의 말:

GOLDENGATE는 ORACLE DATABASE가 SOURCE일 때만 가능하니?

ChatGPT의 말:

좋은 질문이에요 👍 결론부터 말씀드리면, Oracle GoldenGate는 Oracle Database만 소스로 지원하는 건 아닙니다.

🔹 GoldenGate 소스(Source) 지원 범위

✅ 가능 (GoldenGate 소스 역할을 할 수 있는 DB/플랫폼)

Oracle Database (당연히 가장 강력 지원, redo log 기반)

MySQL / MariaDB (binlog 기반)

PostgreSQL (WAL 기반)

SQL Server (transaction log 기반)

DB2, Teradata, TimesTen, Sybase ASE, Informix 등 주요 상용 DB

Big Data/NoSQL 일부 (Kafka, Hadoop, Cassandra 등은 Big Data Adapter 형태로 지원)

즉, GoldenGate는 Oracle만 소스가 아니라 다양한 DB를 소스로 지원합니다. 단, DB 종류에 따라 GoldenGate 라이선스/버전이 달라지고, 로그 캡처 방식(log reader plugin)이 다릅니다.

🔹 타겟(Target) 지원 범위

GoldenGate의 타겟은 훨씬 더 광범위합니다.

Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server 등 대부분의 RDBMS + Big Data 플랫폼(HDFS, Kafka, Flink 등)까지 지원합니다.

Aurora(MySQL/Postgres)는 MySQL/Postgres 호환 계층을 통해 타겟으로 동작 가능.

🔹 정리

❌ “GoldenGate는 Oracle만 소스로 가능하다” → 아님

✅ GoldenGate는 Oracle뿐 아니라 MySQL, PostgreSQL, SQL Server 등 다양한 DB를 소스로 지원

단, Aurora는 소스로 직접 지원하지 않음 (즉, Aurora binlog/WAL을 GoldenGate가 직접 읽는 기능은 없음)

그래서 Oracle → Aurora는 가능하지만, Aurora → Oracle은 불가능 (AWS DMS 같은 대체 솔루션 필요).

👉 정리하면:

GoldenGate 소스 DB = Oracle + (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, DB2 등 다수)

Aurora는 타겟은 OK, 소스는 NO

AWS DMS (Database Migration Service) 는 아마존이 제공하는 클라우드 기반 데이터베이스 마이그레이션 및 복제 서비스예요.

쉽게 말하면 👉 “DB 간 데이터를 안전하게, 실시간으로 동기화/이전해주는 매니지드 서비스”라고 보시면 됩니다.

🔹 AWS DMS 개요

풀네임: AWS Database Migration Service

역할:

온프레미스 DB → AWS DB (Aurora, RDS 등) 마이그레이션

AWS DB ↔ AWS DB 간 마이그레이션

온프레미스 ↔ 클라우드 간 실시간 동기화(Replication) 가능

관리형 서비스라서 서버 설치, 로그 파서 설치 같은 복잡한 작업을 안 해도 됩니다.

🔹 주요 특징

1. 광범위한 소스/타겟 지원

소스(Source): Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MariaDB, MongoDB, SAP ASE, DB2, 등

타겟(Target): Amazon Aurora, Amazon RDS, Redshift, S3, DynamoDB, DocumentDB 등

이종 간 마이그레이션도 가능 (예: Oracle → Aurora PostgreSQL)

2. 실시간 CDC(변경 데이터 캡처) 지원

초기 풀 데이터 로딩 이후, 소스 DB에서 발생하는 변경(Insert/Update/Delete)을 실시간으로 캡처해서 타겟 DB에 반영 가능

다운타임을 최소화할 수 있음 (핵심 포인트)

3. 저비용 & 관리형

GoldenGate처럼 비싼 라이선스가 필요 없음

인스턴스 크기와 처리량 기반 과금 → 초기 진입 비용 저렴

고가용성(HA) 옵션 제공

4. 제약 / 고려사항

스키마 변환은 별도 도구 필요 → AWS SCT (Schema Conversion Tool) 사용

GoldenGate에 비해 복잡한 시나리오/대규모 엔터프라이즈 튜닝 기능은 부족

고빈도 트랜잭션에서 지연(latency)이 GoldenGate보다 클 수 있음

🔹 AWS DMS vs Oracle GoldenGate

항목AWS DMSOracle GoldenGate비용상대적으로 저렴 (사용량 기반 과금)고가 (코어 라이선스 + 옵션)설치/운영관리형 서비스 (간단)직접 설치/튜닝 필요소스 지원다양한 DB (Oracle, MySQL, PostgreSQL 등)주로 엔터프라이즈 DB, 고급 로그 처리타겟 지원AWS DB + S3, Redshift 등 클라우드 친화적RDBMS 중심 (빅데이터도 지원)실시간성준실시간 (몇 초 ~ 수십 초 지연)밀리초 단위 실시간 가능활용 사례클라우드 이전, 분석용 DB 동기화금융/제조 등 초고속 트랜잭션 복제

✅ 정리

AWS DMS = 클라우드 기반 관리형 DB 마이그레이션/복제 서비스

장점: 저렴, 간단, 광범위한 DB 지원, 클라우드 친화적

단점: GoldenGate보다 성능/세밀 제어 부족, Aurora만 소스로 못 씀

그래서 기업에서는:

Aurora, Redshift, S3 같은 AWS DB로 이전할 때 주로 사용

실시간 OLTP 복제, 극저지연 요구 → 여전히 GoldenGate 같은 엔터프라이즈 솔루션 사용

👉 정리해서, DMS는 “클라우드로 DB를 쉽게 옮기는 가성비 좋은 툴”, GoldenGate는 “비싸지만 초고속·정밀 제어가 필요한 복제 솔루션”이에요.

• GOLDENGATE => AWS DMS로 마이그 하는건 어렵진 않니?

ChatGPT의 말:

좋은 질문이에요 👍 “Oracle GoldenGate 환경을 쓰고 있는데, 이걸 AWS DMS로 갈아탄다”라는 시나리오는 실제 기업들이 클라우드 전환할 때 자주 고민하는 포인트예요.

정리해보면 👉 완전히 불가능하지는 않지만, 몇 가지 고려해야 할 난관이 있습니다.

🔹 1. 기본 개념 차이

GoldenGate

DB redo/transaction log 기반 밀리초 단위 CDC

양방향 복제, 복잡한 트랜잭션 처리, Conflict Resolution 등 강력

하지만 설치/운영/라이선스 비용이 매우 큼

AWS DMS

관리형, 사용량 기반 저비용

초기 풀 로딩 + CDC(준실시간) 지원

클라우드 친화적(Aurora, Redshift, S3 등)

GoldenGate처럼 세밀한 충돌 처리, 대규모 OLTP 튜닝은 부족

👉 즉, 기능 커버리지와 지향점이 달라서 단순 “교체”가 아니라 “재설계”가 필요합니다.

🔹 2. 마이그레이션 난이도 포인트

현재 GoldenGate 구성 분석 필요

단방향 복제인지, 양방향(Active-Active)인지

Conflict Resolution(충돌 처리) 로직 사용 여부

적용 대상 DB 스키마 규모, 초당 트랜잭션(TPS)

AWS DMS로 대체 가능한지 검토

단순 단방향 복제 (Oracle → Aurora/PostgreSQL 등) → DMS로 무난히 대체 가능

양방향 복제, Conflict Handling이 중요한 경우 → DMS 단독으로는 어렵고 Kafka 등 중간 계층 필요

스키마/객체 전환 문제

GoldenGate는 소스/타깃 간 데이터 구조 차이를 어느 정도 흡수할 수 있지만,

DMS는 스키마 변환은 SCT(AWS Schema Conversion Tool) 을 별도로 사용해야 함 → 수작업 튜닝이 필요할 수 있음

실시간 성능 차이

GoldenGate: 밀리초 단위 복제

DMS: 수초 ~ 수십 초 지연 (CDC 방식, 네트워크/리소스에 따라 달라짐)

따라서 금융·결제 같은 초저지연 시스템은 GoldenGate 유지, 조회/분석/서브시스템은 DMS로 이전 → 하이브리드로 나눠 쓰는 게 일반적

🔹 3. 실제 접근 전략

Step 1: POC

기존 GoldenGate 환경 일부(테이블 세트)를 DMS로 복제해보고 지연(latency), 데이터 정합성, 비용 측정

Step 2: 하이브리드 운영

핵심 OLTP는 GoldenGate 유지,

조회/분석용 DB, 레거시 이관 작업은 DMS로 점진 이전

Step 3: 최종 컷오버

GoldenGate → DMS로 완전히 교체할지, 일부 병행할지 결정

✅ 결론

GoldenGate → DMS 전환은 “단순 교체”가 아니라 “재설계/POC 필수”

단방향 복제 & 조회성 시스템이면 어렵지 않음 (비용 절감 효과 큼)

양방향 복제나 초저지연 요구가 있으면 GoldenGate 유지 or 혼합 구조가 현실적

많은 기업이 실제로는 핵심 OLTP = GoldenGate 유지, 나머지 = DMS로 이전 패턴을 선택합니다.

• SQL 문법적으로 다른 점은 무엇이 있니?

ChatGPT의 말:

좋은 질문이에요 👍 Oracle Database SQL과 Aurora(MySQL/PostgreSQL 호환) 간에는 문법 차이가 상당히 많습니다. Aurora는 MySQL 또는 PostgreSQL 호환성을 따르기 때문에, 어느 엔진을 쓰느냐에 따라 차이가 달라지지만, Oracle vs MySQL/Postgres 공통적으로 주의해야 할 주요 문법 차이를 정리해드릴게요.

🔹 1. 데이터 타입 (Data Types)

Oracle

NUMBER, VARCHAR2, DATE, CLOB, BLOB

DATE는 날짜 + 시간 포함

MySQL (Aurora MySQL)

INT, DECIMAL, VARCHAR, TEXT, DATETIME, TIMESTAMP

DATE는 날짜만 (시간 없음)

PostgreSQL (Aurora PostgreSQL)

NUMERIC, VARCHAR, TEXT, TIMESTAMP, BYTEA

타입이 풍부 (JSONB, UUID, ARRAY 등)

👉 따라서 NUMBER → DECIMAL/NUMERIC, VARCHAR2 → VARCHAR 등으로 매핑 필요

🔹 2. 문자열 처리

Oracle

문자열 연결: ||

sql 코드 복사

SELECT first_name || ' ' || last_name FROM employees;

MySQL/Postgres

문자열 연결: CONCAT() (MySQL), || (Postgres)

sql 코드 복사

-- MySQL SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) FROM employees; -- PostgreSQL SELECT first_name || ' ' || last_name FROM employees;

🔹 3. 자동 증가 (Auto Increment)

Oracle

SEQUENCE + TRIGGER 조합

sql 코드 복사

CREATE SEQUENCE emp_seq START WITH 1 INCREMENT BY 1; INSERT INTO emp (id, name) VALUES (emp_seq.NEXTVAL, '홍길동');

MySQL

AUTO_INCREMENT

sql 코드 복사

CREATE TABLE emp ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) );

PostgreSQL

SERIAL 또는 IDENTITY

sql 코드 복사

CREATE TABLE emp ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) );

🔹 4. 날짜/시간 처리

Oracle

SYSDATE, SYSTIMESTAMP

TO_DATE, TO_CHAR로 포맷 변환

MySQL

NOW(), CURDATE()

STR_TO_DATE(), DATE_FORMAT()

PostgreSQL

CURRENT_DATE, CURRENT_TIMESTAMP

TO_CHAR(), ::DATE 캐스팅

예: 어제 날짜 조회

sql 코드 복사

-- Oracle SELECT * FROM orders WHERE order_date >= SYSDATE - 1;

-- MySQL SELECT * FROM orders WHERE order_date >= NOW() - INTERVAL 1 DAY;

-- PostgreSQL SELECT * FROM orders WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day';

🔹 5. 서브쿼리 / JOIN

대부분 유사하지만, LIMIT 문법 차이 존재

Oracle: ROWNUM 또는 FETCH FIRST n ROWS ONLY

MySQL: LIMIT n

PostgreSQL: LIMIT n OFFSET m

sql 코드 복사

-- Oracle SELECT * FROM employees FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

-- MySQL / PostgreSQL SELECT * FROM employees LIMIT 10;

🔹 6. 함수(Function) 차이

Oracle 전용

NVL(expr1, expr2) → NULL 처리

DECODE(expr, val, result, ...) → 조건 분기

MySQL/Postgres

IFNULL() (MySQL), COALESCE() (공통)

CASE WHEN ... THEN ... END (공통)

sql 코드 복사

-- Oracle SELECT NVL(commission_pct, 0) FROM employees;

-- MySQL/Postgres SELECT COALESCE(commission_pct, 0) FROM employees;

🔹 7. PL/SQL vs Procedural Language

Oracle

PL/SQL이라는 자체 절차적 언어 제공

패키지, 커서, 예외 처리 등 강력

MySQL

제한적인 Stored Procedure, Trigger 지원 (언어 기능은 약함)

PostgreSQL

PL/pgSQL → Oracle PL/SQL과 가장 유사

함수, 예외 처리, 루프 등 절차적 기능 지원

✅ 정리

데이터 타입, 문자열/날짜 함수, Auto Increment 방식 → 가장 큰 차이

LIMIT / 페이징 문법 → Oracle vs MySQL/Postgres 구문 차이 큼

PL/SQL vs Stored Procedure/PLpgSQL → 오라클에서 Aurora로 옮길 때 가장 많은 수정 필요

따라서 AWS SCT (Schema Conversion Tool) 같은 툴을 쓰고, 안 되는 부분은 수작업 보정하는 게 일반적입니다.

👉 원하시면, 제가 “Oracle SQL → Aurora(MySQL/Postgres) 변환 매핑표”를 만들어드릴 수도 있는데, 보실래요?

나의 말:

웅~~

ChatGPT의 말:

좋습니다 😊 그럼 Oracle SQL → Aurora(MySQL/PostgreSQL) 변환 매핑표를 정리해드릴게요.

🔹 Oracle → Aurora SQL 문법 매핑표

🔹 추가 고려사항

데이터 타입

NUMBER → MySQL DECIMAL, PostgreSQL NUMERIC

VARCHAR2 → VARCHAR

CLOB → MySQL TEXT, PostgreSQL TEXT

BLOB → BLOB(MySQL), BYTEA(Postgres)

시퀀스(SEQUENCE)

Oracle은 시퀀스로 PK 관리

MySQL은 AUTO_INCREMENT, Postgres는 SERIAL 또는 IDENTITY 사용

패키지 / 함수

Oracle PL/SQL 패키지, 함수 → Postgres PL/pgSQL로 일부 변환 가능

MySQL은 기능 제한적이라 재개발 필요 가능성 큼

✅ 정리

단순 CRUD SQL은 변환 난이도 낮음

날짜/시간 함수, Auto Increment, 페이징 구문, NVL/DECODE 같은 오라클 전용 함수가 변환 포인트

PL/SQL → Aurora(Postgres) 는 변환성이 비교적 좋음

PL/SQL → Aurora(MySQL) 은 재개발 비율이 높음

• DB객체들의 DDL에 대해서는 차이가 없니?

=> ChatGPT의 말:

아~ 좋은 포인트 짚으셨어요 👍 말씀하신 DB 객체의 DDL (CREATE/ALTER 문법)도 Oracle과 Aurora(MySQL/PostgreSQL) 사이에 꽤 큰 차이가 있습니다. 특히 테이블, 인덱스, 뷰, 시퀀스, 트리거, 파티셔닝 같은 객체를 정의하는 방식이 달라요.

🔹 1. 테이블 (Table)

Oracle

sql 코드 복사

CREATE TABLE orders ( order_id NUMBER PRIMARY KEY, customer_id NUMBER NOT NULL, order_date DATE DEFAULT SYSDATE );

MySQL (Aurora)

sql 코드 복사

CREATE TABLE orders ( order_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, customer_id INT NOT NULL, order_date DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );

PostgreSQL (Aurora)

sql 코드 복사

CREATE TABLE orders ( order_id SERIAL PRIMARY KEY, customer_id INT NOT NULL, order_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );

👉 차이점:

Oracle은 NUMBER, DATE 등 자체 타입

MySQL/Postgres는 AUTO_INCREMENT / SERIAL로 PK 생성

기본값 함수도 SYSDATE vs CURRENT_TIMESTAMP

🔹 2. 인덱스 (Index)

Oracle

sql 코드 복사

CREATE INDEX idx_orders_date ON orders(order_date);

MySQL/PostgreSQL

sql 코드 복사

CREATE INDEX idx_orders_date ON orders(order_date);

👉 기본 문법은 유사하지만,

Oracle: Function-based Index 지원 (CREATE INDEX ... ON table(UPPER(col)))

MySQL: 8.0부터 표현식 인덱스 제한적 지원

PostgreSQL: Expression Index, Partial Index 지원 (오라클과 유사하게 강력)

🔹 3. 뷰 (View)

Oracle

sql 코드 복사

CREATE OR REPLACE VIEW recent_orders AS SELECT * FROM orders WHERE order_date > SYSDATE - 30;

MySQL

sql 코드 복사

CREATE OR REPLACE VIEW recent_orders AS SELECT * FROM orders WHERE order_date > NOW() - INTERVAL 30 DAY;

PostgreSQL

sql 코드 복사

CREATE OR REPLACE VIEW recent_orders AS SELECT * FROM orders WHERE order_date > CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';

👉 함수 차이(SYSDATE, NOW(), CURRENT_DATE)

🔹 4. 시퀀스 (Sequence)

Oracle

sql 코드 복사

CREATE SEQUENCE emp_seq START WITH 1 INCREMENT BY 1;

MySQL

별도의 SEQUENCE 없음 → AUTO_INCREMENT로 대체

PostgreSQL

sql 코드 복사

CREATE SEQUENCE emp_seq START 1 INCREMENT 1;

👉 Postgres는 Oracle과 유사, MySQL은 시퀀스 자체가 없음

🔹 5. 트리거 (Trigger)

Oracle

sql 코드 복사

CREATE OR REPLACE TRIGGER trg_before_insert BEFORE INSERT ON employees FOR EACH ROW BEGIN :NEW.created_at := SYSDATE; END;

MySQL

sql 코드 복사

CREATE TRIGGER trg_before_insert BEFORE INSERT ON employees FOR EACH ROW SET NEW.created_at = NOW();

PostgreSQL

sql 코드 복사

CREATE FUNCTION set_created_at() RETURNS trigger AS $$ BEGIN NEW.created_at := CURRENT_TIMESTAMP; RETURN NEW; END; $$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE TRIGGER trg_before_insert BEFORE INSERT ON employees FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION set_created_at();

👉 Postgres는 트리거 함수(Function) + 트리거 조합 필요 (Oracle과 유사) MySQL은 간단히 TRIGGER 내에 직접 로직 작성

🔹 6. 파티셔닝 (Partitioning)

Oracle

sql 코드 복사

CREATE TABLE sales ( sale_id NUMBER, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE (sale_date) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2024-01-01','YYYY-MM-DD')), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2025-01-01','YYYY-MM-DD')) );

MySQL

sql 코드 복사

CREATE TABLE sales ( sale_id INT, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2024), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2025) );

PostgreSQL

sql 코드 복사

CREATE TABLE sales ( sale_id INT, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE (sale_date);

CREATE TABLE sales_2023 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-12-31');

👉 세 DB 모두 파티셔닝 가능하지만, 문법과 유연성이 다름

🔹 7. 패키지/프로시저

Oracle: PACKAGE, PROCEDURE, FUNCTION 풍부

MySQL: PROCEDURE, FUNCTION 있지만 기능 제한적 (패키지 개념 없음)

PostgreSQL: FUNCTION, PROCEDURE, DO 블록 → PL/pgSQL이 Oracle PL/SQL과 가장 유사

✅ 정리

DDL 차이가 가장 큰 부분은

시퀀스 (Oracle vs MySQL/Postgres)

트리거 문법 (Oracle vs MySQL vs Postgres)

파티셔닝 정의 방식

패키지/프로시저 유무

단순 테이블/인덱스/뷰는 문법 차이만 있고 크게 어렵지 않지만, 고급 기능(시퀀스, 파티션, 패키지, 복잡 트리거)는 마이그레이션 시 재설계 필요성이 큼

👉 원하시면, 제가 “Oracle DDL → Aurora(Postgres/MySQL) 변환 예시 (FULL 예시 스크립트)”를 작성해드릴 수도 있는데, 보실래요?

나의 말:

ORACLE의 시퀀스의 경우에는 POSTGRESQL DATABASE를 사용하거나 프로그램 소스에서 순번관리를 따로 해줘야 하는거네

ChatGPT의 말:

맞습니다 👍 정확히 보셨어요.

🔹 Oracle SEQUENCE와 Aurora(PostgreSQL/MySQL) 차이

✅ Oracle

독립적인 SEQUENCE 객체를 만들어서 어디서든 호출 가능

emp_seq.NEXTVAL / emp_seq.CURRVAL 로 간단히 접근

트리거와 조합해서 PK 자동 증가 처리 자주 사용

sql 코드 복사

CREATE SEQUENCE emp_seq START WITH 1 INCREMENT BY 1; INSERT INTO emp(id, name) VALUES (emp_seq.NEXTVAL, '홍길동');

✅ PostgreSQL (Aurora PostgreSQL)

SEQUENCE 객체를 지원 → Oracle과 가장 유사

CREATE SEQUENCE 문법도 거의 같음

테이블 컬럼과 연결하면 사실상 Oracle과 같은 사용 가능

sql 코드 복사

CREATE SEQUENCE emp_seq START 1 INCREMENT 1;

CREATE TABLE emp ( id INT DEFAULT nextval('emp_seq'), name VARCHAR(100) );

👉 따라서 Aurora PostgreSQL은 Oracle의 SEQUENCE 패턴을 그대로 가져가기 수월합니다.

✅ MySQL (Aurora MySQL)

독립적인 SEQUENCE 객체가 없음

AUTO_INCREMENT로만 지원

테이블 단위 자동 증가라 Oracle처럼 공용 시퀀스로 여러 테이블 공유 불가능

sql 코드 복사

CREATE TABLE emp ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) );

👉 만약 Oracle의 SEQUENCE처럼 “여러 테이블에서 공용 순번 발급”이 필요하면

애플리케이션 레벨에서 순번 관리

또는 별도의 시퀀스 관리용 테이블을 만들어 UPDATE/SELECT 방식으로 번호 생성해야 합니다.

🔹 결론

Aurora PostgreSQL: Oracle SEQUENCE와 거의 동일하게 사용 가능 → 마이그레이션 편리

Aurora MySQL: SEQUENCE 없음 → AUTO_INCREMENT로 대체하거나, 프로그램/테이블에서 별도 관리 필요

👉 혹시 온라인몰 같은 경우라면, 주문번호/거래번호 발급을 Oracle SEQUENCE로 관리했을 가능성이 큰데, 이를 Aurora(Postgres) 로 옮길 땐 거의 그대로 쓰면 되고, Aurora(MySQL) 로 옮길 땐 프로그램 로직 수정이 반드시 필요합니다.

• 그러면 AURORA PostgreSQL DB를 사용할 수 밖에는 없을 거 같아.

오라클 SEQUENCE를 굉장히 많이 사용하거든

=> ChatGPT의 말:

온라인몰처럼 주문번호, 거래번호, 이력ID, 로그 키 등에서 오라클의 SEQUENCE를 광범위하게 쓰고 계시다면, 👉 Aurora PostgreSQL이 사실상 가장 자연스러운 대안이에요.

🔹 이유 1: SEQUENCE 지원 여부

Aurora PostgreSQL

Oracle과 동일하게 CREATE SEQUENCE, NEXTVAL(), CURRVAL() 지원

컬럼 DEFAULT 값에 nextval('seq') 바로 매핑 가능

마이그레이션 시 기존 PL/SQL 시퀀스 로직 → PL/pgSQL로 손쉽게 변환 가능

Aurora MySQL

AUTO_INCREMENT만 지원

테이블마다 독립적으로 동작 → 공용 시퀀스 불가능

Oracle처럼 다수 테이블/서비스에서 하나의 시퀀스를 공유하는 패턴을 재현하기 어려움

프로그램에서 재설계 필요 (복잡 + 리스크 큼)

🔹 이유 2: PL/SQL 호환성

온라인몰은 보통 트리거, 패키지, 함수 안에서 SEQUENCE를 많이 호출합니다.

PostgreSQL의 PL/pgSQL은 Oracle PL/SQL과 문법/구조가 유사하기 때문에,

:NEW.col := seq.NEXTVAL; 같은 로직을 거의 그대로 이식 가능

MySQL Stored Procedure는 기능이 단순해 변환 난이도가 훨씬 높음

🔹 이유 3: 유지보수/운영 리스크 최소화

Oracle SEQUENCE → PostgreSQL SEQUENCE 매핑은 “거의 1:1 변환”

Oracle SEQUENCE → MySQL AUTO_INCREMENT or 프로그램 관리 → “재설계 + 장애 리스크”

✅ 결론

Oracle SEQUENCE를 많이 쓰는 기업이라면 Aurora PostgreSQL을 선택하는 게 맞습니다.

마이그레이션 시에도 AWS SCT가 Oracle SEQUENCE를 PostgreSQL SEQUENCE로 자동 변환해 주는 경우가 많아서, 개발자/DBA 부담이 확 줄어듭니다.

MySQL을 쓰면 애플리케이션 로직 수정이 대규모로 들어가야 하니 리스크가 훨씬 커요.

• ORACLE과 PostgrSQL DATABASE 성능, 문법 차이점 정리해줘

ChatGPT의 말:

좋습니다 👍 Oracle Database vs PostgreSQL (Aurora PostgreSQL 포함)을 성능과 문법 관점에서 크게 비교해드릴게요.

🔹 3. 마이그레이션 시 주요 고려 포인트

SEQUENCE 사용

Oracle SEQUENCE → PostgreSQL SEQUENCE (매핑 거의 1:1, 안전)

패키지(PL/SQL)

Oracle: PACKAGE 개념 존재

PostgreSQL: 패키지가 없고 FUNCTION 단위 관리 → 구조 재설계 필요

데이터 타입

NUMBER(p,s) → NUMERIC(p,s)

CLOB → TEXT, BLOB → BYTEA

함수/문법 차이

NVL → COALESCE

DECODE → CASE

ROWNUM → LIMIT/OFFSET

✅ 최종 정리

성능:

OLTP 처리량, 고가용성: Oracle > PostgreSQL

OLAP, JSON, 확장성, 오픈소스 생태계: PostgreSQL ≥ Oracle

문법:

DDL은 유사 (SEQUENCE, INDEX 등),

함수/PL 기능에서 Oracle 전용 요소(NVL, DECODE, PACKAGE)는 변환 필요

비용:

PostgreSQL이 훨씬 저렴, Aurora 사용 시 관리/운영 자동화로 DBA 부담도 낮음

😃 Oracle SQL → PostgreSQL 변환에 꼭 필요한 Quick Reference Sheet (A4 한 장 요약본) 느낌으로 정리해드릴게요.