Supabase, Firebase, MongoDB 등 어떤 데이터베이스 총정리

웹앱을 만들 때 데이터베이스 선택은 생각보다 빨리 현실 문제가 된다. 처음에는 “사용자 데이터만 저장하면 되겠지”라고 생각하지만, 로그인, 권한, 실시간 동기화, 검색, 통계, 백업까지 들어오면 단순히 유명한 서비스를 고르는 것만으로는 부족하다.

특히 개인 개발자나 작은 팀은 Supabase와 Firebase 사이에서 많이 고민한다. 둘 다 백엔드를 빠르게 만들 수 있게 도와주지만, 내부의 데이터 모델과 개발 방식은 꽤 다르다. 여기에 Neon, MongoDB Atlas, Cloudflare D1 같은 선택지도 함께 비교해야 실제 프로젝트에 맞는 결정을 할 수 있다.

이 글은 특정 서비스를 홍보하려는 글이 아니다. 내가 영어 학습 앱을 만들면서 직접 고민했던 기준을 바탕으로, 데이터베이스를 처음 고르는 사람이 실수하지 않도록 Supabase와 Firebase를 중심으로 차이를 쉽게 정리했다. 제품 정보는 2026년 6월 기준 각 서비스의 공식 문서를 확인해 작성했으며, 가격처럼 자주 바뀌는 항목은 반드시 원문을 다시 확인하길 권한다.

짧은 결론부터 말하면

데이터가 표처럼 나뉘고 서로 관계가 많다면 Supabase나 Neon처럼 PostgreSQL 기반 선택지가 이해하기 쉽다. 반대로 모바일 앱, 실시간 업데이트, 오프라인 동기화, 문서 단위 저장이 중요하면 Firebase의 Firestore가 편할 수 있다.

먼저, Supabase와 Firebase는 “DB 하나”가 아니다

Supabase와 Firebase를 비교할 때 가장 흔한 오해가 있다. 둘 다 단순한 데이터베이스 상품 하나가 아니라, 앱을 만들기 위한 백엔드 플랫폼에 가깝다는 점이다.

Supabase는 PostgreSQL 데이터베이스를 중심에 두고 Auth(인증), Storage(파일 저장), Realtime(실시간), Edge Functions 같은 기능을 함께 제공하는 오픈소스 플랫폼이다. 공식 문서에서도 모든 Supabase 프로젝트는 추상화된 무언가가 아니라 “완전한 PostgreSQL 데이터베이스”를 갖는다고 설명한다.

Firebase는 Google의 앱 개발 플랫폼이다. Authentication, Firestore, Realtime Database, Storage, Cloud Functions, Hosting, Analytics 같은 여러 기능을 묶어 제공한다. 그중 데이터베이스 비교에서 가장 자주 등장하는 것은 Cloud Firestore와 Realtime Database다.

Supabase, Firebase, Firebase SQL Connect의 대표 데이터베이스와 데이터 모델 비교

구분	대표 데이터베이스	데이터 모델	플랫폼 성격
Supabase	PostgreSQL	관계형(SQL)	Postgres 중심의 오픈소스 백엔드 플랫폼
Firebase	Cloud Firestore, Realtime Database	문서형(NoSQL)	모바일·웹 앱을 위한 Google 백엔드 플랫폼
Firebase SQL Connect	Cloud SQL for PostgreSQL	관계형(SQL)	Firebase 안에서 PostgreSQL을 쓰는 별도 선택지

여기서 알아둘 최신 변화가 하나 있다. Firebase에도 PostgreSQL 기반 관계형 데이터베이스 서비스가 있다. 이전에는 Firebase Data Connect라는 이름이었는데, 2026년 4월 Cloud Next에서 Firebase SQL Connect로 명칭이 바뀌었다. 내부적으로는 Cloud SQL for PostgreSQL을 사용한다. 그래서 “Firebase는 무조건 NoSQL만 가능하다”라고 말하면 더 이상 정확하지 않다.

다만 일반적인 Firebase 앱 개발에서 가장 많이 쓰이는 데이터베이스는 여전히 Firestore다. 그래서 이 글에서는 실무에서 흔히 비교하는 기준대로 Supabase의 PostgreSQL과 Firebase의 Firestore를 중심으로 설명하되, SQL Connect도 필요한 곳에서 함께 언급하겠다.

SQL과 NoSQL 차이를 실제 앱 기준으로 이해하기

SQL과 NoSQL이라는 말은 어렵게 들리지만, 처음에는 “내 데이터가 어떻게 생겼는가”로 판단하면 충분하다.

SQL은 여러 표 사이의 관계를 다루기 좋고, NoSQL은 문서 단위로 빠르게 저장하고 동기화하기 좋다.

SQL 데이터베이스는 엑셀 시트를 여러 장 만들고, 그 시트들을 서로 연결한다고 생각하면 쉽다. 예를 들어 쇼핑몰이라면 사용자, 상품, 주문, 결제, 배송 주소가 서로 연결된다. 이런 데이터는 중복을 줄이고 관계를 명확히 만드는 것이 중요하다.

NoSQL 데이터베이스는 JSON 문서를 모아두는 구조에 가깝다. 채팅 앱에서 메시지 하나, 알림 하나, 피드 글 하나를 문서로 저장하는 식이다. 문서 자체가 화면에 바로 필요한 정보를 충분히 담고 있으면 개발이 빨라진다.

어느 한쪽이 무조건 더 좋은 것은 아니다. SQL은 관계가 명확해지는 대신 처음에 설계가 필요하다. NoSQL은 시작이 빠른 대신, 데이터 관계가 복잡해질수록 중복 저장과 쿼리 설계를 신경 써야 한다.

한눈에 보는 데이터베이스 선택표

Supabase, Firebase Firestore, Firebase SQL Connect, Neon, MongoDB Atlas, Cloudflare D1 비교

선택지	쉽게 말하면	잘 맞는 프로젝트	주의할 점
Supabase	PostgreSQL에 Auth·API·Storage·Realtime을 붙인 플랫폼	SaaS, 관리자 페이지, 학습 기록, 예약, 결제, 권한 관리	RLS 정책을 정확히 이해해야 한다
Firebase Firestore	실시간 동기화에 강한 문서형 NoSQL 데이터베이스	모바일 앱, 채팅, 알림, 실시간 피드, 빠른 MVP	JOIN 중심의 SQL과 다르게 설계해야 한다
Firebase SQL Connect	Firebase 안에서 쓰는 PostgreSQL 기반 관계형 서비스	Firebase 인증과 함께 관계형 데이터가 필요한 앱	Firestore와 개발 방식이 달라 별도 학습이 필요하다
Neon	서버리스 PostgreSQL 데이터베이스	백엔드는 직접 만들고 DB만 Postgres로 쓰고 싶을 때	Auth·Storage까지 한 번에 주는 플랫폼은 아니다
MongoDB Atlas	관리형 MongoDB 문서 데이터베이스	유연한 문서 구조, 콘텐츠 메타데이터, 가변 속성 데이터	문서에 넣을 것과 분리할 것을 정해야 한다
Cloudflare D1	Workers·Pages와 쓰기 좋은 서버리스 SQL 데이터베이스	Cloudflare Workers 기반 API, 가벼운 SQL 저장소	대형 앱 백엔드 전체를 대신하는 플랫폼은 아니다

이 표에서 봐야 할 것은 브랜드 이름이 아니라 “내 앱의 데이터가 어떤 모양인가”다. 같은 로그인 기능이 있어도 학습 기록 앱과 채팅 앱은 데이터베이스 선택 기준이 달라진다.

Supabase가 좋은 경우: 관계가 많은 데이터

Supabase의 가장 큰 장점은 PostgreSQL을 그대로 쓴다는 점이다. 테이블, 외래 키, 인덱스, JOIN, 트랜잭션, 뷰, 함수 같은 관계형 데이터베이스 기능을 제대로 사용할 수 있다.

예를 들어 사용자가 있고, 사용자가 여러 프로젝트를 만들고, 각 프로젝트 안에 태스크가 있고, 태스크마다 댓글과 파일이 붙는다고 해보자. 이 구조는 관계형 데이터베이스로 표현하기 쉽다. users, projects, tasks, comments, files 테이블을 만들고 서로 연결하면 된다.

Supabase를 먼저 검토할 만한 경우

• 데이터를 표로 나누면 구조가 자연스럽다.
• 사용자별 권한과 공개 범위를 엄격하게 나눠야 한다.
• 관리자 페이지나 대시보드를 만들 계획이 있다.
• 통계, 필터, 정렬, 검색 조건이 점점 늘어날 가능성이 있다.
• SQL을 직접 보고 디버깅하는 편이 마음이 편하다.
• 나중에 다른 PostgreSQL 서비스로 옮길 가능성도 고려한다.

Supabase에서 반드시 이해해야 할 개념은 RLS, 즉 Row Level Security다. 브라우저에서 Supabase 클라이언트로 데이터에 직접 접근하는 구조라면 “이 사용자는 자기 데이터만 읽을 수 있다” 같은 규칙을 데이터베이스 레벨에서 걸어야 한다. 공식 문서도 외부에 노출되는 스키마의 테이블에는 RLS를 활성화하도록 강하게 권장한다.

RLS는 강력하지만 처음에는 어렵다. 정책을 잘못 만들면 데이터가 전혀 보이지 않거나, 반대로 보여서는 안 되는 데이터가 노출될 수 있다. 그래서 Supabase를 쓴다면 테이블 설계만큼이나 권한 정책 설계를 신중하게 해야 한다.

Firebase Firestore가 좋은 경우: 실시간 앱과 모바일 경험

Firebase Firestore는 문서형 NoSQL 데이터베이스다. 공식 문서에 따르면 Firestore는 모바일·웹·서버 개발을 위한 확장 가능한 NoSQL 클라우드 데이터베이스이며, 실시간 리스너와 오프라인 지원을 제공한다.

Firestore의 매력은 앱 화면과 데이터 흐름이 잘 맞을 때 크게 느껴진다. 예를 들어 채팅방 화면에서 새 메시지가 오면 즉시 화면에 추가되어야 한다. 이런 경우 문서 하나가 메시지 하나가 되고, 클라이언트는 해당 컬렉션을 구독하면 된다.

Firebase Firestore를 먼저 검토할 만한 경우

• 모바일 앱 중심으로 개발한다.
• 실시간 업데이트가 앱의 핵심 경험이다.
• 오프라인 상태에서도 읽기·쓰기가 어느 정도 자연스럽게 동작해야 한다.
• 데이터가 문서 단위로 읽히고 쓰인다.
• Firebase Authentication, Cloud Messaging, Analytics와 함께 쓰고 싶다.
• SQL보다 SDK와 보안 규칙 중심 개발이 편하다.

다만 Firestore는 SQL처럼 JOIN을 중심으로 생각하는 데이터베이스가 아니다. 화면에서 필요한 데이터를 빠르게 가져오기 위해 일부 데이터를 문서에 중복 저장하는 설계를 하기도 한다. 이 방식은 성능과 개발 속도에는 도움이 되지만, 중복된 데이터의 동기화를 직접 관리해야 할 때가 있다.

예를 들어 게시글 목록에 작성자 이름을 바로 보여주고 싶다면, 게시글 문서 안에 authorName을 함께 넣을 수 있다. 하지만 사용자가 이름을 바꾸면 기존 게시글 문서들의 작성자 이름도 함께 업데이트할지 결정해야 한다. Firestore에서는 이런 데이터 중복이 자연스러운 설계가 될 수 있지만, SQL에 익숙한 사람에게는 처음에 낯설다.

같은 영어 학습 앱을 두 방식으로 설계해보면

내가 Supabase를 선택한 이유는 영어 학습 앱의 데이터가 문서보다 테이블에 가까웠기 때문이다. 단어장, 문장 암기장, 복습 기록, 사용자 설정, 학습 통계가 서로 연결되어 있었다.

영어 학습 앱을 Supabase PostgreSQL과 Firestore로 설계할 때의 차이

기능	Supabase·PostgreSQL식 설계	Firestore식 설계
단어장	vocabulary 테이블에 사용자 ID·단어·뜻·예문·복습 상태 저장	users/{userId}/vocabulary/{wordId} 문서로 저장
복습 기록	study_history 테이블에 단어 ID와 날짜별 결과 저장	단어 문서의 하위 컬렉션 또는 별도 기록 컬렉션으로 저장
통계	SQL 집계 쿼리로 날짜별·단어별·사용자별 통계 조회	미리 계산한 통계 문서를 따로 저장하는 방식이 필요할 수 있음
권한	RLS 정책으로 auth.uid()와 user_id 비교	Firestore Security Rules로 사용자 경로와 인증 정보를 비교

둘 다 구현할 수 있다. 하지만 “오늘 복습할 단어”, “지난 7일간 틀린 단어”, “사용자별 누적 학습량”처럼 통계성 조회가 늘어날수록 나는 SQL 쪽이 더 이해하기 쉬웠다. 그래서 이 앱에서는 Supabase가 더 잘 맞았다.

반대로 실시간 채팅, 위치 공유, 짧은 알림 피드가 중심이었다면 Firebase를 먼저 선택했을 가능성이 높다. 앱의 성격이 바뀌면 좋은 데이터베이스도 바뀐다.

비용은 “가격표 숫자”보다 과금 단위를 봐야 한다

데이터베이스 비교에서 가격은 중요하지만, 특정 금액만 보고 판단하면 위험하다. 클라우드 서비스 가격은 자주 바뀌고, 무료 제공량도 지역이나 플랜에 따라 달라질 수 있다. 그래서 글을 읽는 시점에는 반드시 공식 가격 페이지를 확인해야 한다.

대신 잘 변하지 않는 비교 기준은 “과금 단위”다. 어떤 서비스는 읽기·쓰기 횟수에 민감하고, 어떤 서비스는 저장 용량이나 컴퓨트 시간에 더 영향을 받는다.

데이터베이스 서비스별 비용 비교에서 확인해야 할 과금 기준

서비스	비용을 볼 때 중요한 기준	초기 프로젝트에서 체크할 점
Supabase	프로젝트 플랜, 데이터베이스 리소스, 저장소, 대역폭	무료 플랜 제한과 백업, 팀 사용, 스토리지 사용량 확인
Firestore	문서 읽기·쓰기·삭제, 저장 용량, 네트워크	목록 화면에서 불필요한 문서 읽기가 많이 발생하지 않는지 확인
Neon	컴퓨트 사용량, 저장 용량, 브랜칭 사용 방식	서버리스 Postgres가 내 백엔드 구조와 맞는지 확인
MongoDB Atlas	클러스터 크기, 저장 용량, 백업, 네트워크	무료·소형 클러스터로 시작해도 운영 요구사항을 따져보기
Cloudflare D1	쿼리 수, 저장 용량, Workers·Pages 사용량	Cloudflare Workers 기반 앱인지 먼저 확인

예를 들어 Firestore에서는 화면 하나를 열 때 몇 개의 문서를 읽는지가 비용과 성능 모두에 영향을 준다. Supabase나 Neon 같은 Postgres 기반 서비스에서는 쿼리 최적화, 인덱스, 연결 방식이 중요해진다. 비용 비교는 “어디가 싸다”보다 “내 앱이 어떤 방식으로 많이 쓰는가”를 기준으로 해야 한다.

마이그레이션과 잠금(lock-in) 효과도 미리 생각하자

처음에는 작은 프로젝트라도 나중에 옮겨야 할 수 있다. 이때 PostgreSQL 기반 서비스는 표준 SQL과 Postgres 생태계를 활용할 수 있다는 장점이 있다. Supabase에서 Neon이나 다른 관리형 Postgres로 옮기는 일은 서비스별 기능을 얼마나 썼는지에 따라 난이도가 달라지지만, 데이터베이스 자체가 Postgres라는 점은 분명한 강점이다.

Firestore는 Firebase 생태계와 강하게 연결되어 있다. Security Rules, 문서 경로, SDK 사용 방식, 실시간 리스너 구조까지 앱 코드에 녹아들기 쉽다. 덕분에 개발 속도는 빠르지만, 나중에 완전히 다른 데이터베이스로 옮길 때는 데이터 모델과 앱 코드를 함께 바꿔야 할 수 있다.

이 말은 Firebase를 피하라는 뜻이 아니다. 오히려 Firebase가 잘 맞는 앱에서는 이 통합성이 큰 장점이다. 다만 장기 운영을 생각한다면 “나중에 옮길 수 있는가”보다 “옮길 필요가 생겼을 때 어느 부분을 다시 설계해야 하는가”를 미리 알고 시작하는 편이 좋다.

Neon, MongoDB Atlas, Cloudflare D1은 언제 보면 좋을까

Supabase와 Firebase만 비교하면 선택지가 단순해 보이지만, 실제로는 다른 데이터베이스가 더 깔끔한 경우도 있다.

Neon은 서버리스 PostgreSQL이다. 백엔드는 Next.js API, Express, NestJS, Laravel, Django 같은 방식으로 직접 만들고, 데이터베이스만 관리형 Postgres로 쓰고 싶을 때 좋다. Supabase의 Auth나 Storage까지는 필요 없고, Postgres 자체와 브랜칭, 서버리스 운영 경험이 중요하다면 비교해볼 만하다.

MongoDB Atlas는 관리형 MongoDB 서비스다. 문서형 데이터베이스가 자연스러운 앱, 예를 들어 상품마다 속성이 많이 다르거나 콘텐츠 메타데이터가 유연하게 바뀌는 서비스에서 편하다. Firestore도 문서형이지만, MongoDB Atlas는 Firebase 앱 플랫폼이 아니라 MongoDB 데이터베이스 운영에 초점이 있는 서비스라고 보면 된다.

Cloudflare D1은 Cloudflare Workers와 Pages 프로젝트에서 쓰기 좋은 서버리스 SQL 데이터베이스다. SQLite의 SQL 의미를 기반으로 하고, Workers에서 가볍게 쿼리하기 좋다. 이미 Cloudflare 생태계로 API를 만들고 있다면 매력적이지만, 인증·파일 저장·복잡한 백엔드 기능까지 한 번에 해결해주는 플랫폼으로 보면 곤란하다.

선택 전에 꼭 던져볼 질문

1. 내 데이터는 표에 가까운가, 문서에 가까운가?
2. 사용자·결제·주문·기록처럼 서로 연결되는 데이터가 많은가?
3. 실시간 업데이트가 핵심 기능인가, 있으면 좋은 정도인가?
4. 모바일 오프라인 지원이 중요한가?
5. 데이터를 SQL로 직접 조회하고 분석해야 하는가?
6. 인증·파일 저장·서버리스 함수까지 한 플랫폼에서 해결하고 싶은가?
7. 초기 개발 속도와 장기 유지보수 중 무엇이 더 중요한가?
8. 나중에 다른 데이터베이스로 옮겨야 할 가능성이 있는가?
9. 팀원이 SQL에 익숙한가, SDK와 문서 모델에 익숙한가?
10. 비용은 저장 용량보다 읽기·쓰기 횟수에 더 민감한 구조인가?

이 질문에 답하면 선택지는 꽤 좁혀진다. 데이터베이스 선택은 유행을 따라가는 일이 아니라, 내 데이터의 모양과 앱의 사용 패턴을 맞추는 일이다.

내 기준의 최종 정리

Supabase를 고를 때
관계형 데이터가 많고, SQL로 구조를 명확히 잡고 싶고, 사용자별 권한을 데이터베이스 레벨에서 관리하고 싶을 때 좋다. 학습 기록, SaaS, 관리자 대시보드, 예약, 결제, CRM처럼 테이블 관계가 선명한 서비스에 잘 맞는다.

Firebase Firestore를 고를 때
모바일 앱 중심이고, 실시간 동기화와 오프라인 경험이 중요하며, 문서 단위로 데이터를 읽고 쓰는 앱에 잘 맞는다. 채팅, 알림, 간단한 피드, 실시간 협업처럼 화면 변화가 빠른 앱에서 강하다.

Firebase SQL Connect를 볼 때
Firebase 생태계는 유지하고 싶지만, Firestore보다 관계형 데이터 모델이 필요한 경우에 검토할 만하다. Firebase Authentication과 PostgreSQL 기반 관계형 데이터를 함께 쓰고 싶은 팀에게 의미가 있다.

Neon을 볼 때
백엔드는 직접 만들고, 데이터베이스만 서버리스 Postgres로 쓰고 싶을 때 좋다. Supabase의 전체 플랫폼보다 데이터베이스 중심 선택이 필요할 때 비교하면 된다.

MongoDB Atlas를 볼 때
문서 구조가 자연스럽고, 데이터 형태가 자주 바뀌거나 항목마다 속성이 다른 서비스에 적합하다. 다만 관계가 많은 앱에서는 문서 설계를 신중히 해야 한다.

Cloudflare D1을 볼 때
Cloudflare Workers나 Pages 기반으로 가벼운 SQL 데이터 저장소가 필요할 때 좋다. Cloudflare 생태계 밖의 일반적인 앱 백엔드 전체를 대체하려는 목적이라면 다른 선택지도 함께 봐야 한다.

자주 하는 오해

1. Supabase는 Firebase의 완전한 대체품인가?

비슷한 문제를 해결하지만 완전히 같은 제품은 아니다. Supabase는 Postgres 중심이고, Firebase는 모바일·웹 앱 플랫폼으로서 실시간 동기화와 Google 생태계 통합이 강하다.

2. Firebase는 SQL을 전혀 못 쓰는가?

아니다. Firebase SQL Connect(옛 Data Connect)는 Cloud SQL for PostgreSQL 기반 관계형 데이터베이스 서비스를 제공한다. 다만 일반적인 Firestore 개발 방식과는 다르다.

3. NoSQL은 SQL보다 쉬운가?

처음 시작은 쉬울 수 있지만, 데이터가 커지고 관계가 많아지면 설계 난이도가 올라간다. 특히 중복 저장, 보안 규칙, 쿼리 제한을 이해해야 한다.

4. PostgreSQL을 쓰면 무조건 확장성이 떨어지는가?

그렇지 않다. PostgreSQL은 오래 검증된 데이터베이스이고, Supabase와 Neon 같은 서비스는 운영 부담을 줄여준다. 다만 실시간 모바일 동기화 같은 특정 경험은 Firebase가 더 빠르게 제공할 수 있다.

5. 개인 프로젝트에서는 무엇을 고르면 좋은가?

학습 목적이고 데이터가 표처럼 보인다면 Supabase를 추천하기 쉽고, 모바일 실시간 앱을 빨리 만들고 싶다면 Firebase가 편하다. 이미 Next.js나 백엔드를 직접 만들고 있다면 Neon도 좋은 선택지다.

결론: 데이터베이스 선택은 유행이 아니라 데이터 모양의 문제다

Supabase와 Firebase는 둘 다 훌륭한 도구다. 하지만 같은 문제를 같은 방식으로 해결하지 않는다.

Supabase는 PostgreSQL을 중심으로 관계형 데이터를 명확하게 다루고 싶은 사람에게 잘 맞는다. SQL, 테이블 관계, RLS, 관리자 화면, 통계 조회가 중요하다면 좋은 선택이다.

Firebase Firestore는 실시간 앱과 모바일 경험에 강하다. 문서 단위 데이터, 실시간 리스너, 오프라인 지원, Firebase 생태계와의 통합이 중요하다면 매우 빠르게 개발할 수 있다.

Neon, MongoDB Atlas, Cloudflare D1은 각각 Postgres 중심, 문서형 데이터 중심, Cloudflare Workers 중심이라는 분명한 색깔이 있다. 그래서 선택할 때는 먼저 내 앱의 데이터가 어떻게 생겼는지 그려보는 것이 가장 좋다.

내 데이터가 표처럼 보이면 SQL 계열을, 문서처럼 보이고 실시간 화면 변화가 중요하면 NoSQL 계열을 먼저 검토하자. 이 기준 하나만 잡아도 데이터베이스 선택에서 크게 헤매지 않는다.

참고한 공식 문서

• Supabase Database Overview
• Supabase Row Level Security
• Firebase Cloud Firestore 문서
• Firebase SQL Connect 문서
• Neon 공식 문서
• MongoDB Atlas 공식 문서
• Cloudflare D1 공식 문서

※ 이 글은 개인 개발 경험과 2026년 6월 기준 공식 문서를 참고해 작성한 정보성 콘텐츠입니다. 제품 사양과 가격은 변경될 수 있으니 도입 전 각 서비스의 공식 문서를 다시 확인하시기 바랍니다.