Supabase 데이터베이스 시스템

1. PostgreSQL을 중심으로 한 Supabase 아키텍처

Supabase는 Firebase의 오픈소스 대안을 표방하며 등장했으나, 그 기술적 철학과 아키텍처는 근본적인 차이를 보인다. 이는 단순히 데이터베이스 선택의 문제를 넘어, 개발자에게 최대한의 유연성과 이식성을 제공하려는 의도적인 설계의 결과물이다. 본 안내서는 Supabase 데이터베이스 시스템의 핵심을 이루는 PostgreSQL 중심 아키텍처를 분석하고, 그 구성 요소와 기술적 당위성을 심층적으로 탐구한다.

1.1 Supabase의 철학: 오픈소스 도구의 조합(Composition)

Supabase의 핵심 철학은 검증된 엔터프라이즈급 오픈소스 도구들을 조합하여 개발자에게 Firebase와 유사한 개발 경험을 제공하는 데 있다.1 이 접근법은 다음과 같은 핵심 원칙에 기반한다.

• 독립성 (Everything works in isolation): 각 구성 요소는 최소한의 의존성을 가진 독립적인 도구로 작동해야 한다. “PostgreSQL 데이터베이스 하나만으로 이 제품을 실행할 수 있는가?“가 이를 판단하는 리트머스 테스트다.1
• 통합성 (Everything is integrated): 각 도구는 독립적으로 작동하면서도, 플랫폼 내 다른 도구들과 결합했을 때 시너지를 내야 한다. 통합을 위해 각 도구는 API와 웹훅을 노출한다.1
• 이식성 (Everything is portable): 특정 벤더에 대한 종속(Vendor Lock-in)을 피하기 위해 플랫폼 간 데이터 이전이 용이해야 한다. Supabase는 pg_dump나 CSV 파일과 같은 표준 도구를 사용하여 이식성을 보장한다.1
• 확장성 (Everything is extensible): 개발자가 필요에 따라 기능을 확장하고 커스터마이징할 수 있도록 지원한다.

이러한 철학은 Supabase가 단기적인 기능 추가를 위해 PostgreSQL을 분기(fork)하는 대신, 필요한 기능이 있다면 PostgreSQL 커뮤니티에 기여하여 업스트림에 반영하는 방식을 선호하는 태도에서도 명확히 드러난다.1 이는 플랫폼의 장기적인 안정성과 지속 가능성을 담보하는 중요한 요소다. 이처럼 아키텍처 단계에서부터 ’반(反) 벤더 종속’을 지향하는 설계는, Supabase가 플랫폼 종속성을 통해 고객을 유지하는 대신 뛰어난 개발자 경험(DX)과 통합의 가치로 경쟁해야 함을 스스로 강제한다. 이는 플랫폼이 장기적으로 개발자 친화적인 방향으로 발전할 가능성이 높다는 것을 시사한다.

1.2 핵심 구성 요소 분석: 데이터베이스 중심의 생태계

Supabase 플랫폼은 PostgreSQL 데이터베이스를 중심으로 유기적으로 연결된 오픈소스 도구들의 집합체다.1

• PostgreSQL: 모든 서비스의 핵심. Supabase는 PostgreSQL을 추상화하지 않고, 개발자에게 완전한 권한(full privileges)을 제공한다. 이는 데이터베이스의 모든 네이티브 기능을 직접 제어할 수 있음을 의미한다.1
• Kong (API Gateway): 모든 외부 요청의 진입점. 클라우드 네이티브 API 게이트웨이로서 라우팅, 부하 분산, 초기 인증 등 전반적인 트래픽 관리를 담당한다.1
• GoTrue (Auth): JWT(JSON Web Token) 기반의 사용자 인증 및 관리 서비스. PostgreSQL의 행 수준 보안(RLS)과 직접 통합되어, 데이터베이스 계층에서 정교하고 동적인 권한 부여 모델을 가능하게 한다.1
• PostgREST (REST API): PostgreSQL 데이터베이스 스키마를 기반으로 RESTful API를 자동으로 생성하는 독립 웹 서버. 개발자가 별도의 API 엔드포인트 코드를 작성할 필요 없이, 데이터베이스 테이블과 뷰, 함수만으로 완전한 CRUD API를 확보하게 해준다.1
• Realtime (Realtime API): Elixir 언어로 작성된 확장 가능한 WebSocket 엔진. PostgreSQL의 논리적 복제(Logical Replication) 기능을 활용하여 데이터베이스의 변경 사항을 실시간으로 클라이언트에 스트리밍한다.1
• Storage API: S3 호환 객체 스토리지. 파일의 메타데이터를 PostgreSQL에 저장함으로써, 데이터베이스 테이블에 적용되는 RLS 정책을 파일 접근 제어에도 동일하게 적용할 수 있게 한다.1
• Supavisor (Connection Pooler): 클라우드 네이티브, 멀티테넌트 PostgreSQL 커넥션 풀러. 특히 서버리스(Serverless) 환경에서 폭발적으로 증가할 수 있는 일시적인 데이터베이스 연결을 효율적으로 관리하여 데이터베이스의 부하를 줄이고 안정성을 높인다.1
• Studio (Dashboard): 데이터베이스와 각종 서비스를 관리하기 위한 웹 기반의 오픈소스 대시보드. 직관적인 테이블 뷰, SQL 편집기, RLS 정책 편집기 등 개발자 생산성을 극대화하는 다양한 도구를 제공한다.1

이 구성 요소들은 전통적인 3계층 아키텍처(API 계층, 비즈니스 로직 계층, 영속성 계층)의 경계를 허물고, 데이터베이스 자체를 하나의 완전한 애플리케이션 플랫폼으로 기능하게 만든다.9 보안(RLS), 비즈니스 로직(데이터베이스 함수), API(PostgREST, pg_graphql)가 모두 데이터베이스 계층에 통합됨으로써, PostgreSQL은 단순한 데이터 저장소를 넘어 애플리케이션의 핵심 로직을 수행하는 능동적인 주체로 격상된다.

1.3 PostgreSQL 선택의 기술적 당위성

Supabase가 의도적으로 NoSQL 대신 PostgreSQL을 플랫폼의 중심으로 선택한 것은 기술적, 철학적 당위성에 기반한다. Supabase는 PostgreSQL이 35년 이상 활발한 개발을 통해 검증된 신뢰성, 기능적 견고함, 성능을 바탕으로 Firebase와 경쟁하고 이를 뛰어넘는 확장성을 제공할 수 있는 유일한 데이터베이스라고 판단했다.1

관계형 모델은 복잡한 데이터 관계를 표현하는 데 SQL의 강력한 표현력을 제공한다. 이는 데이터 구조가 복잡해질수록 NoSQL의 비정규화(denormalization)나 클라이언트 측 조인(client-side join)보다 우월한 구조적 안정성과 데이터 무결성을 제공한다.13 또한, PostgreSQL의 완전한 이식성(100% portability)은 pg_dump와 같은 표준 도구를 통해 데이터를 쉽게 마이그레이션할 수 있게 하여, 특정 플랫폼에 종속되는 것을 원천적으로 방지한다.1

2. PostgreSQL 데이터베이스의 핵심 기능 및 확장성

Supabase는 PostgreSQL의 내재적 강점을 그대로 제공하면서, Supabase Studio와 같은 도구 및 확장(Extensions) 생태계를 통해 그 활용성을 극대화한다. 이는 PostgreSQL의 진입 장벽을 낮추는 동시에 전문가에게는 깊이 있는 제어권을 부여하는 이중적인 효과를 낳는다.

2.1 PostgreSQL의 내재적 강점 활용

Supabase 데이터베이스는 PostgreSQL의 핵심 기능을 모두 포함한다.

• ACID 준수: 모든 트랜잭션은 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립성(Isolation), 지속성(Durability)을 보장한다. 이는 금융 거래나 중요한 사용자 데이터를 다루는 애플리케이션에서 데이터의 무결성을 지키는 데 필수적이다.4
• 고급 데이터 타입: JSONB, 배열(arrays), 사용자 정의 타입(custom types) 등을 네이티브하게 지원한다. 특히 JSONB 타입은 인덱싱이 가능한 바이너리 JSON 형식으로, 관계형 모델의 장점을 유지하면서도 스키마가 유연한 NoSQL 데이터베이스처럼 비정형 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있게 해준다. 이는 SQL과 NoSQL의 장점을 결합한 하이브리드 데이터 모델링을 가능하게 하는 강력한 기능이다.4
• 강력한 인덱싱: 표준적인 B-tree 인덱스 외에도 Hash, GiST, SP-GiST, GIN, BRIN 등 다양한 인덱싱 옵션을 제공한다. 이를 통해 전문 검색(Full-text search), 지리 공간 데이터 쿼리, JSONB 내부 필드 검색 등 복잡하고 다양한 유형의 쿼리 성능을 최적화할 수 있다.4
• 완전한 SQL 지원: 복잡한 조인(JOIN), 서브쿼리, 공통 테이블 표현식(CTE), 윈도우 함수 등 ANSI SQL 표준의 고급 기능을 모두 활용할 수 있다. 이는 다른 데이터베이스 시스템에서는 구현하기 어려운 정교한 데이터 조작 및 분석을 가능하게 한다.4

2.2 Supabase Studio: 개발자 경험 극대화

PostgreSQL은 매우 강력하지만, 초보자에게는 설정과 사용이 복잡하게 느껴질 수 있다. Supabase는 Studio라는 직관적인 대시보드를 통해 이러한 진입 장벽을 크게 낮춘다.1

• 테이블 뷰: 데이터베이스 테이블을 마치 스프레드시트처럼 시각적으로 보여주고 편집할 수 있는 인터페이스를 제공한다. SQL에 익숙하지 않은 사용자도 데이터를 쉽게 추가, 수정, 삭제할 수 있으며, 테이블 간의 관계를 시각적으로 탐색할 수 있다.4
• SQL 편집기: 자동 완성, 구문 강조, 유효성 검사 기능을 갖춘 모나코(Monaco) 에디터 기반의 SQL 편집기를 내장하고 있다. 자주 사용하는 쿼리를 저장하고 팀원과 공유할 수 있어 개발 생산성을 높여준다.4
• 데이터 관리: 클릭 몇 번으로 테이블을 복제하거나, CSV 또는 엑셀 파일로부터 데이터를 직접 가져오는 기능을 지원하여 초기 데이터 마이그레이션 및 관리를 용이하게 한다.4

이러한 도구들은 “Choose your comfort level“이라는 Supabase의 원칙을 구체화한다.1 전문가는 터미널에서 psql을 사용하여 데이터베이스를 직접 제어할 수 있고, 초보자는 Studio의 GUI를 통해 Firebase와 유사한 쉬운 경험으로 시작할 수 있다.

2.3 PostgreSQL 확장(Extensions) 생태계

Supabase의 가장 큰 강점 중 하나는 PostgreSQL의 풍부한 확장 생태계를 적극적으로 활용한다는 점이다. Supabase는 50개 이상의 유용한 확장을 사전 구성하여 제공하며, 대시보드에서 클릭 한 번으로 활성화할 수 있다.7 이는 별도의 전문화된 데이터베이스나 마이크로서비스를 구축하지 않고도 기존 PostgreSQL 데이터베이스의 기능을 비약적으로 확장할 수 있는 비용 효율적인 방법이다.

확장의 적극적인 활용은 마이크로서비스 아키텍처에 대한 흥미로운 대안을 제시한다. 예를 들어, pg_net으로 외부 API를 호출하고, pg_cron으로 작업을 스케줄링하며, pgvector로 AI 기능을 수행하는 것은 전통적으로 별도의 백엔드 서비스가 담당하던 역할이다. Supabase는 이러한 기능들을 PostgreSQL 확장으로 데이터베이스 내에 통합함으로써, 여러 서비스를 관리하는 데 따르는 운영 복잡성을 줄이고 데이터 일관성을 높이는 ‘데이터베이스 중심(Database-centric)’ 아키텍처를 구현한다. 다음은 주요 확장에 대한 심층 분석이다.

• PostGIS: 지리 공간(geospatial) 데이터를 다루기 위한 사실상의 표준 확장이다. 점, 선, 폴리곤과 같은 기하학적 데이터 타입을 추가하고, 두 지점 사이의 거리 계산, 특정 반경 내 객체 검색 등 복잡한 공간 쿼리를 SQL로 직접 수행할 수 있게 해준다.7
• pgvector: 벡터 임베딩(vector embedding)을 저장하고, 코사인 유사도(cosine similarity), 유클리드 거리(L2 distance) 등 다양한 지표를 사용하여 유사도 검색을 수행할 수 있게 해준다. 이는 AI 기반의 의미 검색, 추천 시스템, 이미지 검색 등 현대적인 머신러닝 애플리케이션을 PostgreSQL 내에서 직접 구현하는 것을 가능하게 한다.7
• Foreign Data Wrappers (FDW): postgres_fdw를 비롯한 FDW들은 외부 데이터 소스를 PostgreSQL 내의 가상 테이블처럼 보이게 만드는 강력한 기능이다. 이를 통해 다른 PostgreSQL 데이터베이스, S3, BigQuery, 심지어 Firebase의 데이터까지도 SQL 조인을 통해 함께 쿼리할 수 있다. 이는 데이터 통합 및 분산 시스템 구축에 있어 높은 유연성을 제공한다.7

3. 데이터베이스 보안 모델: 행 수준 보안(RLS) 심층 분석

Supabase 보안 모델의 핵심은 PostgreSQL의 네이티브 기능인 행 수준 보안(Row Level Security, RLS)을 Supabase Auth와 긴밀하게 통합하여 사용하는 것이다. 이는 애플리케이션 로직이 아닌 데이터베이스 자체에서 데이터 접근 권한을 행(row) 단위로 정교하게 제어하는 강력한 패러다임이다.

3.1 RLS의 원리: 데이터베이스가 강제하는 접근 제어

RLS는 테이블에 접근하는 모든 쿼리(SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)에 대해, 데이터베이스가 자동으로 보이지 않는 WHERE 절을 추가하는 것과 같이 작동한다.19 이 보안 규칙은 애플리케이션 코드나 API 계층이 아닌, 데이터와 가장 가까운 데이터베이스 계층에서 강제된다. 이로 인해 애플리케이션 코드의 버그나 API의 취약점이 데이터 유출로 이어질 위험을 원천적으로 차단하는 ‘심층 방어(defense in depth)’ 전략을 구현할 수 있다.19

테이블에 RLS를 활성화하는 순간(ALTER TABLE... ENABLE ROW LEVEL SECURITY;), 명시적인 허용 정책(Policy)이 없는 한 기본적으로 모든 사용자의 모든 접근이 차단된다(Default Deny). 이는 보안의 기본 원칙인 ’최소 권한의 원칙’을 데이터베이스 수준에서 강제하는 것이다.19

이러한 접근 방식은 ’보안’을 애플리케이션의 부가 기능이 아닌 ’데이터 모델링’의 핵심적인 일부로 전환시킨다. “누가 이 데이터에 접근할 수 있는가?“라는 질문은 더 이상 비즈니스 로직 계층의 고민이 아니라, 데이터베이스 스키마를 설계하는 단계에서부터 고려해야 할 필수 요소가 된다.19

user_id나 team_id와 같은 컬럼은 단순히 데이터를 연결하는 외래 키를 넘어, 보안 정책의 기반이 되는 핵심적인 속성이 된다.

3.2 Supabase Auth와의 통합: 동적이고 유연한 정책 수립

Supabase는 GoTrue 인증 서버를 통해 발급된 JWT를 기반으로, 모든 API 요청을 anon(비인증) 또는 authenticated(인증)라는 PostgreSQL 역할(Role)에 자동으로 매핑한다.20 개발자는 이 역할을 사용하여 특정 사용자 그룹에 대한 정책을 매우 간결하게 정의할 수 있다. Supabase는 RLS 정책 작성을 돕기 위해 다음과 같은 강력한 헬퍼 함수를 제공한다.

• auth.uid(): 현재 요청을 보낸 인증된 사용자의 고유 ID(UUID)를 반환한다. “사용자는 자신의 데이터만 접근할 수 있다“와 같은 가장 일반적인 소유권 기반 정책을 구현하는 데 핵심적으로 사용된다.19

-- 사용자는 자신의 프로필만 조회할 수 있다.
CREATE POLICY "Users can view their own profile."
ON profiles FOR SELECT
TO authenticated
USING ( auth.uid() = user_id );

-- 사용자는 자신의 user_id로만 프로필을 생성할 수 있다.
CREATE POLICY "Users can insert their own profile."
ON profiles FOR INSERT
TO authenticated
WITH CHECK ( auth.uid() = user_id );

• auth.jwt(): 현재 사용자의 전체 JWT 클레임(claims)에 접근할 수 있게 하는 함수. 이를 통해 app_metadata에 저장된 역할, 팀 ID, 구독 등급과 같은 커스텀 속성을 정책에 활용하여 복잡한 역할 기반 접근 제어(RBAC)나 멀티테넌시(multi-tenancy)를 구현할 수 있다.20

-- 사용자는 app_metadata에 명시된 팀 ID에 해당하는 문서만 조회할 수 있다.
CREATE POLICY "Users can view documents in their team."
ON documents FOR SELECT
TO authenticated
USING ( (auth.jwt() -> 'app_metadata' ->> 'team_id')::uuid = team_id );

auth.jwt()의 활용은 JWT를 단순한 인증 토큰을 넘어, 데이터베이스가 이해할 수 있는 동적인 ’세션 컨텍스트’로 기능하게 만든다. 관리자가 사용자의 역할을 변경하고 app_metadata를 업데이트하면, 다음 JWT 갱신 시점부터 해당 사용자의 데이터 접근 권한이 데이터베이스 수준에서 즉시 변경된다. 이는 애플리케이션 코드의 재배포 없이 권한 모델을 유연하게 변경할 수 있는 강력한 메커니즘을 제공한다.

3.3 스토리지(Storage)와 RLS의 연동

Supabase Storage는 파일 자체를 S3 호환 객체 스토리지에 저장하지만, 파일의 메타데이터(버킷 ID, 파일명, 소유자 ID, MIME 타입 등)는 storage 스키마 내의 objects와 buckets 테이블에 저장한다.11 이 아키텍처 덕분에 파일에 대한 접근 제어를 데이터베이스 테이블과 동일한 RLS 방식으로 구현할 수 있다. 기술적으로는 PostgreSQL RLS가 아니지만, 동일한 원리로 작동하여 일관된 보안 모델을 제공한다.19

예를 들어, 사용자가 자신의 아바타 이미지만 업로드하고 조회할 수 있도록 하는 정책은 다음과 같이 작성할 수 있다.

-- 'avatars' 버킷에 인증된 사용자만 파일 업로드(INSERT)를 허용한다.
CREATE POLICY "Allow authenticated uploads to avatars bucket"
ON storage.objects FOR INSERT
TO authenticated
WITH CHECK ( bucket_id = 'avatars' );

-- 사용자는 자신의 소유(owner)인 파일만 조회(SELECT)할 수 있다.
CREATE POLICY "Users can view their own files"
ON storage.objects FOR SELECT
TO authenticated
USING ( auth.uid() = owner );

3.4 RLS 정책 설계 패턴 및 성능 최적화

강력한 기능인 만큼, RLS는 쿼리 성능에 영향을 줄 수 있으므로 신중한 설계가 필요하다.

• 성능 최적화:

1. 인덱싱: RLS 정책의 USING 또는 WITH CHECK 절에서 사용되는 컬럼(예: user_id, team_id)에는 반드시 인덱스를 생성해야 한다. 인덱스가 없으면 모든 쿼리에서 테이블 전체 스캔(Full Table Scan)이 발생하여 심각한 성능 저하를 유발할 수 있다.21
2. 조인 최소화: 정책 내에서 다른 테이블과 직접 조인하는 것은 피하는 것이 좋다. 대신 서브쿼리나 IN, ANY 연산자를 활용하여 필요한 ID 목록을 먼저 가져온 후 비교하는 방식이 더 효율적일 수 있다.20
3. SECURITY DEFINER 함수: RLS를 우회해야 하는 특정 관리자 기능이나 내부 로직은 SECURITY DEFINER 속성을 가진 함수로 캡슐화할 수 있다. 이 함수는 함수를 생성한 소유자의 권한으로 실행되므로 RLS 정책을 우회할 수 있다. 단, 이 함수 내에서는 search_path를 명시적으로 설정하여 스키마 하이재킹 공격을 방지하는 등 각별한 보안 주의가 필요하다.1

• 정책 테스트: Supabase Studio의 SQL 편집기는 특정 사용자를 ’가장(impersonate)’하여 쿼리를 실행하는 기능을 제공한다. 이를 통해 복잡한 RLS 정책이 다양한 사용자 역할에 대해 의도대로 작동하는지 철저하게 검증할 수 있다.19

4. 실시간 데이터베이스 시스템: Logical Replication의 활용

Supabase의 Realtime 기능은 현대적인 웹 애플리케이션의 핵심 요구사항인 실시간 상호작용을 구현하는 강력한 도구다. 이 기능의 핵심에는 PostgreSQL의 네이티브 기능인 ’논리적 복제(Logical Replication)’를 활용하는 정교한 아키텍처가 자리 잡고 있다.

4.1 Realtime 서버 아키텍처: Elixir와 Phoenix의 역할

Supabase Realtime 서비스는 Elixir 언어와 Phoenix 프레임워크를 기반으로 구축된 전 세계적으로 분산된 클러스터 위에서 동작한다.10 Elixir는 Erlang 가상 머신(BEAM) 위에서 실행되며, 수백만 개의 동시 연결을 효율적으로 처리하는 데 최적화된 가벼운 동시성 모델을 제공한다. 이는 다수의 클라이언트가 지속적으로 WebSocket 연결을 유지해야 하는 실시간 서비스에 이상적인 기술적 특성이다.10 Phoenix 프레임워크의 ‘Channels’ 기능은 발행/구독(Publish/Subscribe) 모델을 구현하여, 데이터베이스에서 발생한 변경 사항을 해당 변경을 구독하는 다수의 클라이언트에게 효율적으로 전파(broadcast)하는 데 사용된다.10

4.2 PostgreSQL 논리적 복제(Logical Replication) 메커니즘

Realtime 기능의 기술적 근간은 PostgreSQL의 ’논리적 복제’를 활용하는 것이다. 이는 데이터베이스에 대한 변경(INSERT, UPDATE, DELETE)이 발생할 때마다 애플리케이션 수준에서 별도의 트리거를 설정할 필요 없이, 데이터베이스 커널 수준에서 변경 사항을 감지하고 스트리밍할 수 있게 해준다.26

1. WAL(Write-Ahead Log) 스트리밍: PostgreSQL에서 모든 데이터 변경은 디스크에 적용되기 전에 먼저 WAL이라는 트랜잭션 로그에 기록된다. Realtime 서버는 이 WAL 스트림을 구독하기 위해 데이터베이스에 ’논리적 복제 슬롯(logical replication slot)’을 생성한다.10 이 슬롯은 Realtime 서버가 어디까지 로그를 읽었는지 추적하여 메시지 유실을 방지한다.
2. wal2json 확장: WAL의 내용은 바이너리 형식이므로 직접 파싱하기 어렵다. Realtime 서버는 wal2json과 같은 출력 플러그인 확장을 사용하여 WAL의 바이너리 스트림을 소비하기 쉬운 JSON 형식으로 변환한다.26 이 JSON 데이터에는 변경된 테이블, 변경 유형(INSERT/UPDATE/DELETE), 그리고 변경된 데이터의 내용이 포함된다.
3. RLS 적용 및 변경 사항 전파: Realtime 서버는 변환된 JSON 데이터를 수신한 후, 해당 변경 사항을 구독하고 있는 클라이언트들에게 WebSocket을 통해 전송한다. 이 과정에서 가장 중요한 점은 RLS 정책이 적용된다는 것이다. 즉, 클라이언트는 자신이 SELECT 할 권한이 있는 행(row)의 변경 사항만 수신하게 된다.28

이러한 논리적 복제 기반 아키텍처는 데이터 소스(PostgreSQL)와 실시간 계층(Realtime Server)의 완벽한 분리(Decoupling)를 가능하게 한다. Realtime 서버는 데이터베이스의 WAL을 ‘읽기만’ 할 뿐, 데이터베이스의 정상적인 트랜잭션 처리 과정에 전혀 개입하지 않는다.26 이는 데이터베이스 변경이 API를 통해 발생했든, 관리자가 직접 DB에 접속하여 수정했든, 혹은 백그라운드 작업에 의해 발생했든 간에 모든 변경 사항이 일관되게 감지되고 실시간으로 전파됨을 의미한다. 이는 시스템의 유연성과 확장성을 크게 향상시키는 핵심적인 아키텍처 설계다.

4.3 실시간 기능의 종류 및 활용 사례

Supabase Realtime은 크게 세 가지 핵심 기능을 제공한다.17

• Postgres Changes: 데이터베이스 테이블의 특정 이벤트(INSERT, UPDATE, DELETE)를 실시간으로 수신한다. 채팅 애플리케이션의 새 메시지 표시, 공동 작업 문서의 실시간 편집 내용 반영, 관리자 대시보드의 데이터 자동 업데이트 등 데이터베이스의 상태 변화를 즉시 UI에 반영해야 하는 모든 경우에 활용된다.
• Broadcast: 데이터베이스 변경과는 무관하게, 특정 채널을 구독하는 클라이언트들 간에 임의의 메시지를 저지연으로 전송한다. 멀티플레이어 게임에서 사용자의 위치 정보를 공유하거나, 공동 작업 도구에서 다른 사용자의 실시간 커서 위치를 표시하거나, ’누가 입력 중입니다…’와 같은 상태 표시기를 구현하는 데 사용된다.
• Presence: 특정 채널에 현재 연결된 사용자들의 상태(예: 온라인/오프라인)를 추적하고 동기화한다. 채팅 앱의 접속자 목록, 화상 회의의 참여자 목록, 웹사이트의 현재 방문자 수 표시 등에 활용된다.

특히, RLS와 실시간 기능의 통합은 ’보안 실시간(Secure Realtime)’이라는 독특하고 강력한 가치를 제공한다. 사용자가 특정 테이블의 변경 사항을 구독하더라도, 변경이 발생한 행에 대해 해당 사용자가 RLS 정책상 SELECT 권한을 가지고 있지 않으면 그 변경 사항은 클라이언트로 전송되지 않는다. 이는 프론트엔드에서 수신한 실시간 데이터를 다시 필터링할 필요 없이, 데이터베이스가 보낸 데이터는 항상 현재 사용자가 볼 권한이 있는 데이터임을 보장한다. 이는 클라이언트 측 로직을 극도로 단순화시키며, 민감한 데이터가 실수로 권한 없는 사용자에게 실시간으로 노출될 가능성을 원천 차단하는 매우 안전한 메커니즘이다.

5. 자동 생성 API: PostgREST와 pg_graphql 비교 분석

Supabase는 개발자가 별도의 백엔드 코드를 작성하지 않고도 데이터베이스와 상호작용할 수 있도록, 데이터베이스 스키마를 기반으로 API를 자동으로 생성하는 두 가지 강력한 도구, PostgREST와 pg_graphql을 제공한다. 두 도구 모두 RLS와 완벽하게 통합되어 일관된 보안 모델을 유지하지만, 서로 다른 API 패러다임을 따르므로 사용 사례에 따라 적절한 선택이 필요하다.

5.1 PostgREST: 데이터베이스 스키마가 곧 RESTful API

PostgREST는 PostgreSQL 데이터베이스의 스키마(테이블, 뷰, 저장 프로시저 등)를 읽어, 별도의 코드 작성 없이 자동으로 RESTful API 엔드포인트를 생성하는 독립적인 웹 서버다.1

• 작동 원리:
• 데이터베이스의 각 테이블은 /table_name과 같은 리소스 엔드포인트로 매핑된다.
• HTTP 메소드(GET, POST, PATCH, DELETE)는 SQL의 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 연산에 직접 대응된다.
• URL 쿼리 파라미터를 통해 필터링(?select=*,?id=eq.1), 정렬(?order=created_at.desc), 페이지네이션(?offset=10&limit=10) 등 정교한 데이터 조회가 가능하다.
• 데이터베이스 함수(Stored Procedures)는 RPC(Remote Procedure Call) 엔드포인트로 노출되어 복잡한 비즈니스 로직을 실행할 수 있다.
• 장점: REST는 성숙하고 널리 알려진 아키텍처 스타일으로, 예측 가능하며 수많은 클라이언트 라이브러리와 도구 생태계를 가지고 있다. 표준 HTTP 캐싱 메커니즘을 쉽게 활용할 수 있어 성능 최적화에 유리하다.
• 단점: 클라이언트가 필요한 데이터 구조가 복잡할 경우, 여러 관련된 리소스를 가져오기 위해 다수의 API 요청이 필요한 ‘언더페칭(under-fetching)’ 문제나, 하나의 리소스에서 일부 필드만 필요함에도 전체 데이터를 받아야 하는 ‘오버페칭(over-fetching)’ 문제가 발생할 수 있다.

5.2 pg_graphql: PostgreSQL 확장 기반의 고성능 GraphQL API

pg_graphql은 Supabase가 개발한 PostgreSQL 확장(extension)으로, 데이터베이스 내에서 직접 실행되어 GraphQL API를 제공한다.33

• 작동 원리: pg_graphql은 별도의 서버 프로세스가 아니다. 데이터베이스 스키마(테이블 간의 외래 키 관계 포함)를 분석하여 GraphQL 스키마를 자동으로 생성한다. 클라이언트로부터 GraphQL 쿼리를 받으면, 이를 단 하나의 효율적인 SQL 쿼리로 컴파일하여 PostgreSQL 쿼리 실행기에 전달한다.34
• 성능: 이 ‘단일 SQL 쿼리’ 접근 방식은 GraphQL의 고질적인 성능 문제인 ’N+1 쿼리 문제’를 근본적으로 해결한다. 외부 GraphQL 서버가 여러 데이터 로더를 통해 다수의 SQL 쿼리를 실행하는 방식과 달리, pg_graphql은 데이터베이스의 쿼리 최적화기를 최대한 활용하여 매우 높은 처리량과 빠른 응답 시간을 달성한다.33
• 장점: 클라이언트가 필요한 데이터의 구조와 필드를 정확하게 명시하여 요청할 수 있으므로 언더페칭과 오버페칭 문제를 해결한다. 특히 복잡하게 중첩된 데이터 구조를 한 번의 요청으로 효율적으로 가져오는 데 매우 강력하다.33
• 단점: REST에 비해 상대적으로 새로운 기술 스택으로 학습 곡선이 존재하며, HTTP 캐싱과 같은 웹 표준 기술을 활용하기가 더 복잡하다.

pg_graphql이 별도의 서버가 아닌 PostgreSQL 확장으로 구현된 것은 성능과 보안을 동시에 달성하기 위한 핵심적인 기술적 결정이다. 쿼리 해석 및 SQL 변환 과정에서 네트워크 오버헤드가 전혀 발생하지 않으며, 생성된 SQL은 데이터베이스의 네이티브 쿼리 최적화기와 RLS 보안 모델을 직접 활용한다. 이는 Supabase가 제한된 리소스 환경에서도 고성능 GraphQL API를 제공할 수 있게 하는 핵심 요인이다.36

5.3 사용 사례에 따른 API 선택 가이드

두 API 기술은 상호 배타적이지 않으며, 하나의 프로젝트 내에서 함께 사용될 수 있다. 선택은 특정 기능의 요구사항에 따라 달라져야 한다.

• PostgREST (REST)가 적합한 경우: 단순한 CRUD 작업이 주를 이루는 애플리케이션, 내부 관리자 대시보드, 또는 여러 서비스가 공유하는 표준화된 리소스 API를 구축할 때 유리하다.
• pg_graphql (GraphQL)이 적합한 경우: 다양한 컴포넌트가 각기 다른 데이터 조각을 요구하는 복잡한 프론트엔드 UI(예: 소셜 미디어 피드, 복잡한 대시보드)나, 네트워크 대역폭을 최소화해야 하는 모바일 애플리케이션에 이상적이다.33

결론적으로, Supabase의 API 전략은 ’제로 코드(Zero-Code)’가 아닌 ’제로 보일러플레이트(Zero-Boilerplate)’에 가깝다. 개발자는 CRUD API를 위한 반복적인 코드를 작성하는 대신, 잘 구조화된 데이터베이스 스키마와 비즈니스 로직(데이터베이스 함수, RLS 정책)을 설계하는 데 집중하게 된다. 이는 개발 생산성을 극적으로 향상시키지만, 동시에 초기 스키마 설계의 중요성을 그 어느 때보다 강조한다.

6. 성능 최적화 및 확장성 고려사항

Supabase는 PostgreSQL의 강력한 성능을 기반으로 하지만, 프로덕션 환경에서 대규모 워크로드를 처리하기 위해서는 성능 최적화와 확장성에 대한 깊은 이해가 필수적이다.

6.1 쿼리 최적화: 인덱싱과 실행 계획 분석

프로덕션 환경에서 데이터베이스 성능 저하의 가장 흔한 원인은 최적화되지 않은 쿼리다.

• 인덱싱 전략: WHERE 절, JOIN 조건, ORDER BY 절, 그리고 RLS 정책에서 자주 사용되는 컬럼에는 반드시 적절한 인덱스를 생성해야 한다. 인덱스가 없으면 PostgreSQL은 전체 테이블을 스캔(Sequential Scan)해야 하므로 데이터 양이 증가함에 따라 성능이 급격히 저하된다.14
• 다양한 인덱스 유형 활용: 데이터의 특성과 쿼리 패턴에 맞는 인덱스 유형을 선택하는 것이 중요하다. 예를 들어, 생성일(created_at)과 같이 단조롭게 증가하는 대용량 데이터에는 B-tree 인덱스보다 훨씬 작은 공간을 차지하는 BRIN 인덱스가 효과적일 수 있다.14
• EXPLAIN을 통한 실행 계획 분석: PostgreSQL의 EXPLAIN 명령어는 쿼리가 내부적으로 어떻게 실행되는지(실행 계획)를 보여준다. EXPLAIN ANALYZE를 사용하여 실제 실행 시간과 비용을 분석하고, 비효율적인 부분(예: 높은 비용의 Sequential Scan)을 찾아내어 쿼리나 인덱스를 수정해야 한다.14 Supabase는 pg_stat_statements 확장을 기본 제공하여, 실행 빈도가 높거나 시간이 오래 걸리는 쿼리를 식별하는 데 도움을 준다.23

6.2 연결 관리: Supavisor와 커넥션 풀링

PostgreSQL은 클라이언트 연결을 생성하고 관리하는 데 상당한 리소스를 소모한다. 특히, 각 요청마다 새로운 실행 환경이 생성되는 서버리스 함수와 같은 환경에서는 수많은 단기 연결이 발생하여 데이터베이스를 마비시킬 수 있다.12

Supavisor는 이러한 서버리스 패러다임의 데이터베이스 연결 문제를 해결하기 위한 Supabase의 핵심 기술이다. 이는 서버 측에서 동작하는 커넥션 풀러로, 클라이언트와 데이터베이스 사이에 위치하여 실제 데이터베이스 연결을 효율적으로 재사용한다.1

• Transaction Mode: 서버리스 함수 환경에 이상적인 연결 모드다. 각 함수 실행(트랜잭션)마다 풀(pool)에서 유휴 연결을 빌려주고, 트랜잭션이 끝나면 즉시 반환한다. 이를 통해 수천 개의 동시 함수 실행을 단 몇십 개의 실제 데이터베이스 연결만으로 처리할 수 있어, 데이터베이스의 부하를 극적으로 줄이고 높은 확장성을 보장한다.38
• Session Mode: 전통적인 장기 실행(long-running) 애플리케이션 서버에 적합하다. 클라이언트가 연결을 유지하는 동안 동일한 세션을 보장한다.38

Supavisor의 존재는 Supabase를 단순한 프로토타이핑 도구를 넘어, 대규모 서버리스 애플리케이션을 위한 실행 가능한 백엔드 플랫폼으로 만드는 핵심적인 기술 요소다.

6.3 확장성 한계 및 대규모 워크로드를 위한 아키텍처

Supabase의 확장성 모델은 대부분의 애플리케이션에 적합한 ’스케일 업(Scale-up)’에 최적화되어 있으며, ’스케일 아웃(Scale-out)’은 사용자의 신중한 아키텍처 설계를 통해 달성해야 한다.

• 수직적 확장 (Scale-up): Supabase의 유료 플랜은 더 많은 CPU와 RAM을 가진 컴퓨팅 애드온으로 업그레이드하여 데이터베이스의 처리 용량을 수직적으로 확장할 수 있는 명확한 경로를 제공한다.39
• 읽기 확장 (Read Scaling): 읽기 중심의 워크로드를 분산시키기 위해 여러 지역에 읽기 전용 복제본(Read Replicas)을 배포할 수 있다. 이는 전 세계 사용자들에게 낮은 지연 시간을 제공하고, 기본 데이터베이스의 읽기 부하를 감소시킨다.17
• 쓰기 확장 (Write Scaling) 한계: 현재 Supabase의 호스팅 플랫폼은 데이터베이스 샤딩(sharding)과 같은 자동화된 수평적 쓰기 확장을 기본적으로 지원하지 않는다. 이는 전 세계적으로 분산된 수백만 명의 사용자가 동시에 쓰기 작업을 수행해야 하는 극단적인 워크로드에는 한계가 될 수 있다.40 이러한 경우, 애플리케이션 수준에서 데이터를 분리하는 멀티테넌시 패턴을 적용하거나 다른 분산 SQL 데이터베이스를 고려해야 할 수 있다.
• 테이블 파티셔닝: 대규모 테이블을 특정 기준(예: 날짜 범위, 지역)에 따라 더 작은 논리적 단위인 파티션으로 분할하는 것은 PostgreSQL의 네이티브 기능이다. 이는 대용량 데이터에 대한 쿼리 성능을 크게 향상시키고, 오래된 데이터를 효율적으로 아카이빙하거나 삭제하는 데 매우 유용하다. 특히 시계열 데이터나 로그 데이터 관리에 효과적이다.7

7. 경쟁 플랫폼과의 비교 분석: Firebase 및 AWS RDS

Supabase의 데이터베이스 시스템을 정확히 평가하기 위해서는 주요 경쟁 플랫폼인 Firebase 및 AWS RDS와의 비교가 필수적이다. Supabase는 ’개발자 경험(DX)’과 ’인프라 제어’라는 스펙트럼에서 Firebase의 극단적인 단순함과 AWS RDS의 완전한 제어 사이의 전략적인 중간 지점을 공략한다.

7.1 Supabase (SQL) vs. Firebase (NoSQL)

Supabase와 Firebase는 모두 BaaS(Backend-as-a-Service)를 제공하지만, 그 기반이 되는 데이터베이스 철학은 정반대다.

• 데이터 모델 및 쿼리: Supabase는 관계형 데이터 모델과 완전한 SQL을 기반으로 하여 데이터의 구조적 무결성과 복잡한 쿼리 능력을 보장한다.13 반면, Firebase Firestore는 스키마가 유연한 NoSQL 문서 저장소로, 빠른 프로토타이핑에는 유리하지만 데이터 관계가 복잡해질수록 비정규화나 클라이언트 측 조인으로 인한 복잡성이 증가하고 쿼리 능력에 제약이 있다.13
• 실시간 기능: Firebase의 실시간 동기화는 매우 성숙하고 강력하며, 데이터베이스 변경뿐만 아니라 임의의 상태 동기화에도 유연하다.27 Supabase의 실시간 기능은 PostgreSQL의 논리적 복제를 기반으로 하여 데이터베이스의 변경 사항을 스트리밍하는 데 중점을 두며, RLS와 통합되어 보안성이 뛰어나다.42
• 벤더 종속성 및 가격: Supabase는 오픈소스 PostgreSQL을 기반으로 하여 벤더 종속성이 낮고 데이터 이식이 자유롭다. 가격 모델은 예측 가능한 계층별 요금제를 채택하고 있다.27 Firebase는 Google의 독점 플랫폼으로 벤더 종속성이 매우 높으며, 사용량 기반 요금제는 비용 예측을 어렵게 하고 예기치 않은 비용 급증의 위험이 있다.13

7.2 Supabase (BaaS) vs. AWS RDS (Managed DB)

Supabase는 완전한 기능을 갖춘 BaaS인 반면, AWS RDS는 순수한 관리형 데이터베이스 서비스(PaaS/IaaS)라는 점에서 근본적인 차이가 있다.

• 추상화 수준 및 개발자 경험: Supabase는 데이터베이스, 인증, 스토리지, API를 하나의 통합된 플랫폼으로 제공하여 개발자가 인프라 관리 없이 애플리케이션 로직에 집중할 수 있도록 한다.40 AWS RDS를 사용하려면, 개발자가 직접 Cognito(인증), API Gateway, Lambda(API), S3(스토리지) 등 여러 AWS 서비스를 조합하고 통합해야 하는 책임이 있다. 이는 높은 유연성을 제공하지만, 상당한 초기 설정 비용과 지속적인 운영 복잡성을 수반한다.40
• 성능 및 제어: AWS RDS는 인스턴스 유형, 스토리지 IOPS, 네트워크 구성 등 인프라의 거의 모든 측면을 세밀하게 제어할 수 있어, 고도로 최적화된 성능이나 엄격한 규정 준수가 필요한 워크로드에 더 적합하다.40 Supabase는 개발자 편의성을 위해 일부 설정이 추상화되어 있지만, 대부분의 프로덕션 워크로드에 충분한 성능과 제어권을 제공한다.
• 총소유비용(TCO) 관점: AWS RDS의 인스턴스 자체 비용이 Supabase보다 저렴해 보일 수 있다. 그러나 AWS 스택을 완성하기 위해 필요한 여러 부가 서비스(API Gateway, Lambda, Cognito 등)의 비용과, 이를 통합하고 운영하는 데 드는 개발 인력의 시간과 비용(인건비)을 포함한 총소유비용(TCO) 관점에서 비교해야 한다.40 소규모 팀이나 빠른 시장 출시가 중요한 프로젝트의 경우, Supabase의 통합된 플랫폼이 제공하는 생산성 향상과 운영 오버헤드 감소 효과가 단순 인프라 비용의 차이를 상쇄하고도 남을 수 있다.

8. 결론 및 도입 권장 사항

8.1 Supabase 데이터베이스 시스템 종합 평가

Supabase 데이터베이스 시스템은 검증된 오픈소스 기술인 PostgreSQL을 핵심에 두고, 그 위에 인증, 자동 생성 API, 실시간 기능, 스토리지 등 현대적인 애플리케이션 개발에 필요한 구성 요소들을 유기적으로 통합한 강력하고 유연한 플랫폼이다.

• 강점:
• PostgreSQL의 완전한 활용: 35년 이상 검증된 관계형 데이터베이스의 안정성, 성능, 데이터 무결성을 희생하지 않고 그대로 활용할 수 있다.
• 혁신적인 개발자 경험: 자동 생성 API, 직관적인 대시보드(Studio), 긴밀하게 통합된 서비스들을 통해 BaaS의 높은 생산성을 제공한다.
• 데이터 중심의 견고한 보안: 데이터베이스 네이티브 기능인 RLS를 통해 데이터 접근 제어를 중앙에서 일관되고 견고하게 관리할 수 있다.
• 탈(脫) 벤더 종속: 모든 핵심 구성 요소가 오픈소스이며 표준 PostgreSQL을 사용하므로, 벤더 종속에서 자유롭고 필요시 언제든지 자체 호스팅으로 전환할 수 있는 이식성을 보장한다.
• 무한한 확장성: PostgreSQL의 풍부한 확장 생태계를 통해 AI, GIS, 시계열 데이터 처리 등 다양한 전문 기능을 별도의 인프라 없이 쉽게 통합할 수 있다.
• 약점 및 고려사항:
• SQL 의존성: 모든 것이 PostgreSQL을 중심으로 움직이므로, SQL과 관계형 데이터 모델링에 대한 이해가 필수적이다. 초기 스키마 설계의 중요성이 매우 크며, 잘못된 설계는 전체 시스템에 영향을 미친다.
• 수평적 쓰기 확장: 현재 호스팅 플랫폼에서 자동화된 쓰기 샤딩(sharding)을 지원하지 않으므로, 극단적인 쓰기 중심의 글로벌 스케일 워크로드에는 추가적인 아키텍처 설계가 필요하다.
• 생태계 성숙도: Firebase와 같은 거대 플랫폼에 비해 커뮤니티의 크기나 서드파티 도구, 학습 자료의 양은 아직 발전 중인 단계일 수 있다.46

8.2 프로젝트 유형 및 기술 스택에 따른 도입 권장 사항

Supabase는 특정 유형의 프로젝트에서 특히 강력한 가치를 제공한다.

• Supabase 도입을 적극 추천하는 경우:
• SaaS 애플리케이션 및 내부 도구: 데이터 관계가 명확하고, 멀티테넌시 보안이 중요한 프로젝트. RLS는 테넌트 간 데이터 격리를 데이터베이스 수준에서 보장하는 이상적인 솔루션이다.46
• 데이터 중심의 실시간 협업 도구: 복잡한 데이터 모델의 변경 사항을 여러 사용자에게 실시간으로 안전하게 전파해야 하는 협업 툴, 대시보드, 채팅 애플리케이션.
• 빠른 성장과 장기적 유연성을 모두 원하는 스타트업: Firebase처럼 빠르게 프로토타입을 구축하되, 서비스가 성장했을 때 NoSQL의 구조적 제약이나 벤더 종속에 얽매이고 싶지 않은 경우. Supabase는 ’빠른 시작’과 ‘지속 가능한 확장’ 사이의 이상적인 균형을 제공한다.
• PostgreSQL 경험이 있는 팀: 기존의 PostgreSQL 지식과 도구(ORM, 마이그레이션 툴 등)를 최대한 활용하면서 백엔드 개발의 복잡성을 줄이고자 하는 팀에게 최적의 선택이다.
• 다른 대안을 신중하게 고려해야 하는 경우:
• 비정형 데이터 및 스키마 유연성이 최우선인 프로젝트: 데이터 구조가 자주 바뀌고 예측 불가능한 초기 단계의 실험적인 프로젝트의 경우, Firebase Firestore의 스키마 없는(schemaless) 모델이 더 적합할 수 있다.
• Google 생태계와의 깊은 통합이 필수적인 모바일 앱: Firebase Cloud Messaging(FCM)을 통한 푸시 알림이나 Google Analytics와의 긴밀한 연동이 비즈니스의 핵심이라면 Firebase가 더 나은 선택일 수 있다.43
• 엄격한 규제 준수와 인프라에 대한 완전한 제어가 필요한 엔터프라이즈: 특정 규제(예: PCI-DSS, HIPAA)를 준수해야 하거나 인프라의 모든 요소를 직접 제어해야 하는 경우, 자체 클라우드 환경에서 AWS RDS와 같은 서비스를 직접 구성하고 관리하는 것이 더 적합할 수 있다.
• 극단적인 글로벌 쓰기 확장성이 요구되는 애플리케이션: 처음부터 수평적 확장을 염두에 두고 설계된 CockroachDB, TiDB와 같은 분산 SQL 데이터베이스나 다른 아키텍처를 고려하는 것이 장기적으로 더 나은 선택일 수 있다.

9. 참고 자료

1. Architecture | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/getting-started/architecture
2. Architecture and Technology Stack of Supabase - workingsoftware.dev, https://www.workingsoftware.dev/tech-stack-and-architecture-of-supabase/
3. The Postgres development platform. Supabase gives you a dedicated Postgres database to build your web, mobile, and AI applications. - GitHub, https://github.com/supabase/supabase
4. Why Use Supabase for Your PostgreSQL Database - Sirvelia, https://sirvelia.com/en/why-use-supabase-for-your-postgresql-database/
5. Overview of Supabase Backend as a Service Platform | by Anshul Chauhan - Medium, https://medium.com/@anshuldevx/overview-of-supabase-backend-as-a-service-platform-e192da9a369c
6. Postgres database | Supabase Features, https://supabase.com/features/postgres-database
7. Database | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/database/overview
8. Auth | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/auth
9. For the Love of God…just use Supabase - DEV Community, https://dev.to/agustus_gloop/for-the-love-of-godjust-use-supabase-8oa
10. Realtime Architecture | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/realtime/architecture
11. Access Control | Supabase Docs, https://docs-ewup05pxh-supabase.vercel.app/docs/guides/storage/access-control
12. Too many connections!. When auto-scaling is not your friend | by …, https://medium.com/@anselan/too-many-connections-4779b9444ff6
13. Supabase vs Firebase, https://supabase.com/alternatives/supabase-vs-firebase
14. Query Optimization | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/database/query-optimization
15. Postgres Extensions | Supabase Features, https://supabase.com/features/postgres-extensions
16. Open source SQL Database - Supabase, https://supabase.com/database
17. Features | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/getting-started/features
18. Securing your data | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/database/secure-data
19. Mastering Supabase RLS - “Row Level Security” as a Beginner - DEV Community, https://dev.to/asheeshh/mastering-supabase-rls-row-level-security-as-a-beginner-5175
20. Row Level Security | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/database/postgres/row-level-security
21. Authorization via Row Level Security | Supabase Features, https://supabase.com/features/row-level-security
22. Easy Row Level Security (RLS) Policies in Supabase and Postgres - Max Lynch, https://maxlynch.com/2023/11/04/tips-for-row-level-security-rls-in-postgres-and-supabase/
23. Best Practices for Securing and Scaling Supabase for Production Data Workloads | by firman brilian | Medium, https://medium.com/@firmanbrilian/best-practices-for-securing-and-scaling-supabase-for-production-data-workloads-4394aba9e868
24. AI Prompt: Database: Create RLS policies | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/getting-started/ai-prompts/database-rls-policies
25. Automate Database Processes: Supabase Triggers | James Midzi, https://dantedecodes.vercel.app/articles/automate-database-processes-supabase-triggers-2dla/
26. Self-Hosting Realtime - Supabase Docs, https://supabase.com/docs/reference/self-hosting-realtime/introduction
27. Supabase vs. Firebase: a Complete Comparison in 2025 - Bytebase, https://www.bytebase.com/blog/supabase-vs-firebase/
28. Supabase RealTime - Lowcoder Documentation, https://docs.lowcoder.cloud/lowcoder-documentation/connect-your-data/data-sources-in-lowcoder/sql-databases/supabase/supabase-realtime
29. Effective Real-Time Database Monitoring with Supabase and PostgreSQL: A Guide to Minimizing Overhead and Managing I/O - Medium, https://medium.com/@vitorbrangioni/effective-real-time-database-monitoring-with-supabase-and-postgresql-a-to-minimizing-1990c959a58a
30. Bring Your Own Database - Supabase Docs - Vercel, https://docs-pgth9qjfy-supabase.vercel.app/docs/guides/realtime/bring-your-own-database
31. Supabase requires Postgres logical replication which Neon doesn’t quite have yet… | Hacker News, https://news.ycombinator.com/item?id=33785993
32. Realtime | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/realtime
33. Auto-generated GraphQL API via pg_graphql | Supabase Features, https://supabase.com/features/auto-generated-graphql-api
34. How pg_graphql works - Supabase, https://supabase.com/blog/how-pg-graphql-works
35. GraphQL | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/graphql
36. pg_graphql v1.0 - Supabase, https://supabase.com/blog/pg-graphql-v1
37. Performance Tuning | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/platform/performance
38. Connect to your database | Supabase Docs, https://supabase.com/docs/guides/database/connecting-to-postgres
39. Pricing & Fees - Supabase, https://supabase.com/pricing
40. Supabase vs AWS: Feature and Pricing Comparison (2025) - Bytebase, https://www.bytebase.com/blog/supabase-vs-aws-pricing/
41. Supabase Vs Firebase: The Ultimate Guide 2025 | Lanex AU, https://lanex.au/blog/supabase-vs-firebase-the-ultimate-guide-2025/
42. Supabase vs. Firebase: Which is best? [2025] - Zapier, https://zapier.com/blog/supabase-vs-firebase/
43. Firebase vs Supabase Realtime: which should you choose in 2025?, https://ably.com/compare/firebase-vs-supabase
44. Comparing Postgres Managed Services: AWS, Azure, GCP and Supabase - PeerDB Blog, https://blog.peerdb.io/comparing-postgres-managed-services-aws-azure-gcp-and-supabase
45. Supabase vs AWS: Database Pricing Comparison in 2025 - Bytebase, https://www.bytebase.com/blog/supabase-vs-aws-database-pricing/
46. Firebase vs Supabase in 2025: Which one actually scales with you? - DEV Community, https://dev.to/dev_tips/firebase-vs-supabase-in-2025-which-one-actually-scales-with-you-2374