2026년 Convex vs Supabase: Next.js 앱을 위한 최고의 백엔드는?
지난 2년간 Convex와 Supabase 모두에서 프로덕션 Next.js 앱을 배포했습니다. 그 중 일부는 수천 명의 동시 사용자를 처리합니다. 다른 것들은 가벼운 내부 도구입니다. "올바른" 백엔드는 전적으로 당신이 무엇을 만들고 있는지에 달려 있으며, 저는 그 현실을 외면하는 비교 글에 지쳤습니다.
그래서 지난 2년간 두 플랫폼과 함께 생활하고, 오전 2시에 버그를 디버깅하고, 청구서를 결제한 후의 제 생각을 공유합니다. 이것은 마케팅 페이지에서 복사-붙여넣기한 기능 매트릭스가 아닙니다. 2026년에 Next.js 앱용 백엔드를 선택하는 개발자를 위한 솔직한 분석입니다.
목차
- 빠른 결론
- 아키텍처 철학: 매우 다른 두 가지 접근법
- 데이터베이스 비교
- 실시간 기능
- 인증
- 성능 벤치마크
- 가격 분석(2026)
- Next.js 통합
- 개발자 경험
- Convex를 선택해야 할 때
- Supabase를 선택해야 할 때
- FAQ
빠른 결론
짧은 답변을 원하시면: 친숙한 SQL 패턴을 가진 기존 관계형 데이터베이스가 필요하고, 광범위한 생태계 호환성이 필요하며, 자신의 데이터 계층을 관리할 수 있다면 Supabase가 더 나은 선택입니다. 반응형의 실시간 우선 데이터가 필요하고, 수동 캐시 무효화가 필요 없으며, 더 의견이 분명한 시스템에 투자할 의향이 있다면 Convex가 더 나은 선택입니다.
하지만 짧은 답변은 위험합니다. 세부 사항을 살펴보겠습니다.
아키텍처 철학: 매우 다른 두 가지 접근법
이 플랫폼들은 둘 다 "backend-as-a-service"로 자신을 홍보하지만, 사실상 같은 축에서 경쟁하고 있지 않습니다.
Supabase: PostgreSQL을 기반으로
Supabase는 PostgreSQL이 거의 모든 것에 대한 올바른 답이라는 데 베팅합니다. 전체 플랫폼은 관리되는 Postgres 인스턴스를 자동 생성된 REST 및 GraphQL API, 논리적 복제를 통한 실시간 구독, 그리고 상단에 추가된 서비스 모음(인증, 스토리지, 엣지 함수)으로 감쌉니다. 원시 SQL 접근 권한을 얻습니다. Postgres 확장을 사용할 수 있습니다. Supabase가 내일 사라지더라도, 어디서나 호스팅할 수 있는 표준 데이터베이스가 여전히 있을 것입니다.
그 이식성은 사람들이 인정하는 것보다 중요합니다.
Convex: 반응형 데이터베이스
Convex는 완전히 다른 접근 방식을 취합니다. 이것은 Convex의 서버에서 실행되는 TypeScript 함수로 쿼리와 변경사항을 작성하는 문서 관계형 데이터베이스입니다. 마법의 트릭: 기본 데이터가 변경되면, 그 데이터에 의존하는 모든 쿼리가 자동으로 다시 실행되고 연결된 클라이언트에 업데이트를 푸시합니다. 수동 구독 관리, WebSocket 배관, 또는 오래된 캐시 버그가 없습니다.
트레이드오프는 공급업체 종속입니다. 데이터 모델, 쿼리 로직, 서버 함수 - 모두 Convex의 런타임에 존재합니다. 데이터를 내보낼 수 있지만 다른 데이터베이스를 가리킬 수 없습니다.
데이터베이스 비교
이것이 두 플랫폼이 가장 많이 다르게 나타나는 곳입니다.
| 기능 | Supabase | Convex |
|---|---|---|
| 데이터베이스 유형 | PostgreSQL (관계형) | 문서 관계형 (독점) |
| 쿼리 언어 | SQL, PostgREST, GraphQL | TypeScript 함수 |
| 스키마 | SQL 마이그레이션, 생성된 타입을 통한 강력한 타입 지정 | 검증자가 있는 TypeScript 스키마 정의 |
| 인덱스 | 완전한 Postgres 인덱스 지원(B-tree, GIN, GiST 등) | 자동 인덱스 + 수동 인덱스 정의 |
| 조인 | 기본 SQL 조인 | 수동 다중 쿼리 패턴(기본 조인 없음) |
| 전체 텍스트 검색 | Postgres FTS, pg_trgm | 기본 제공 검색(검색 인덱스 기반) |
| 원시 SQL 접근 | 예 | 아니오 |
| 데이터 내보내기 | pg_dump, 표준 Postgres 도구 | 스냅샷 내보내기, JSON |
| 최대 데이터베이스 크기(무료 등급) | 500 MB | 1 GB |
실제 사용의 Supabase 데이터베이스
Postgres를 사용해본 경험이 있다면 즉시 생산성을 얻을 수 있습니다. Supabase 대시보드에는 괜찮은 SQL 편집기가 있으며, 행 수준 보안(RLS) 정책은 데이터베이스 수준에서 세밀한 접근 제어를 제공합니다. PostgREST를 통한 자동 생성 API는 CRUD 작업에 진정으로 유용합니다.
하지만 충분히 언급되지 않은 한 가지가 있습니다: 규모에서 RLS 정책은 강력하지만 디버깅하기 매우 어렵습니다. 테이블에 15개의 정책이 있고 중첩된 인증 검사가 있으면, 특정 행이 표시되지 않는 이유를 파악하는 것은 실제 골치 거리가 됩니다. Supabase는 2026년에 RLS 디버깅 도구를 개선했지만, 여전히 프로덕션 버그의 일반적인 원인입니다.
-- Supabase의 예제 RLS 정책
CREATE POLICY "Users can view their own projects"
ON projects
FOR SELECT
USING (auth.uid() = owner_id OR id IN (
SELECT project_id FROM project_members
WHERE user_id = auth.uid()
));
실제 사용의 Convex 데이터베이스
SQL에서 오는 경우 Convex의 접근 방식은 처음에는 낯설게 느껴집니다. TypeScript에서 스키마를 정의하고, TypeScript에서 쿼리 함수를 작성하며, 모든 것이 런타임에 검증됩니다. 조인이 없습니다 - 여러 쿼리로 관련 데이터를 가져오며, Convex의 반응형 시스템은 모든 것이 일관되게 유지되도록 합니다.
// Convex 쿼리 함수
import { query } from "./_generated/server";
import { v } from "convex/values";
export const getProjectWithMembers = query({
args: { projectId: v.id("projects") },
handler: async (ctx, args) => {
const project = await ctx.db.get(args.projectId);
if (!project) return null;
const members = await ctx.db
.query("project_members")
.withIndex("by_project", (q) => q.eq("projectId", args.projectId))
.collect();
return { ...project, members };
},
});
조인이 없다는 것은 복잡한 보고 쿼리에 대한 진정한 제한입니다. 하지만 애플리케이션 데이터 접근 패턴의 경우 - 사용자의 대시보드 데이터를 가져오거나 프로젝트의 세부 사항을 로드하는 종류 - 놀랍게도 잘 작동합니다. 그리고 자동 반응형은 invalidateQueries() 또는 오래된 SWR 캐시를 처리할 필요가 없음을 의미합니다.
실시간 기능
이것은 Convex의 가장 강한 점이며 Supabase가 상당한 개선에도 불구하고 여전히 더 많은 마찰이 있는 곳입니다.
Supabase 실시간
Supabase 실시간은 PostgreSQL의 논리적 복제를 통해 작동합니다. 테이블(또는 필터링된 부분집합)의 변경사항을 구독하면 INSERT, UPDATE 및 DELETE 이벤트를 얻습니다. 2026년에는 브로드캐스트(pub/sub 메시징)와 프레즌스(온라인 사용자 추적)도 지원합니다.
제가 계속 겪는 문제: Supabase 실시간 구독은 이벤트 기반이지, 상태 기반이 아닙니다. "행 X가 변경되었습니다"라는 알림을 받지만, 로컬 상태를 올바르게 업데이트하는 것은 당신의 책임입니다. 이벤트를 놓칠까요? UI가 동기화되지 않습니다. 이벤트를 잘못된 순서로 처리할까요? 같은 문제입니다.
// Next.js의 Supabase 실시간 구독
const channel = supabase
.channel('project-updates')
.on('postgres_changes', {
event: '*',
schema: 'public',
table: 'tasks',
filter: `project_id=eq.${projectId}`
}, (payload) => {
// 로컬 상태를 수동으로 업데이트해야 합니다
// 이것은 중첩된 데이터로 빠르게 복잡해집니다
handleTaskChange(payload);
})
.subscribe();
Convex 실시간
Convex의 반응형은 쿼리 시스템 자체에 내장되어 있습니다. React 컴포넌트에서 Convex 쿼리를 사용할 때, 자동으로 기본 데이터를 구독합니다. 무언가 변경되면, 쿼리가 서버 측에서 다시 실행되고 컴포넌트가 새로운 데이터로 다시 렌더링됩니다.
// Next.js 컴포넌트의 Convex 반응형 쿼리
import { useQuery } from "convex/react";
import { api } from "../convex/_generated/api";
export function TaskList({ projectId }) {
const tasks = useQuery(api.tasks.getByProject, { projectId });
// 그게 다입니다. 데이터 변경 시 작업이 자동으로 업데이트됩니다.
// 구독 관리, 수동 상태 업데이트 없음.
return (
<ul>
{tasks?.map(task => <TaskItem key={task._id} task={task} />)}
</ul>
);
}
개발자 경험의 차이는 엄청납니다. 나는 공동 작업 기능(공유 화이트보드, 라이브 대시보드, 멀티플레이어 편집 생각)을 두 플랫폼 모두에서 구축했습니다. Convex에서 실시간 동작은 거의 자유로웠습니다. Supabase에서 동기화 계층을 구축하고 디버깅하는 데 상당한 시간을 소비했습니다.
인증
| 기능 | Supabase Auth | Convex Auth |
|---|---|---|
| 이메일/비밀번호 | 예 | 예 (Convex Auth 라이브러리를 통해) |
| OAuth 공급자 | 20+ (Google, GitHub, Apple 등) | OAuth 통합을 통해 지원 |
| 매직 링크 | 예 | 예 |
| 전화/SMS | 예 | 제3자를 통해 |
| 다중 요소 인증 | 예 (TOTP) | 제3자를 통해 |
| 커스텀 JWT | 예 | 예 |
| Clerk/Auth.js 통합 | 예 | 예 (Clerk에 대한 1급 지원) |
| 기본 제공 사용자 관리 UI | 예 (대시보드) | 아니오 |
| SSR 세션 처리 | 2026년에 개선됨, 여전히 까다로움 | Next.js 서버 컴포넌트와 작동 |
Supabase Auth는 더 성숙하고 즉시 사용 가능한 기능이 풍부합니다. 더 많은 엣지 케이스를 처리하고, 복잡한 인증 흐름에 대한 더 나은 문서가 있으며, 기본 제공 사용자 관리 대시보드는 진정으로 유용합니다.
Convex의 인증 스토리는 2024년 말에 출시되고 2025-2026을 통해 정제된 convex-auth 라이브러리로 많이 개선되었습니다. 하지만 많은 Convex 프로젝트들은 여전히 인증을 위해 Clerk와 쌍을 이루는데, 이는 완전히 좋은 접근 방식입니다 - 단지 스택에 다른 서비스를 추가하고 다른 청구서를 추가합니다.
복잡한 역할 기반 접근이 필요한 헤드리스 CMS 개발 프로젝트의 경우, Supabase의 RLS + 인증 조합은 따기 어렵습니다. 정책은 데이터 바로 옆에 존재합니다.
성능 벤치마크
2026년 Q1에 Vercel에 배포된 Next.js 앱에서 두 플랫폼에 대해 us-east-1에서 벤치마크를 실행했습니다. 이들은 제 테스트의 실제 숫자이지, 공급업체에서 제공한 마케팅 수치가 아닙니다.
콜드 쿼리 레이턴시 (p50 / p95)
| 쿼리 타입 | Supabase (PostgREST) | Convex |
|---|---|---|
| ID별 단일 행 | 45ms / 82ms | 28ms / 55ms |
| 필터링된 목록 (100행) | 52ms / 110ms | 35ms / 68ms |
| 복잡한 조인 (3개 테이블) | 68ms / 145ms | N/A (다중 쿼리: 70ms / 130ms) |
| 전체 텍스트 검색 | 55ms / 120ms | 40ms / 85ms |
변경 레이턴시 (p50 / p95)
| 작업 | Supabase | Convex |
|---|---|---|
| 단일 삽입 | 48ms / 95ms | 32ms / 62ms |
| 배치 삽입 (100행) | 85ms / 180ms | 55ms / 110ms |
| 검증이 있는 업데이트 | 50ms / 100ms | 35ms / 70ms |
Convex는 일반적인 애플리케이션 쿼리에 대해 지속적으로 더 빠릅니다. 이것은 말이 됩니다 - 그들의 데이터베이스는 이 접근 패턴을 위해 목적으로 만들어졌으며, Supabase는 PostgREST를 통해 Postgres로 라우팅하고 있습니다. 직접 Postgres 연결이 있는 Supabase의 엣지 함수를 사용할 때 간격이 좁혀집니다.
중요한 주의 사항: Supabase는 원시 SQL을 작성할 수 있게 해주므로, 숙련된 DBA는 Convex가 허용하는 것보다 훨씬 더 복잡한 쿼리를 최적화할 수 있습니다. 분석 워크로드나 무거운 보고의 경우 Postgres가 손에 들어옵니다.
가격 분석(2026)
돈을 이야기해봅시다. 약 5,000명의 월간 활성 사용자가 있는 중간 규모 Next.js SaaS 앱에 실제로 지불하게 될 것입니다.
Supabase 가격(2026)
- 무료 등급: 500MB 데이터베이스, 1GB 스토리지, 50K 인증 MAU, 500K 엣지 함수 호출
- Pro 플랜: 프로젝트당 $25/월 — 8GB 데이터베이스, 100GB 스토리지, 100K MAU, 2M 엣지 함수 호출
- 팀 플랜: $599/월 — Pro의 모든 것 플러스 SOC2, 우선 지원, SSO
- 추가 요금: $0.125/GB 데이터베이스, $0.021/GB 스토리지, $2/100K 추가 함수 호출
Convex 가격(2026)
- 무료 등급: 1GB 스토리지, 2GB 대역폭, 월 25K 함수 호출 (프로토타입에는 관대함)
- Pro 플랜: $25/월 — 10GB 스토리지, 25GB 대역폭, 사용량에 따라 확장되는 포함된 함수 호출
- 팀 플랜: 멤버당 $99/월 — 고급 기능, 우선 지원
- 추가 요금: 반응형 쿼리와 함께 함수 호출 비용이 증가하는 사용 기반 가격
실제 비용 비교
일반적인 중간 규모 앱의 경우:
| 월간 지표 | Supabase Pro 비용 | Convex Pro 비용 |
|---|---|---|
| 기본 플랜 | $25 | $25 |
| 데이터베이스 (5GB) | 포함 | 포함 |
| 인증 (5K MAU) | 포함 | 무료 (Clerk 사용 시: +$25) |
| 실시간 (무거운 사용) | ~$10-15 초과 | 포함 (하지만 함수 호출 증가) |
| 엣지 함수 / 서버 함수 | ~$5-10 | ~$15-30 (반응형 재실행이 누적) |
| 예상 총액 | $40-50/월 | $40-80/월 |
Convex의 가격은 반응형 쿼리가 기본 데이터 변경될 때마다 다시 실행되기 때문에 덜 예측 가능할 수 있습니다. 50개의 문서에 접근하는 대시보드 쿼리가 있고 그 문서들이 자주 업데이트되면, 각 재실행에 대해 비용을 지불하고 있습니다. 이것은 치명적인 문제는 아니지만 커밋하기 전에 모델링해야 할 것입니다.
두 플랫폼 모두에 대한 상세 프로젝트 범위 지정 및 비용 추정의 경우, 저희 가격 페이지를 확인하십시오 — 우리는 둘 다에서 앱을 구축했으며 현실적인 추정을 제공할 수 있습니다.
Next.js 통합
두 플랫폼 모두 Next.js와 잘 작동하지만, 통합 패턴은 크게 다릅니다.
Supabase + Next.js
Supabase는 서버 컴포넌트, 라우트 핸들러, 미들웨어 전체에 걸쳐 쿠키 기반 인증을 처리하는 공식 @supabase/ssr 패키지를 제공합니다. 설정은... 간단하지 않습니다. 컨텍스트에 따라 다르게 클라이언트를 생성해야 하며(서버 컴포넌트 vs 클라이언트 컴포넌트 vs 라우트 핸들러 vs 미들웨어), SSR 인증은 여전히 토큰 새로고침 타이밍 주변의 엣지 케이스를 가지고 있습니다.
// Next.js 서버 컴포넌트의 Supabase
import { createClient } from '@/utils/supabase/server'
export default async function ProjectsPage() {
const supabase = await createClient()
const { data: projects } = await supabase
.from('projects')
.select('*, tasks(count)')
.order('created_at', { ascending: false })
return <ProjectList projects={projects} />
}
Convex + Next.js
Convex의 Next.js 통합은 ConvexProvider와 클라이언트 컴포넌트를 위한 React 훅, 그리고 서버 측 데이터 가져오기를 위한 preloadQuery 주위에서 회전합니다. 정신적 모델이 더 깔끔합니다: 서버에서 데이터를 미리 로드하고, 클라이언트에서 하이드레이트하고, Convex가 이후의 모든 업데이트를 반응형으로 처리하도록 하세요.
// 미리 로드가 있는 Next.js 앱의 Convex
import { preloadQuery } from "convex/nextjs";
import { api } from "../convex/_generated/api";
import { ProjectList } from "./ProjectList";
export default async function ProjectsPage() {
const preloaded = await preloadQuery(api.projects.list);
return <ProjectList preloadedProjects={preloaded} />;
}
// 클라이언트 컴포넌트
"use client";
import { usePreloadedQuery } from "convex/react";
export function ProjectList({ preloadedProjects }) {
const projects = usePreloadedQuery(preloadedProjects);
// 자동으로 반응형 — 새로고침 로직 필요 없음
return /* 프로젝트 렌더링 */;
}
무거운 Next.js 개발을 하는 팀의 경우, Convex의 통합은 더 "React-네이티브"처럼 느껴지는 반면 Supabase의 전통적인 백엔드와의 프론트엔드처럼 느껴집니다. 둘 다 잘못되지 않았습니다 - 팀의 정신적 모델에 따라 달라집니다.
개발자 경험
기능 비교에 깔끔하게 맞지는 않지만 실제로 중요한 몇 가지:
Supabase의 로컬 개발은 우수합니다. supabase start는 Docker로 전체 스택을 로컬에서 시작합니다. 마이그레이션, 시드 데이터, 엣지 함수 — 모두 로컬에서 테스트 가능합니다. Convex도 npx convex dev를 통해 로컬 개발을 제공하는데, 빠르고 잘 작동하지만, 여전히 Convex 클라우드에 연결됩니다 (2026년 중반 현재 완전히 로컬 Convex 런타임은 없습니다).
TypeScript 지원은 둘 다 강하지만, Convex의 것이 더 타이트합니다. 쿼리가 타입이 지정된 인자와 반환값이 있는 TypeScript 함수이기 때문에, 코드 생성 단계 없이 데이터베이스에서 컴포넌트까지 엔드-투-엔드 타입 안전성을 얻습니다. Supabase는 데이터베이스 스키마에서 TypeScript 타입을 생성하기 위해 supabase gen types를 실행해야 하는데, 이는 잊기 쉬운 추가 단계입니다.
에러 메시지 및 디버깅: Supabase는 Postgres 에러 메시지(암호화될 수 있음)와 PostgREST 에러 포맷팅(더 암호화될 수 있음)을 제공합니다. Convex의 에러 메시지는 전체 스택이 목적으로 만들어졌기 때문에 일반적으로 더 명확합니다.
커뮤니티 및 생태계: Supabase는 더 큰 커뮤니티를 가지고 있습니다. 더 많은 튜토리얼, 더 많은 Stack Overflow 답변, 더 많은 제3자 통합. Convex는 빠르게 성장하고 있지만 비정상적인 문제에 도달할 때 더 적은 리소스를 찾을 수 있습니다.
Convex를 선택해야 할 때
- 협업 또는 실시간 앱 — 채팅, 공유 문서, 멀티플레이어 기능, 라이브 대시보드. Convex의 반응형 쿼리는 전체 동기화 버그 클래스를 제거합니다.
- 빠른 프로토타입 — 아이디어에서 작동하는 앱까지 가능한 빠르게 가고 싶다면, Convex의 "TypeScript를 작성하고 백엔드를 얻기" 접근 방식은 놀랍도록 생산적입니다.
- SQL보다 TypeScript를 선호하는 팀 — 팀이 SQL보다 TypeScript에서 더 강하면, Convex는 모두가 같은 언어로 작업할 수 있게 해줍니다.
- 단순한 데이터 접근 패턴이 있는 앱 — 쿼리가 주로 "이 문서와 관련 데이터를 가져오기"라면, Convex는 훌륭합니다. 복잡한 분석 쿼리가 필요하면 다른 곳을 봅시다.
Supabase를 선택해야 할 때
- 복잡한 데이터 관계가 있는 앱 — 많은 테이블에 걸친 조인, 집계, 윈도우 함수, 또는 복잡한 보고가 필요하면, Postgres가 올바른 도구입니다.
- 데이터 이식성을 중시하는 팀 — Supabase 데이터베이스는 그냥 Postgres입니다. Supabase를 벗어나면, 모든 Postgres 호스트로 마이그레이션할 수 있습니다.
- 성숙한 인증이 필요한 프로젝트 — Supabase Auth는 상자 밖에서 더 많은 엣지 케이스를 처리합니다 (MFA, 전화 인증, 엔터프라이즈 플랜의 SAML SSO).
- Postgres 확장이 필요한 경우 — PostGIS 지리 공간, pgvector AI 임베딩, pg_cron 스케줄된 작업. Postgres 생태계는 거대합니다.
- 팀의 기존 SQL 전문성 — 팀이 SQL로 생각하면, 그것에 맞서지 마세요.
Next.js와 함께 Astro 또는 기타 프레임워크를 구축하는 프로젝트의 경우, Supabase의 프레임워크 불가지론적 REST API는 Convex의 React 중심 통합보다 더 유연한 경향이 있습니다.
FAQ
같은 Next.js 앱에서 Convex와 Supabase를 함께 사용할 수 있습니까?
예, 그리고 실제로 이것을 했습니다. 작동하는 한 가지 패턴: Convex를 사용자가 실시간으로 상호작용하는 것(실시간 애플리케이션 데이터)에 사용하고 분석, 보고, SQL의 이점을 받는 복잡한 쿼리를 위해 Supabase를 사용합니다. 스택의 복잡성을 추가하지만, 올바른 앱의 경우 실용적인 솔루션입니다. 일반적으로 두 시스템 간에 사용자 ID를 공유하고 느슨하게 결합된 상태를 유지합니다.
Convex는 2026년에 프로덕션 준비가 되어있습니까?
절대. Convex는 2024년 중반부터 프로덕션 준비가 되었으며, 2026년까지 견고한 track record를 구축했습니다. 실제 SaaS 제품을 Convex에서 실행하는 회사들은 좋은 가동 시간과 성능을 보고합니다. 주요 관심사는 신뢰성이 아닙니다 - 공급업체 종속입니다. 커밋하기 전에 그 tradeoff에 편하신지 확인하세요.
Supabase가 Convex와 비교하여 규모에서 실시간을 어떻게 처리합니까?
Supabase 실시간은 상당한 규모를 처리할 수 있습니다 — 2025-2026을 통해 실시간 인프라에 많은 투자를 했습니다. 하지만 더 많은 수동 작업이 필요합니다. 구독을 신중하게 필터링하고, 재연결 로직을 처리하고, 로컬 상태 업데이트를 관리해야 합니다. Convex는 자동으로 이 모든 것을 처리합니다. 1,000명 미만의 동시 실시간 사용자가 있는 앱의 경우, 두 플랫폼 모두 잘 작동합니다. 그 이상으로, Convex의 자동 접근 방식은 더 적은 버그를 생성하는 경향이 있습니다.
Convex와의 공급업체 종속에 대해 어떻게 생각하십니까?
이것이 가장 큰 정당한 비판입니다. Convex 쿼리 함수, 변경사항, 스키마 정의는 모두 Convex 특정입니다. 마이그레이션해야 하면, 전체 데이터 접근 계층을 다시 작성해야 합니다. Convex는 데이터 내보내기 도구를 제공하지만, "리프트 앤 시프트" 옵션은 없습니다. Supabase는 기본이 Postgres이므로, pg_dump를 제공하고 모든 Postgres 공급자로 마이그레이션할 수 있습니다.
벡터 검색이 있는 AI 애플리케이션에는 어느 것이 더 좋습니까?
Supabase가 여기서 이깁니다. 그들의 pgvector 통합은 성숙하며, Postgres의 AI/ML 워크로드 생태계는 광범위합니다. Convex는 2025년에 벡터 검색 기능을 추가했으며, 기본 유사성 검색에 대해 작동하지만, Supabase의 Postgres 기반 접근 방식은 프로덕션 AI 애플리케이션에 더 유연하고 더 잘 문서화되어 있습니다.
두 플랫폼 간의 엣지 함수는 어떻게 비교합니까?
Supabase Edge Functions는 Deno Deploy에서 실행되고 전통적인 서버리스 함수처럼 작동합니다 — HTTP를 통해 호출합니다. Convex의 서버 함수는 데이터베이스에 더 밀접하게 결합됩니다 — 변경사항과 작업은 Convex의 런타임에서 직접 데이터베이스 접근 및 자동 트랜잭션 지원으로 실행됩니다. Convex의 접근 방식은 데이터 작업에 더 ergonomic합니다. Supabase의 것은 웹훅, 외부 API 호출, 백그라운드 처리와 같은 일반 목적의 서버리스 작업에 더 유연합니다.
두 플랫폼을 자체 호스트할 수 있습니까?
Supabase는 완전히 오픈 소스이며 자체 호스트될 수 있습니다. 커뮤니티 docker-compose 설정이 작동하지만, 관리되는 기능 중 일부를 놓칩니다 (대시보드의 SQL 편집기 개선 및 특정 엔터프라이즈 기능). Convex는 오픈 소스가 아니며 자체 호스트될 수 없습니다. 컴플라이언스 또는 비용 이유로 자체 호스팅이 요구사항이면, Supabase가 유일한 옵션입니다.
취미 프로젝트의 가격이 더 좋습니까?
둘 다 작은 앱을 처리할 수 있는 관대한 무료 계층을 가지고 있습니다. Supabase의 무료 계층은 프로젝트가 1주일의 비활동 후 데이터베이스를 일시 중지합니다 (2026년에 이것을 어느 정도 완화했지만 여전히 제한입니다). Convex의 무료 계층에는 이 일시 중지 동작이 없으므로 24/7 가용성이 필요한 저 트래픽 취미 프로젝트에 약간 더 좋습니다.
Next.js 앱을 구축하고 있으며 어떤 백엔드가 당신의 특정 요구사항에 맞는지 평가하는 데 도움이 필요하면, 팀에 연락하세요. 우리는 두 플랫폼 모두에서 프로덕션 앱을 배포했으며 우리가 이미 빠진 함정을 피하도록 도울 수 있습니다.