✅ Supabase vs Airtable 비교표 (실제 운영 워크플로우 기준)
항목SupabaseAirtable
성격 | Postgres 기반 실데이터베이스 (백엔드용) | 노코드 중심의 스프레드시트형 DB |
임베딩 데이터 저장 | ✅ vector 또는 float[], jsonb 등으로 숫자 배열 직접 저장 가능 | 🚫 배열 직접 저장 불가 → 문자열(JSON.stringify)로 변환 저장해야 함 |
검색/필터링 | 🔥 SQL 지원, pgvector로 벡터 유사도 검색 가능 | ❌ 유사도 검색 불가, 필터링/검색은 단순 문자열 조건 |
성능/속도 | 🧠 대량 데이터 처리에 강함 | 🐢 속도 느림, 1,200건 이상 시 유료+느려짐 |
비용 | ✅ 무료로 500MB / 1억 row 쿼리 가능, 그 이상도 저렴 | ❌ 무료 버전은 1,200 row 제한, Pro 요금제도 비쌈 |
확장성 | 무제한 확장 가능 (백엔드 구축에 적합) | 팀 간 협업/프론트 UI용으로 적합 (운영에는 부적합) |
n8n 연동 | ✅ HTTP API, PostgREST, Supabase SDK 등 다양하게 연결 가능 | ✅ Airtable 공식 노드로 간단히 연동 가능 |
관리 도구 | SQL 콘솔, Row-level security, Auth 등 강력한 기능 제공 | 시각적이지만 기능 제한적 |
사용자 경험 | 백엔드 개발자 친화적 | 초보자/마케터 친화적 |
AI 벡터 검색 워크플로우 | 🥇 강력 추천 (pgvector + SQL 가능) | ❌ 부적합 (벡터 계산/검색 불가) |
*사실과 다른것이 있다면, 댓글로 의견 부탁드립니다.
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