Go에서 Repository 패턴과 sqlc로 데이터 액세스 최적화
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정리: Go에서 데이터 액세스를 깔끔하게 관리하는 Repository 패턴과 sqlc

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

Go 백엔드 개발자, 특히 데이터베이스 액세스 로직을 설계하는 중간/고급 개발자

핵심 요약

  • Repository Pattern은 비즈니스 로직과 데이터 액세스 로직을 분리하여 테스트 가능성유지보수성을 극대화
  • sqlc는 SQL 쿼리를 기반으로 타입 안전한 Go 코드를 생성해 데이터 액세스 계층의 확장성을 높임
  • 직접 SQL을 서비스 로직에 내장하는 방식은 테스트 어려움, 코드 중복, 성능 최적화 어려움 등의 문제 발생

섹션별 세부 요약

1. Repository Pattern의 개념과 목적

  • Repository Pattern은 데이터 저장소와 비즈니스 로직 사이의 추상화 계층을 제공
  • 주요 목적:

- 데이터 저장소의 종류(예: PostgreSQL, MySQL)와 상관없이 인터페이스 기반의 데이터 액세스

- 엔케apsulation을 통해 비즈니스 로직의 복잡도를 줄임

- 데이터 액세스 방식(예: raw SQL, ORM)에 대한 의존성 제거

2. "Wild West" 접근 방식의 문제점

  • 직접 SQL을 서비스 로직에 내장한 예시:

```go

query := "INSERT INTO users (name, email) VALUES ($1, $2) RETURNING id, created_at"

```

  • 주요 문제:

- 테스트 불가능: 단위 테스트 시 실제 데이터베이스 필요

- 코드 중복: 동일한 쿼리가 여러 파일에 분산

- 성능 최적화 어려움: SQL 쿼리가 비즈니스 로직과 섞여 분석 어려움

- 유지보수성 저하: 스키마 변경 시 전체 코드베이스 수정 필요

3. ORM의 장단점

  • ORM(예: GORM, Bun)의 장점:

- 빠른 CRUD 개발: db.Create(∏{Code: "D42", Price: 100})

- 데이터베이스 무관성: 설정 변경으로 데이터베이스 교체 가능

  • 단점:

- 성능 저하: 복잡한 쿼리 시 ORM이 생성하는 SQL이 예측 불가능

- SQL 지식 필요: 고급 기능(예: 인덱스 최적화)은 여전히 SQL 지식 필요

4. 사례 연구: 세 개의 팀의 접근 방식

  • Team Alpha (GORM 사용):

- 초기 개발 속도 빠름

- 단위 테스트 어려움, 성능 최적화 어려움

  • Team Beta (Repository Pattern 수작업 구현):

- 인터페이스 기반 설계로 테스트 가능성 향상

- SQL 직접 작성으로 성능 제어 가능

  • Team Gamma (직접 SQL 내장):

- 초기 구현 간단하지만, 유지보수성 저하

결론

  • Repository Patternsqlc를 결합하여 타입 안전한 데이터 액세스 계층을 구축하는 것이 추천
  • 직접 SQL 사용은 테스트와 유지보수에 큰 부담을 줌
  • ORM은 단순한 CRUD에 유리하지만, 복잡한 시스템에서는 sqlc와 Repository Pattern이 더 효과적