ORM과 Raw SQL로 데이터베이스 최적화 전략
AI Store에서 AI코딩으로 만들어진 앱을 만나보세요!
지금 바로 방문하기

ORM과 Raw SQL을 활용한 데이터베이스 최적화 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

- 대상자: Python 개발자, SQLAlchemy 사용자, 데이터베이스 최적화를 위한 중급~고급 개발자

- 난이도: 중급 (ORM 및 SQL 기초 지식 필요)

핵심 요약

  • ORM의 장점: SQLAlchemy ORMPython 객체를 사용해 SQL 쿼리 추상화, 자동 파라미터 바인딩으로 SQL 인젝션 방지, 모델 관계 처리 편의성 제공
  • Raw SQL의 장점: 직접 SQL 쿼리 작성으로 복잡한 쿼리 최적화 가능, 데이터베이스 전용 기능 활용 가능
  • 혼합 접근 방식: ORM으로 대부분의 작업 처리, 복잡한 성능 최적화 시 Raw SQL 사용

섹션별 세부 요약

1. ORM 모델 정의

- SQLAlchemy를 사용해 데이터베이스 스키마를 Python 클래스로 정의

- declarative_base()로 베이스 클래스 생성, ColumnTable 정의

- engine = create_engine()으로 데이터베이스 연결 설정, Session 객체 생성

2. ORM 기반 레포지토리 구현

- get_job_descriptions_by_company_orm() 함수에서 session.query()로 ORM 객체 조회

- filter() 메서드로 조건 적용, all()로 결과 반환

- try-finally 블록으로 세션 정리

3. ORM의 장단점

- 장점:

  • Python 객체 사용으로 SQL 구문 추상화, 유지보수성 향상
  • 자동 파라미터 바인딩으로 SQL 인젝션 방지

- 단점:

  • 복잡한 쿼리 최적화 시 성능 저하 가능성
  • 고급 쿼리 처리 시 ORM 한계 존재

4. Raw SQL 기반 레포지토리 구현

- engine.connect()로 직접 SQL 쿼리 실행, connection.execute() 사용

- :company_id 파라미터 바인딩으로 SQL 인젝션 방지

- fetchall()로 결과 반환, row['company_name'] 형식으로 데이터 접근

5. Raw SQL의 장단점

- 장점:

  • 직접 SQL 작성으로 성능 최적화 및 데이터베이스 기능 활용 가능
  • 쿼리 투명성 제공

- 단점:

  • 수동 매핑 필요, 유지보수 어려움
  • 중복된 CRUD 작업 시 코드 비효율

6. 혼합 접근 방식

- 대부분의 작업은 ORM으로 처리, 복잡한 성능 최적화 시 Raw SQL 사용

- ORM의 고수준 추상화와 Raw SQL의 정밀 조절을 결합해 효율성 극대화

결론

- ORM을 사용해 대부분의 데이터베이스 작업을 처리하고, 복잡한 쿼리 최적화 시 Raw SQL을 사용하는 혼합 접근 방식이 실무에서 효과적

- SQLAlchemy ORMRaw SQL의 장단점을 이해하고 상황에 따라 적절히 선택해야 함