Python에서 데이터베이스와 상호작용하는 두 가지 강력한 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
- 대상자: Python 개발자, SQLAlchemy 사용자, 데이터베이스와 상호작용하는 백엔드 개발자
- 난이도: 중간 이상 (SQLAlchemy 기초 지식 필요)
핵심 요약
- ORM(객체-관계 매핑) 사용: SQLAlchemy의 ORM을 통해 Python 객체로 데이터베이스를 조작할 수 있으며, SQL 주석과 보안 관리가 자동화된다.
- Raw SQL 사용: 복잡한 쿼리나 성능 최적화 시 직접 SQL을 작성할 수 있으나, 수동 매핑과 오류 발생 가능성이 높다.
- 선택 기준: 일반적인 CRUD 작업은 ORM, 고급 쿼리나 데이터베이스 기능 활용 시 Raw SQL을 사용하는 것이 효과적이다.
섹션별 세부 요약
1. ORM 모델 정의
- SQLAlchemy의
declarative_base()
를 사용해 데이터베이스 스키마를 Python 클래스로 정의한다. - 예시:
JobDescription
과CandidateResume
모델에서Column
과Text
등의 타입을 사용해 필드를 정의. create_engine
을 통해 데이터베이스 연결을 생성하고,Session
을 통해 ORM 세션을 구성.
2. ORM 기반 리포지토리
- ORM을 사용해 Python 객체로 데이터베이스 쿼리를 수행.
- 예시:
get_job_descriptions_by_company_orm()
함수에서session.query()
로 조건을 걸고filter()
를 통해 결과를 조회. Session
객체는finally
블록에서 명시적으로 닫아야 한다.
3. ORM 접근 방식의 장점
- 추상화 및 간결성: SQL 문을 직접 작성하지 않고 Python 객체를 사용해 쿼리를 생성.
- 유지보수성: 모델 변경 시 자동으로 관련 쿼리가 업데이트.
- 보안: 자동 파라미터 바인딩으로 SQL 인젝션 방지.
4. ORM 접근 방식의 단점
- 추상화 오버헤드: 매우 복잡한 쿼리나 성능 최적화 시 ORM의 제한이 발생할 수 있음.
- 복잡한 쿼리 처리: 고급 쿼리 작성 시 직접 SQL 사용이 필요.
5. Raw SQL 기반 리포지토리
- SQLAlchemy의
engine.connect()
를 통해 직접 SQL 쿼리를 실행. - 예시:
get_job_descriptions_by_company_raw()
함수에서connection.execute()
로 파라미터화된 SQL 쿼리 실행. fetchall()
로 결과를 반환.
6. Raw SQL 접근 방식의 장점
- 정밀 제어: 복잡한 쿼리나 성능 최적화 시 직접 SQL을 조작 가능.
- 투명성: 실제 전송되는 SQL 문을 확인 가능.
- 유연성: 데이터베이스 특화 기능(예: 특정 함수) 사용 가능.
7. Raw SQL 접근 방식의 단점
- 수동 매핑: 결과를 Python 객체로 변환해야 하며, 오류 발생 가능성 증가.
- 반복성: 일반적인 CRUD 작업 시 반복적 SQL 작성 필요.
8. 요약 및 비교
- ORM은 대부분의 데이터베이스 작업에 적합하지만, Raw SQL은 고급 쿼리나 데이터베이스 기능 활용 시 더 효과적.
- 실제 시스템에서는 ORM을 기본으로 사용하고, 복잡한 경우에만 Raw SQL을 활용하는 것이 일반적.
결론
- ORM 사용 권장: 일반적인 데이터베이스 조작 시 ORM을 사용해 유지보수성과 보안을 확보하고, Raw SQL 사용 권장: 성능 최적화나 복잡한 쿼리가 필요한 경우 직접 SQL을 사용하되, 파라미터화된 쿼리로 SQL 인젝션을 방지해야 한다.
- SQLAlchemy의 ORM과 Raw SQL을 적절히 조합해 시스템의 유연성과 안정성을 균형 있게 유지하는 것이 중요하다.