ORM vs Raw SQL in Python: SQLAlchemy Database Access Strateg

파이썬에서 ORM과 Raw SQL의 차이점: SQLAlchemy로 데이터베이스 접근 전략

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

Python 개발자, 특히 SQLAlchemy를 사용하여 데이터베이스를 조작하는 중간~고급 수준 개발자

핵심 요약

  • ORM(예: SQLAlchemy ORM)의 장점:

- 추상화와 간결성 (query().filter()로 SQL 생성 자동화)

- 유지보수성 (모델 변경 시 쿼리 자동 업데이트)

- 보안성 (자동 파라미터 바인딩으로 SQL 인젝션 방지)

  • Raw SQL의 장점:

- 정밀 조절 (데이터베이스 특화 기능 직접 활용)

- 성능 최적화 (복잡한 쿼리 직접 작성 가능)

  • 권장 전략:

- 일반적인 경우 ORM 사용 (생산성, 안전성)

- 성능 향상이 필요한 경우 Raw SQL 사용 (예: 복잡한 조인, 인덱스 활용)

섹션별 세부 요약

1. ORM 접근 방식: SQLAlchemy ORM 사용 예시

  • JobDescription 모델 정의 및 Session 객체를 통해 쿼리 실행
  • filter(JobDescription.company_id == company_id)로 조건 적용
  • ORM 장점:

- Python 객체와의 직접 상호작용

- 자동 SQL 생성 및 유지보수성 향상

- SQLAlchemy ORM에서 제공하는 관계 처리 기능 활용

2. Raw SQL 접근 방식: 직접 쿼리 작성 예시

  • engine.connect()를 통해 연결 후 connection.execute()로 SQL 실행
  • SELECT ... WHERE company_id = :company_id와 파라미터 바인딩 사용
  • Raw SQL 장점:

- 데이터베이스 고급 기능 직접 활용 (예: 특정 인덱스, 저장 프로시저)

- 실행 중인 SQL 코드 직접 확인 가능

3. ORM vs Raw SQL의 주요 차이점

  • ORM 단점:

- 복잡한 쿼리 최적화 시 한계 (예: 대량 데이터 처리, 특정 DB 기능 제약)

- 객체-관계 매핑 복잡성 증가

  • Raw SQL 단점:

- SQL 인젝션 위험 증가 (수동 파라미터 처리 필요)

- 반복적 CRUD 작업 시 코드 중복 발생

결론

  • 일반적인 개발에서는 ORM을 사용하여 생산성과 안전성을 확보하고, 성능 최적화가 필요한 특정 섹션에서는 Raw SQL을 병행하는 하이브리드 전략이 효과적
  • ORM 사용 시 Session()filter()를 통해 보안성을 유지하고, Raw SQL 사용 시 :company_id와 같은 파라미터 바인딩 방식으로 SQL 인젝션을 방지해야 함