SQLAlchemy 활용: ORM과 Raw SQL 비교 및 Python 데이터베이스 접근

데이터베이스 접근을 위한 SQLAlchemy 활용 요약

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터베이스

대상자

Python 개발자 및 데이터베이스 접근에 관심 있는 프로그래머

난이도: 중급 이상 (ORM과 직접 SQL 사용에 대한 이해 필요)

핵심 요약

  • ORM(객체 지향 매핑)과 직접 SQL 사용의 차이점을 명확히 비교
  • ORM: 객체 기반 쿼리 작성, SQL 자동 생성, 보안성 강화
  • Raw SQL: 직접 SQL 작성, 성능 최적화 가능, 그러나 유지보수 어려움
  • 하이브리드 접근 방식이 권장됨 (ORM 주로 사용, 복잡한 쿼리 시 Raw SQL 활용)
  • SQLAlchemy ORM 예시 JobDescription, CandidateResume 모델 정의
  • 세션 관리 및 연결 종료 처리의 중요성 강조

섹션별 세부 요약

1. ORM 기반 접근 방법

  • JobDescription, CandidateResume 모델 클래스 정의 (SQLAlchemy ORM)
  • create_engine을 통해 데이터베이스 연결 설정
  • Session 클래스로 데이터베이스 세션 생성 및 관리
  • filter() 메서드로 쿼리 생성, .all()로 결과 반환
  • 장점: 객체 기반 처리, SQL 자동 생성, SQL 인젝션 방지
  • 단점: 복잡한 쿼리 최적화 시 한계

2. Raw SQL 기반 접근 방법

  • engine.connect()를 통해 직접 SQL 실행
  • 파라미터화된 쿼리 사용 (:company_id 등)
  • fetchall()로 결과 추출, RowProxy 객체 반환
  • 장점: 정확한 SQL 제어, 데이터베이스 고유 기능 활용 가능
  • 단점: 결과 매핑 수동 처리, 오류 가능성 증가

3. ORM vs Raw SQL 비교 및 결론

  • ORM: 생산성 향상, 유지보수성 강화
  • Raw SQL: 성능 최적화 가능, 복잡한 쿼리 처리에 유리
  • 하이브리드 전략이 실무 적용 시 가장 효과적 (ORM 주로 사용, 복잡한 경우 Raw SQL 활용)

결론

  • ORM을 기본으로 사용하고, 성능 최적화가 필요한 경우 Raw SQL을 병행하는 하이브리드 접근 방식을 추천
  • SQLAlchemy.orm.sessionmaker를 통해 세션 관리, 연결 종료 처리 필수
  • 복잡한 쿼리 시 engine.connect()로 직접 SQL 실행, 파라미터화된 쿼리 사용하여 보안 강화