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_engine
을 통해 데이터베이스 연결 설정Session
클래스로 데이터베이스 세션 생성 및 관리filter()
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.sessionmaker
를 통해 세션 관리, 연결 종료 처리 필수- 복잡한 쿼리 시
engine.connect()
로 직접 SQL 실행, 파라미터화된 쿼리 사용하여 보안 강화