SQLAlchemy를 활용한 데이터베이스 상호작용의 두 가지 접근 방식

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

- Python 개발자 (중급 이상): SQLAlchemy ORM 및 Raw SQL 사용 경험 필요한 개발자

- 난이도: 중급 (ORM과 Raw SQL의 장단점 이해 필요)

핵심 요약

• ORM(직접 객체 매핑) 방식의 장점:

- ORM을 통해 Python 객체로 SQL 작업 가능

- SQLAlchemy ORM 기반으로 모델 변경 시 쿼리 자동 업데이트

• Raw SQL 방식의 장점:

- Raw SQL로 복잡한 쿼리 최적화 가능

- 데이터베이스 특화 기능(예: 인덱스 활용) 직접 사용 가능

• 권장 전략: 일반 작업은 ORM, 성능 극대화 필요 시 Raw SQL 병행 사용

섹션별 세부 요약

1. ORM 모델 정의

- orm_models.py 파일에서 JobDescription, CandidateResume 모델 정의

- SQLAlchemy의 declarative_base()를 사용해 데이터베이스 스키마 코드화

- ORM 모델은 자동으로 SQL 쿼리 생성

2. ORM 기반 리포지토리

- repository_orm.py에서 ORM을 활용한 쿼리 생성 예시

- Session 객체를 통해 데이터베이스와 상호작용

- ORM은 SQL 인젝션 방지 및 유지보수성 향상

3. Raw SQL 기반 리포지토리

- repository_raw.py에서 직접 SQL 쿼리 작성

- text() 함수를 사용한 Raw SQL 실행 예시

- 데이터베이스 최적화(예: JOIN, 인덱스) 직접 조절 가능

4. ORM vs Raw SQL 비교

- ORM: 추상화와 안정성 제공 (SQL 인젝션 방지, 코드 재사용성 향상)

- Raw SQL: 세밀한 제어와 성능 최적화 가능 (복잡한 쿼리, DB 기능 활용)

결론

• 실무 팁: 일반적인 CRUD 작업은 ORM 사용, 복잡한 성능 최적화는 Raw SQL 병행 적용
• 구현 예시: ORM 기반 모델 정의 후, 특정 성능 이슈 발생 시 해당 쿼리에 text() 적용
• 최종 권장: ORM과 Raw SQL의 혼합 사용으로 생산성과 제어력을 균형 잡아야 함