SQLAlchemy ORM과 Raw SQL을 혼합할 때 알아야 할 점: Python 데이터베이스 접근의 두 가지 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
Python 개발자, 특히 SQLAlchemy ORM과 Raw SQL을 사용하는 데이터베이스 접근 관련 개발자
핵심 요약
- ORM의 장점:
Python 객체
로 데이터를 조작하여 SQL 주입 방지 및 유지보수성 향상 - Raw SQL의 장점: 세밀한 쿼리 최적화 및 데이터베이스 특정 기능 활용
- 두 접근 방식의 조합: 성능 향상과 유연성 균형을 위해 ORM과 Raw SQL을 병행 사용
섹션별 세부 요약
1. ORM 기반 접근: SQLAlchemy 사용 예시
JobDescription
및CandidateResume
모델 정의 (SQLAlchemy ORM)create_engine
및sessionmaker
를 통해 데이터베이스 연결 및 세션 생성query().filter()
를 사용한 ORM 기반 쿼리 작성- 장점: 객체 지향 접근으로 코드 가독성 향상, 자동 SQL 주입 방지
2. Raw SQL 기반 접근: 직접 쿼리 작성 예시
engine.connect()
를 통해 직접 SQL 실행connection.execute()
로 명시적 SQL 쿼리 사용 (예:SELECT ... WHERE company_id = :company_id
)- 장점: 복잡한 쿼리 최적화 가능, 데이터베이스 특정 기능 활용
- 단점: 결과 매핑 복잡성 증가, 오류 발생 가능성
3. ORM vs Raw SQL 비교 요약
- ORM: 추상화, 유지보수성, 안전성 강조 (단, 복잡한 쿼리 시 성능 저하)
- Raw SQL: 성능 및 제어권 확보 (단, 코드 중복 및 오류 발생 가능성)
- 추천: 일반 사용 시 ORM, 성능/특정 기능 필요 시 Raw SQL 병행 사용
결론
- ORM을 기본으로 사용하고, 성능 최적화가 필요한 경우에만 Raw SQL 사용
- 두 방식을 병행하여 유연성과 안정성 균형을 유지하는 것이 이상적
- SQLAlchemy의
sessionmaker
및create_engine
은 ORM 접근 시 필수적인 핵심 API