SQLAlchemy ORM vs Raw SQL: Python 데이터베이스 접근 전략

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 객체로 데이터를 조작하여 SQL 주입 방지유지보수성 향상
  • Raw SQL의 장점: 세밀한 쿼리 최적화데이터베이스 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

  • JobDescriptionCandidateResume 모델 정의 (SQLAlchemy ORM)
  • create_enginesessionmaker를 통해 데이터베이스 연결 및 세션 생성
  • query().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 실행
  • connection.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 sessionmakercreate_engine은 ORM 접근 시 필수적인 핵심 API