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SQLAlchemy는 파이썬에서 관계형 데이터베이스와 상호작용하기 위한 SQL 툴킷이자 객체 관계 매핑(ORM) 라이브러리이다.

== 개요 ==
SQLAlchemy는 파이썬 개발자에게 SQL의 모든 기능과 데이터베이스 지속성 패턴을 파이썬스러운 방식으로 사용할 수 있게 해 주며, 성능과 유연성을 모두 고려한 설계가 특징이다.<ref>SQLAlchemy 공식 문서</ref><ref>“Overview — SQLAlchemy 2.0 Documentation”</ref>  
SQLAlchemy는 크게 두 부분으로 구성된다.
* '''Core (SQL 표현 언어 및 DBAPI 추상화 계층)'''
* '''ORM (객체 관계 매핑 계층)'''

== 주요 구성 요소 ==

=== 엔진(Engine) 및 연결 관리 ===
SQLAlchemy의 엔진은 데이터베이스와의 연결을 관리하며, 커넥션 풀을 포함한다.<ref>“SQLAlchemy ORM Tutorial”</ref>  
엔진은 즉시 데이터베이스에 연결하지 않고, 쿼리 실행 시점에 연결을 확보한다.

=== 메타데이터와 스키마 정의 ===
SQLAlchemy에서는 MetaData 객체를 사용하여 테이블, 열, 관계 등에 대한 스키마 정의를 표현할 수 있다.  
이미 존재하는 데이터베이스의 스키마를 반영(reflect)하여 파이썬 객체로 가져오는 기능도 제공한다.

=== SQL 표현 언어 (Expression Language) ===
Core 계층에서는 SQL 표현 언어를 활용하여 SQL 구문을 파이썬 코드로 구성하고 실행할 수 있다.  
예: select(), insert(), update(), delete() 등의 함수형 API 제공

=== 객체 관계 매핑 (ORM) ===
ORM 계층에서는 파이썬 클래스를 데이터베이스 테이블에 매핑하고, 인스턴스의 변경 사항을 데이터베이스에 반영할 수 있다.  
SQLAlchemy ORM은 데이터 매퍼(Data Mapper) 패턴을 채택하여, 도메인 모델과 데이터베이스 구조를 느슨하게 결합한다.<ref>“Features — SQLAlchemy”</ref>

=== 세션(Session) 및 단위 작업(Unit of Work) ===
ORM에서는 Session 객체를 통해 객체를 추가, 수정, 삭제하고 트랜잭션 단위로 커밋 또는 롤백할 수 있다.  
세션은 변경된 객체를 추적하고, 일괄적으로 SQL 구문을 생성하는 단위 작업(Unit of Work) 패턴을 따른다.

=== 관계 설정 및 로딩 전략 ===
일대다, 다대일, 다대다 관계를 지원하며, '''지연 로딩(lazy loading)'''과 '''즉시 로딩(eager loading)''' 등의 전략을 설정할 수 있다.  
관계형 데이터를 효율적으로 조회하기 위한 다양한 로딩 옵션을 제공한다.

== 특징 및 장점 ==
* 다양한 데이터베이스 지원: SQLite, PostgreSQL, MySQL, Oracle, MS SQL 등<ref>“Features — SQLAlchemy”</ref>
* 동기(synchronous) 및 비동기(asynchronous) 드라이버 지원<ref>“Features — SQLAlchemy”</ref>
* 사용자 정의 타입과 변환 처리 지원
* SQL 표현 및 ORM 기능의 유연한 혼용 가능
* 스키마 반영(reflection), 마이그레이션 도구(Alembic 등)와의 연계
* 데이터베이스 독립성 확보: 특정 DBMS에 종속되지 않는 코드 작성 가능

== 사용 예시 ==
다음은 SQLAlchemy ORM을 사용한 간단한 예시이다.

<syntaxhighlight lang="python">
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import declarative_base, relationship, sessionmaker

Base = declarative_base()

class Director(Base):
    __tablename__ = 'directors'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String, nullable=False, unique=True)
    movies = relationship("Movie", back_populates="director")

class Movie(Base):
    __tablename__ = 'movies'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    title = Column(String, nullable=False)
    year = Column(Integer)
    director_id = Column(Integer, ForeignKey('directors.id'))
    director = relationship("Director", back_populates="movies")

engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)
Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

d = Director(name="Christopher Nolan")
m = Movie(title="Inception", year=2010, director=d)
session.add_all([d, m])
session.commit()

for movie in session.query(Movie).all():
    print(movie.title, movie.director.name)
</syntaxhighlight>

== 한계 및 주의점 ==
* 러닝 커브가 다소 높다. 초심자가 모든 개념을 이해하기 어렵다.
* ORM 계층의 추상화로 인해 복잡한 쿼리나 성능 최적화가 필요한 경우 Core 또는 순수 SQL을 병행해야 할 때가 있다.
* 부적절한 매핑이나 관계 설정은 N+1 쿼리 문제 등 비효율적 동작을 초래할 수 있다.

== 역사 및 버전 ==
SQLAlchemy는 2006년 2월에 마이클 베이어(Michael Bayer)에 의해 처음 공개되었다.<ref>“SQLAlchemy (Wikipedia)”</ref>  
1.x 시리즈를 거쳐 2.0 버전에서는 API 일관성과 비동기 기능 지원이 강화되었다.<ref>“Overview — SQLAlchemy 2.0 Documentation”</ref>

== 같이 보기 ==
* [[ORM 프레임워크]]
* [[데이터베이스]]

== 참고 문헌 ==
* Rick Copeland, ''Essential SQLAlchemy'', O’Reilly Media, 2008  
* Mark Ramm & Michael Bayer, ''SQLAlchemy: Database Access Using Python'', Addison-Wesley, 2010

== 각주 ==
<references />
[[분류:파이썬]]
[[분류:프로그래밍]]