SQLAlchemy
SQLAlchemy는 파이썬에서 관계형 데이터베이스와 상호작용하기 위한 SQL 툴킷이자 객체 관계 매핑(ORM) 라이브러리이다.
개요[편집 | 원본 편집]
SQLAlchemy는 파이썬 개발자에게 SQL의 모든 기능과 데이터베이스 지속성 패턴을 파이썬스러운 방식으로 사용할 수 있게 해 주며, 성능과 유연성을 모두 고려한 설계가 특징이다.[1][2] SQLAlchemy는 크게 두 부분으로 구성된다.
- Core (SQL 표현 언어 및 DBAPI 추상화 계층)
- ORM (객체 관계 매핑 계층)
주요 구성 요소[편집 | 원본 편집]
엔진(Engine) 및 연결 관리[편집 | 원본 편집]
SQLAlchemy의 엔진은 데이터베이스와의 연결을 관리하며, 커넥션 풀을 포함한다.[3] 엔진은 즉시 데이터베이스에 연결하지 않고, 쿼리 실행 시점에 연결을 확보한다.
메타데이터와 스키마 정의[편집 | 원본 편집]
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)[편집 | 원본 편집]
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)[편집 | 원본 편집]
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.[4]
세션(Session) 및 단위 작업(Unit of Work)[편집 | 원본 편집]
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[편집 | 원본 편집]
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[편집 | 원본 편집]
- 다양한 데이터베이스 지원: SQLite, PostgreSQL, MySQL, Oracle, MS SQL 등[5]
- 동기(synchronous) 및 비동기(asynchronous) 드라이버 지원[6]
- 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[편집 | 원본 편집]
다음은 SQLAlchemy ORM을 사용한 간단한 예시이다.
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)
한계 및 주의점[편집 | 원본 편집]
- 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[편집 | 원본 편집]
SQLAlchemy는 2006년 2월에 마이클 베이어(Michael Bayer)에 의해 처음 공개되었다.[7] 1.x 시리즈를 거쳐 2.0 버전에서는 API 일관성과 비동기 기능 지원이 강화되었다.[8]
같이 보기[편집 | 원본 편집]
참고 문헌[편집 | 원본 편집]
- Rick Copeland, Essential SQLAlchemy, O’Reilly Media, 2008
- Mark Ramm & Michael Bayer, SQLAlchemy: Database Access Using Python, Addison-Wesley, 2010
