데이터베이스 연동은 현대의 애플리케이션 개발에서 필수 불가결한 요소입니다. 데이터를 저장하고 조회하며, 필요한 경우 수정하거나 삭제할 수 있는 기능을 제공하기 때문에 매우 중요합니다. 하지만 많은 요청과 복잡한 작업을 처리해야하는 경우, 동기적으로 데이터베이스와 통신하는 것은 성능 저하를 일으킬 수 있습니다. 이러한 상황에서 동기와 비동기 처리의 차이가 나타나게 됩니다.

동기 처리

동기 처리는 요청을 보낸 후 응답이 올 때까지 기다리는 방식을 말합니다. 즉, 요청을 보낸 후 응답이 올 때까지 다음 동작을 수행하지 않는 것입니다. 이는 일반적으로 프로그램의 흐름을 막고, 다른 작업을 수행할 수 없는 단점이 있습니다. 아래는 파이썬에서 데이터베이스에 동기적으로 접근하는 예제입니다.

import sqlite3

# 데이터베이스 연결
connection = sqlite3.connect("example.db")
cursor = connection.cursor()

# 동기적으로 데이터 조회
cursor.execute("SELECT * FROM users")
result = cursor.fetchall()  # 모든 결과 가져오기

# 결과 출력
for row in result:
    print(row)

# 연결 종료
cursor.close()
connection.close()

비동기 처리

비동기 처리는 요청을 보낸 후 응답을 기다리는 동안 다른 작업을 수행할 수 있는 방식입니다. 즉, 요청과 응답 간의 시간을 최대한 활용하여 병렬적으로 다른 작업을 처리합니다. 이는 일반적으로 병렬 처리 및 성능 향상의 장점을 제공합니다. 아래는 파이썬에서 데이터베이스에 비동기적으로 접근하는 예제입니다.

import asyncio
import sqlite3

# 비동기적으로 데이터 조회
async def fetch_data():
    connection = sqlite3.connect("example.db")
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM users")
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()
    return result

# 비동기 함수 실행
async def main():
    result = await fetch_data()
    for row in result:
        print(row)

# 이벤트 루프 실행
if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())

비동기 처리를 위해 asyncio를 사용하여 이벤트 루프를 실행하고, await 키워드를 사용하여 비동기 함수의 실행 결과를 기다립니다.

결론

데이터베이스 연동에서 동기와 비동기 처리는 성능과 프로그램의 흐름에 큰 영향을 미칩니다. 동기 처리는 응답이 올 때까지 기다리는 동안 프로그램의 다른 작업을 중지시키지만, 비동기 처리는 응답을 기다리는 동안 병렬적으로 다른 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 애플리케이션의 요구 사항과 성능을 고려하여 적절한 방식을 선택해야 합니다.