[파이썬] ORM을 사용한 데이터베이스 샤딩

01 Sep 2023

python

개요

데이터베이스 샤딩은 대형 애플리케이션에서 발생할 수 있는 데이터베이스 처리 능력과 확장성 문제를 해결하기 위한 방법입니다. 샤딩은 데이터를 여러 개의 데이터베이스 인스턴스로 분할하여 처리하고, 각각의 인스턴스를 이용하여 병렬로 작업을 수행함으로써 성능을 향상시킵니다.

ORM(객체 관계 매핑)은 개발자가 객체 지향 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터베이스를 조작할 수 있게 해주는 도구입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Python에서 ORM을 사용하여 데이터베이스 샤딩을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

SQLAlchemy ORM

Python에서 가장 인기 있는 ORM인 SQLAlchemy를 사용하여 데이터베이스 샤딩을 구현할 수 있습니다. SQLAlchemy ORM은 자동으로 SQL문을 생성하고 실행해주며, 데이터베이스와의 상호작용을 추상화하여 개발자가 더욱 편리하게 작업할 수 있도록 도와줍니다.

설치

SQLAlchemy ORM을 사용하기 위해 먼저 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install sqlalchemy

데이터베이스 연결

SQLAlchemy는 다양한 데이터베이스에 대한 지원을 제공합니다. 원하는 데이터베이스에 맞는 드라이버를 설치하고, 연결하기 위해 아래와 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine

# MySQL 데이터베이스에 연결
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://<username>:<password>@<host>/<database>')

ORM 모델 정의

ORM을 사용하기 위해 모델을 정의해야 합니다. 아래는 간단한 예시 모델입니다.

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    email = Column(String(100))

데이터 샤딩

데이터 샤딩을 위해 여러 개의 데이터베이스 인스턴스를 사용합니다. 각각의 인스턴스는 고유한 인덱스 범위를 가지고 있고, 해당 범위의 데이터를 처리합니다. 이를 위해 SQLAlchemy의 sharded_session 클래스를 사용할 수 있습니다.

아래는 예시적인 데이터 샤딩 구현 코드입니다.

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm import sharded_session

# 데이터베이스 연결 (인스턴스의 수만큼 반복)
engines = [
    create_engine('mysql+mysqlconnector://<username>:<password>@<host>/<database>'),
    create_engine('mysql+mysqlconnector://<username>:<password>@<host>/<database>'),
    # ...
]

# 세션 팩토리 생성
ShardedSession = sharded_session(sessionmaker(bind=engines))

# 샤딩된 세션 생성
session = ShardedSession()

# 데이터 샤딩을 통한 작업 수행
users = session.query(User).filter(User.id > 100).all()

데이터베이스 작업 수행

샤딩된 세션을 통해 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다. SQLAlchemy ORM을 사용하면 일반적인 CRUD(Create, Retrieve, Update, Delete) 작업을 쉽게 구현할 수 있습니다.

아래는 예시적인 데이터베이스 작업 코드입니다.

# 사용자 생성
user = User(name='John Doe', email='john.doe@example.com')
session.add(user)
session.commit()

# 사용자 조회
user = session.query(User).filter_by(name='John Doe').first()

# 사용자 정보 수정
user.email = 'johndoe@example.com'
session.commit()

# 사용자 삭제
session.delete(user)
session.commit()

결론

Python의 SQLAlchemy ORM을 사용하면 데이터베이스 샤딩을 더욱 효과적으로 구현할 수 있습니다. ORM을 통해 SQL문 작성에 대한 복잡성을 줄이고, 샤딩된 데이터베이스 인스턴스와의 작업 수행을 간편하게 할 수 있습니다. 이를 통해 대용량 애플리케이션의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.