[python] Django REST framework에서의 성능 향상 기법

29 Nov 2023

Django REST framework은 웹 애플리케이션의 API를 쉽게 개발하고 관리할 수 있는 강력한 도구입니다. 하지만 대규모의 트래픽 처리나 복잡한 데이터 조작과 같은 고성능 요구사항을 충족시키기 위해서는 몇 가지 성능 향상 기법을 적용해야 할 수도 있습니다.

이번 블로그 포스트에서는 Django REST framework에서의 성능 향상을 위해 사용할 수 있는 몇 가지 기법을 살펴보겠습니다.

1. 쿼리셋 최적화

Django ORM은 편리한 데이터베이스 조작을 제공하지만, 잘못된 쿼리 사용으로 인해 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 따라서 쿼리셋을 최적화하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

select_related 메소드를 사용하여 관련된 객체들을 함께 가져올 수 있습니다. 이를 통해 N+1 쿼리 문제를 해결하고 데이터베이스에 대한 부하를 줄일 수 있습니다.

예시 코드:

class OrderViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Order.objects.select_related('customer')

prefetch_related 메소드를 사용하여 관련된 객체들을 사전에 캐싱하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 1:N 관계에서 성능 저하를 개선할 수 있는 방법입니다.

예시 코드:

class CustomerViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Customer.objects.prefetch_related('orders')

데이터베이스 쿼리 결과나 계산 결과를 캐싱하여 동일한 요청에 대한 응답 시간을 단축시킬 수 있습니다.

Django는 내장된 캐시 프레임워크를 제공하며, 이를 사용하여 데이터를 캐싱할 수 있습니다. cache_page 데코레이터를 사용하거나 캐시 키를 직접 지정하여 데이터를 캐싱할 수 있습니다.

예시 코드:

from django.views.decorators.cache import cache_page

@cache_page(60 * 15)  # 15분 동안 캐싱
def my_view(request):
    ...

데이터베이스에서 효율적인 쿼리 수행을 위해서는 적절한 인덱싱이 필요합니다. 모델의 필드에 인덱스를 설정하여 쿼리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

db_index 옵션을 사용하여 필드에 인덱스를 설정할 수 있습니다.

예시 코드:

class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100, db_index=True)
    ...

Django REST framework는 다양한 직렬화 방식을 제공합니다. 성능을 고려하여 직렬화 방식을 선택하는 것이 중요합니다.

JSONParser는 간편하게 사용할 수 있지만, 직렬화 및 역직렬화 성능이 떨어질 수 있습니다. 대량의 데이터를 전송하는 경우 MessagePackParser를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

예시 코드:

REST_FRAMEWORK = {
    'DEFAULT_PARSER_CLASSES': [
        'rest_framework_msgpack.parsers.MessagePackParser'
    ]
}

위의 성능 향상 기법을 적용하여 Django REST framework의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 많은 트래픽이 발생하는 상황에서도 안정적으로 API를 제공할 수 있게 됩니다.

더 많은 성능 향상 기법을 알고 싶다면 Django REST framework 공식 문서를 참조해주세요.