[python] Peewee에서의 성능 최적화 방법 비교

29 Nov 2023

python

Peewee는 파이썬으로 작성된 간단하고 가벼운 ORM(Object-Relational Mapping) 라이브러리입니다. 하지만 때로는 대량의 데이터를 다루는 경우에 성능 이슈가 발생할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Peewee에서의 성능 최적화 방법을 비교해보겠습니다.

1. Query 캐싱

Peewee는 내부적으로 쿼리 캐싱을 지원하여 쿼리 실행 결과를 메모리에 저장합니다. 이를 통해 동일한 쿼리를 여러 번 실행해야 할 경우에 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음은 쿼리 캐싱을 사용하는 방법입니다.

from peewee import Model, SqliteDatabase

# 데이터베이스 설정
db = SqliteDatabase('my_database.db')

class MyModel(Model):
    class Meta:
        database = db

# 쿼리 캐싱 활성화
db.set_allow_sync(True)

# 동일한 쿼리 실행
results = MyModel.select().where(MyModel.column == value)

2. 인덱스 추가

Peewee에서는 특정 필드에 인덱스를 추가하여 검색 속도를 향상시킬 수 있습니다. 인덱스를 추가하는 방법은 다음과 같습니다.

from peewee import CharField, SqliteDatabase

# 데이터베이스 설정
db = SqliteDatabase('my_database.db')

class MyModel(Model):
    name = CharField(index=True)  # 인덱스 추가

    class Meta:
        database = db

# 인덱스 생성
MyModel.create_index()

# 인덱스를 사용한 검색
results = MyModel.select().where(MyModel.name == 'John')

3. Raw 쿼리 사용

Peewee는 ORM이기 때문에 SQL 쿼리를 직접 작성할 수 있습니다. 복잡한 쿼리를 수행해야 할 경우에는 Raw 쿼리를 사용하는 것이 성능을 향상시키는 방법 중 하나입니다. 다음은 Raw 쿼리를 사용하는 예입니다.

from peewee import SqliteDatabase

# 데이터베이스 설정
db = SqliteDatabase('my_database.db')

# Raw 쿼리 실행
results = db.execute_sql("SELECT * FROM my_table WHERE my_column = ?", ('value',))

4. 배치 작업 사용

Peewee에서는 한 번에 여러 개의 레코드를 생성, 업데이트 또는 삭제해야 하는 경우에 배치 작업을 사용할 수 있습니다. 배치 작업을 사용하면 여러 번의 데이터베이스 연산을 줄여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음은 배치 작업을 사용하는 예입니다.

from peewee import SqliteDatabase

# 데이터베이스 설정
db = SqliteDatabase('my_database.db')

# 여러 개의 레코드를 한 번에 생성
with db.atomic():
    MyModel.insert_many(data).execute()

# 여러 개의 레코드를 한 번에 업데이트
with db.atomic():
    MyModel.update(field='value').where(MyModel.column == value).execute()

# 여러 개의 레코드를 한 번에 삭제
with db.atomic():
    MyModel.delete().where(MyModel.column == value).execute()

Peewee에서의 성능 최적화 방법을 비교해보았습니다. 이를 활용하여 대량의 데이터를 처리하는 애플리케이션에서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 참고로, 각 방법의 성능은 사용하는 데이터베이스 종류와 데이터의 양 등에 따라 다를 수 있으니 실제 환경에서 테스트해보는 것이 좋습니다.

참고 자료

Peewee 공식 문서: https://docs.peewee-orm.com