[python] Peewee의 성능 개선 방안 탐구하기

29 Nov 2023

python

Peewee는 파이썬으로 작성된 경량 ORM(Object Relational Mapper) 라이브러리로써, 데이터베이스와의 상호작용을 단순화시켜주는 강력한 도구입니다. 그러나 대량의 데이터 처리 또는 복잡한 쿼리의 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

이번 블로그 포스트에서는 Peewee의 성능을 향상시키기 위한 몇 가지 방법에 대해 알아보겠습니다.

인덱스 사용하기

데이터베이스 테이블의 컬럼에 인덱스를 추가하여 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. Peewee에서는 index=True 옵션을 사용하여 컬럼에 인덱스를 추가할 수 있습니다.

class MyModel(BaseModel):
    name = CharField(index=True)
    age = IntegerField()

위의 예제에서 name 컬럼에 인덱스를 추가하였습니다.

배치 처리 사용하기

대량의 데이터를 한 번에 처리하기보다는 작은 배치 단위로 처리하는 것이 성능을 향상시킬 수 있습니다. Peewee에서는 atomic() 데코레이터를 사용하여 배치 처리를 쉽게 구현할 수 있습니다.

from peewee import atomic

@atomic()
def process_batch(batch):
    for data in batch:
        # 데이터 처리 로직
        pass

def process_data(data):
    # 데이터 가져오기
    batches = [...]
    
    for batch in batches:
        process_batch(batch)

위의 예제에서는 process_data 함수에서 데이터를 작은 배치 단위로 처리하기 위해 process_batch 함수를 호출하였습니다.

원시 쿼리 사용하기

일부 복잡한 쿼리의 경우 Peewee의 ORM 기능보다 원시 쿼리를 사용하는 것이 더욱 효율적일 수 있습니다. Peewee에서는 query() 메서드를 사용하여 원시 쿼리를 실행할 수 있습니다.

def get_customers_by_age(age):
    query = "SELECT * FROM customers WHERE age = ?"
    return database.execute_sql(query, (age,))

위의 예제에서는 get_customers_by_age 함수에서 customers 테이블에서 age 컬럼이 주어진 값과 일치하는 레코드를 반환하는 원시 쿼리를 실행하였습니다.

쿼리 최적화

Peewee의 select_related() 메서드를 사용하여 쿼리 결과에 관련된 모든 데이터를 한 번에 로드할 수 있습니다. 이를 통해 여러 번의 쿼리 실행을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

from peewee import prefetch

query = Customer.select().where(Customer.id > 100)
query = prefetch(query, Order)

위의 예제에서는 Customer 모델과 관련된 Order 모델을 한 번에 로드하여 쿼리 성능을 향상시켰습니다.

결론

Peewee는 강력한 ORM 라이브러리이지만, 대량의 데이터 처리나 복잡한 쿼리의 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Peewee의 성능을 향상시키기 위한 몇 가지 방법에 대해 살펴보았습니다. 인덱스 사용, 배치 처리, 원시 쿼리 사용, 그리고 쿼리 최적화 등을 활용하여 Peewee 애플리케이션의 성능을 개선할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 Peewee의 공식 문서를 참조해주시기 바랍니다.

Peewee 공식 문서