[python] API 디자인에서의 데이터베이스 접근 방법

15 Dec 2023

python

데이터베이스는 소프트웨어 개발에서 매우 중요한 역할을 합니다. API 디자인에서 데이터베이스를 효율적으로 사용하기 위해서는 몇 가지 핵심적인 고려 사항이 있습니다.

이 글에서는 Python 언어를 중심으로 데이터베이스 접근 방법을 다루고자 합니다.

ORM 사용하기
Raw SQL 쿼리
데이터베이스 연결 관리
결론

ORM 사용하기

ORM (Object-Relational Mapping)은 객체 지향 프로그래밍 언어에서 관계형 데이터베이스를 다루는 데 사용되는 기술입니다. Python에서는 SQLAlchemy나 Django의 ORM과 같은 ORM 라이브러리를 사용하여 데이터베이스에 접근할 수 있습니다. ORM을 사용하면 데이터베이스 스키마를 객체로 표현하고 객체 간의 관계를 쉽게 다룰 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 데이터베이스 연결 설정
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Base = declarative_base()
Session = sessionmaker(bind=engine)

# ORM 모델 정의
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

# 데이터베이스에 접근하여 데이터 처리
session = Session()
new_user = User(name='John', age=25)
session.add(new_user)
session.commit()

Raw SQL 쿼리

복잡한 데이터베이스 연산이 필요한 경우에는 ORM보다는 원시 SQL 쿼리를 사용하는 것이 더 좋을 수 있습니다. Python에서는 sqlite3 모듈을 사용하여 원시 SQL 쿼리를 작성하고 실행할 수 있습니다. 원시 SQL 쿼리를 사용하면 데이터베이스의 성능을 최대화할 수 있습니다.

import sqlite3

# 데이터베이스에 연결하고 쿼리 실행
conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')
cursor.execute('''INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)''', ('John', 25))
conn.commit()

데이터베이스 연결 관리

매번 데이터베이스에 쿼리를 실행할 때 마다 새로운 연결을 생성하는 것은 비효율적입니다. 데이터베이스 연결 풀링을 사용하여 여러 쿼리 간에 연결을 재사용하는 것이 중요합니다. Python에서는 SQLAlchemy나 psycopg2와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터베이스 연결 풀링을 구현할 수 있습니다.

결론

이상적으로, API 디자인에서 데이터베이스에 접근할 때에는 ORM을 사용하여 데이터를 다루고, 성능상의 이슈가 있을 때에는 원시 SQL 쿼리를 직접 작성하여 사용하는 것이 좋습니다. 데이터베이스 연결 풀링을 통해 연결을 효율적으로 관리하는 것도 중요합니다.

따라서, 데이터베이스 접근 방법을 선택할 때에는 프로젝트의 요구사항과 성능 상의 고려 사항을 종합적으로 고려해야 합니다.

이상으로, 데이터베이스에 대한 API 디자인에서의 최상의 접근 방법에 대한 내용으로 마치겠습니다.

Contents

ORM 사용하기

Raw SQL 쿼리

데이터베이스 연결 관리

결론