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SQLAlchemy & SQLite

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학림 edited this page Jul 15, 2026 · 1 revision

1. SQLAlchemy란?

SQLAlchemy는 파이썬(Python) 환경에서 데이터베이스를 제어하기 위한 SQL 툴킷이자 ORM 라이브러리입니다

SQLAlchemy는 왜 등장했는가?

  1. 문제
    객체-관계 패러다임 불일치: 파이썬(객체 지향)과 RDB(관계형 데이터)가 데이터를 다루는 사상 자체가 달라서 발생하는 문제
    * 파이썬은 모든 것을 객체(Object)로 다루는 반면, 데이터베이스는 데이터를 행(Row)과 열(Column)로 다룹니다.

  2. 해결책
    ORM(Object-Relational Mapping): 이 패러다임의 불일치를 해결하기 위해 등장한 소프트웨어 설계 패턴이자 기술

  3. 구현체
    SQLAlchemy: ORM을 파이썬(Python) 생태계에서 구현해 낸 라이브러리

  • 옛날에는 SQL 코드를 주입해서 사용했다고 한다..
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE email = '" + user_email + "'")

2. SQLite란?

실제 데이터가 저장되는 데이터베이스 엔진

* 위에서, " ~ 파이썬과 RDB가 데이터를 다루는 사상 자체가 달라 ~ "에서 RDB를 담당한다.

SQLite는 왜 등장했는가?

  1. 문제
    기존 서버형 데이터베이스의 무거움: MySQL, PostgreSQL 등은 별도의 데이터베이스 서버 프로세스를 설치하고 네트워크를 통해 통신하므로 설정과 유지보수 비용 발생.

  2. 해결책
    임베디드 데이터베이스: 가벼운 데이터를 다루는 경우, 별도의 독립된 서버 프로세스 없이 애플리케이션 내부에 직접 포함되어 데이터를 관리(서버리스)

LocalHub 프로젝트처럼 가볍게 프로젝트를 하거나 테스트 용으로 다룰 때 유용하게 쓰인다고 합니다

3. SQLAlchemy의 장단점

장점

  • 데이터베이스 추상화:
    코드는 파이썬으로만 작성하고, 실제 어떤 DB(PostgreSQL, MySQL, SQLite)를 사용할지는 설정만 하면 DB에 맞는 SQL로 알아서 변환
  • ORM 기능:
    데이터베이스 테이블을 파이썬 클래스로 정의하고, SQL 쿼리 작성 없이 파이썬 메서드 호출만으로 CRUD 작업 수행
  • 보안성:
    기본적으로 모든 쿼리 파라미터를 바인딩 처리하므로, SQL 인젝션 공격으로부터 안전합니다.
    객체지향으로 데이터를 명확하게 구분해서 관리하는게 가능하므로, SQL 쿼리의 '고정된 뼈대(구조)'와 '입력된 데이터(값)'를 철저히 분리해서 데이터베이스에 전달

단점

  • 성능 오버헤드:
    파이썬 객체를 SQL 쿼리로 컴파일하고, 반대로 DB 결과를 다시 파이썬 객체로 변환(하이드레이션)하는 과정에서 연산 비용 추가
  • 가파른 학습 곡선?
    파이썬 진영의 다른 ORM(예: Django ORM)에 비해 구조가 다소 복잡하고 자유도가 높음
    => 요즘 시대에 구현은 AI가 하니까 학습 곡선은 더이상 단점이 아니라는 개인적 생각

4. ORM 심화

① Engine (엔진)

  • 데이터베이스와의 실제 연결을 담당
  • 내부적으로 커넥션 풀(Connection Pool) 관리
    => 미리 지정된 개수만큼 DB와 연결을 맺어놓음.
    이후 요청이 들어오면 idle 커넥션 하나를 줘서 DB 연결 비용(지연)을 아낌
  • 파이썬 코드를 SQL로 번역하는 변환기 포함

② Declarative Base (선언적 베이스)

  • 파이썬 클래스 ↔︎ 데이터베이스 테이블 매핑
from sqlalchemy.orm import declarative_base

Base = declarative_base()

# User 클래스 ↔︎ users 테이블
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    # Column 정의
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

③ Session (세션) & Unit of Work (작업 단위)

  • 데이터베이스와의 트랜잭션 관리
  • Unit of Work 패턴: 세션은 객체 변경사항을 바로 DB에 쿼리를 전송하지 않고 메모리 상에 모아둠(Pending)
  • 최종적으로 session.commit()이 호출되는 순간, 쌓여 있던 변경 사항들을 효율적으로 SQL로 컴파일해서 DB에 한 번에 반영(Flush & Commit)
new_user = User(name="Alice") -> record 값이 변경됨
session.add(new_user) # -> Pending 상태(DB 전송 안됨)
...
session.commit() # -> DB에 반영

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