SQLAlchemy에서 filter와 filter_by의 차이점
2024-07-27
SQLAlchemy에서 filter와 filter_by의 차이점
필터링 조건:
filter: 조건식을 사용하여 데이터를 필터링합니다. 이 조건식은 임의의 Python 표현식일 수 있으며, 비교 연산자, 논리 연산자, 함수 등을 포함할 수 있습니다.filter_by: 열 이름과 값의 쌍을 사용하여 데이터를 필터링합니다. 좀 더 간단하고 직관적인 방식이지만,filter만큼 강력하지는 않습니다.
복잡성:
filter: 더 복잡하고 다양한 필터링 조건을 만들 수 있습니다. 여러 조건을 연결하고, 서브쿼리를 사용하고, 심지어 동적 SQL을 작성하는 데도 사용할 수 있습니다.filter_by: 단순한 필터링 작업에만 적합합니다. 열 이름과 값을 기반으로 간단한 조건을 설정하는 데만 사용할 수 있습니다.
성능:
filter: 일반적으로filter_by보다 느립니다. 조건식이 더 복잡하고, 더 많은 계산이 필요하기 때문입니다.filter_by: 간단하고 효율적인 필터링 작업에 적합합니다. 특히, 인덱싱된 열을 기반으로 필터링하는 경우 성능이 좋습니다.
사용 시나리오:
filter: 복잡한 필터링 조건이 필요한 경우, 데이터 관계를 기반으로 필터링해야 하는 경우, 동적 SQL을 작성해야 하는 경우 사용합니다.filter_by: 간단한 필터링 작업, 특히 인덱싱된 열을 기반으로 필터링해야 하는 경우 사용합니다.
예제:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# filter를 사용한 필터링
users = session.query(User).filter(User.age > 20, User.name.like('%Kim%'))
# filter_by를 사용한 필터링
users = session.query(User).filter_by(age=21, name='Kim Jong-un')
SQLAlchemy filter와 filter_by 예제 코드
사용 예시:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text
# 데이터베이스 연결 설정
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 데이터베이스 스키마 정의
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(255))
age = Column(Integer)
email = Column(String(255))
# 데이터베이스 테이블 생성 (없으면)
Base.metadata.create_all(engine)
# 세션 생성
session = Session()
# 데이터 추가
user1 = User(name='Kim Jong-un', age=33, email='jongun@朝鲜.com')
user2 = User(name='Moon Jae-in', age=68, email='[email protected]')
user3 = User(name='Park Geun-hye', age=69, email='[email protected]')
session.add_all([user1, user2, user3])
session.commit()
# filter를 사용한 필터링
# 20세 이상이고 이름에 'Kim'이 포함된 사용자 조회
users = session.query(User).filter(User.age > 20, User.name.like('%Kim%'))
# 결과 출력
for user in users:
print(f"이름: {user.name}, 나이: {user.age}, 이메일: {user.email}")
# filter_by를 사용한 필터링
# 나이가 21이고 이름이 'Kim Jong-un'인 사용자 조회
users = session.query(User).filter_by(age=21, name='Kim Jong-un')
# 결과 출력
for user in users:
print(f"이름: {user.name}, 나이: {user.age}, 이메일: {user.email}")
설명:
- 데이터베이스 연결 및 스키마 정의:
create_engine함수를 사용하여 SQLite 데이터베이스에 연결합니다.declarative_base함수를 사용하여 기본 SQLAlchemy 클래스를 정의합니다.User클래스는users테이블을 나타내고,id,name,age,email열을 정의합니다.metadata.create_all메서드를 사용하여 테이블을 데이터베이스에 생성합니다.
- 세션 생성 및 데이터 추가:
sessionmaker함수를 사용하여 세션 객체를 생성합니다.- 세 개의
User객체를 생성하고 세션에 추가합니다. commit()메서드를 사용하여 변경 사항을 데이터베이스에 저장합니다.
filter를 사용한 필터링:query()메서드를 사용하여User테이블에 대한 쿼리 객체를 생성합니다.filter()메서드를 사용하여 두 개의 조건을 연결합니다.- 첫 번째 조건은
age열이 20보다 큰지 확인합니다. - 두 번째 조건은
name열이 '%Kim%' 패턴과 일치하는지 확인합니다.
- 첫 번째 조건은
for루프를 사용하여 쿼리 결과를 반복하고 사용자 정보를 출력합니다.
filter_by를 사용한 필터링:filter_by()메서드를 사용하여 두 개의 키워드 인수를 전달합니다.age키워드 인수는age열이 21인 사용자를 선택합니다.name키워드 인수는name열이 'Kim Jong-un'인 사용자를 선택합니다.
주의:
- 이 예제는 기본적인 사용법을 보여주는 데만 사용됩니다. 실제 애플리케이션에서는 더
SQLAlchemy에서 filter와 filter_by를 대체하는 방법
where 절:
where 절은 SQL 쿼리에서 직접 조건을 지정하는 데 사용할 수 있습니다. 좀 더 직접적이고 제어력이 높지만, filter 함수만큼 유연하지는 않습니다.
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text
# ... (데이터베이스 연결 및 스키마 정의 동일)
# where 절을 사용한 필터링
users = session.query(User).where(User.age > 20, User.name.like('%Kim%'))
# 결과 출력
for user in users:
print(f"이름: {user.name}, 나이: {user.age}, 이메일: {user.email}")
하위 쿼리:
하위 쿼리는 다른 쿼리의 결과를 사용하여 필터링 조건을 만들 수 있도록 합니다. 좀 더 복잡한 필터링 작업에 유용하지만, 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text
# ... (데이터베이스 연결 및 스키마 정의 동일)
# 하위 쿼리를 사용한 필터링
subquery = session.query(User.name).filter(User.name.like('%Kim%'))
users = session.query(User).filter(User.name.in_(subquery))
# 결과 출력
for user in users:
print(f"이름: {user.name}, 나이: {user.age}, 이메일: {user.email}")
코딩:
조건에 따라 데이터를 필터링하는 사용자 정의 코드를 작성할 수 있습니다. 좀 더 유연하지만, 코드 작성 및 유지 관리가 더 어려울 수 있습니다.
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text
# ... (데이터베이스 연결 및 스키마 정의 동일)
# 코딩을 사용한 필터링
def is_kim_user(user):
return user.name.startswith('Kim')
users = session.query(User).filter(is_kim_user)
# 결과 출력
for user in users:
print(f"이름: {user.name}, 나이: {user.age}, 이메일: {user.email}")
ORM 매핑:
ORM 매핑을 사용하여 데이터 모델에 필터링 기능을 추가할 수 있습니다. 좀 더 객체 지향적인 접근 방식이지만, 설정이 더 복잡할 수 있습니다.
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# ... (데이터베이스 연결 및 스키마 정의 동일)
# @property 데코레이터를 사용하여 필터링 메서드 정의
class User(Base):
# ... (기존 열 정의 동일)
@property
def is_kim_user(self):
return self.name.startswith('Kim')
# 필터링 메서드를 사용하여 쿼리
users = session.query(User).filter(User.is_kim_user)
# 결과 출력
for user in users:
print(f"이름: {user.name}, 나이: {user.age}, 이메일: {user.email}")
filter와 filter_by는 SQLAlchemy에서 가장 일반적으로 사용되는 필터링 함수이지만, 상황에 따라 더 적합한 다른 방법이 있을 수 있습니다. 사용자의 특정 요구 사항과 선호도에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
추가 참고:
- SQLAlchemy 필터링 가이드: https://docs.
python sqlalchemy
