SQLAlchemy에서 SELECT AS 사용법

기본 사용법

from sqlalchemy import create_engine, Table, select

engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")
metadata = MetaData()
table = Table("users", metadata, 
              Column("id", Integer, primary_key=True),
              Column("name", String(255)),
              Column("email", String(255))
)

# 이름을 'user_name'으로 변경하여 'name' 컬럼 선택
query = select(table.name.label("user_name"))
result = engine.execute(query)

for row in result:
    print(row["user_name"])

위 코드는 users 테이블의 name 컬럼을 선택하고, 결과 컬럼 이름을 user_name으로 변경합니다.

함수와 결합 사용

SELECT AS는 함수와 결합하여 사용할 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine, Table, select, func

engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")
metadata = MetaData()
table = Table("orders", metadata, 
              Column("id", Integer, primary_key=True),
              Column("customer_id", Integer),
              Column("item_id", Integer),
              Column("quantity", Integer),
              Column("order_date", Date)
)

# 'order_date' 컬럼을 'formatted_date'로 변환하여 선택
query = select(
    func.strftime("%Y-%m-%d", table.order_date).label("formatted_date")
)
result = engine.execute(query)

for row in result:
    print(row["formatted_date"])

위 코드는 orders 테이블의 order_date 컬럼을 strftime() 함수를 사용하여 문자열 형식으로 변환하고, 결과 컬럼 이름을 formatted_date로 지정합니다.

여러 컬럼 선택 및 별칭 지정

SELECT AS를 사용하여 여러 컬럼을 선택하고 각 컬럼에 별칭을 지정할 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine, Table, select

engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")
metadata = MetaData()
table = Table("products", metadata, 
              Column("id", Integer, primary_key=True),
              Column("name", String(255)),
              Column("price", Float),
              Column("category", String(255))
)

# 'name', 'price' 컬럼을 선택하고 별칭 지정
query = select(
    table.name.label("product_name"),
    table.price.label("unit_price")
)
result = engine.execute(query)

for row in result:
    print(f"Product Name: {row['product_name']}, Price: {row['unit_price']}")

위 코드는 products 테이블의 name 컬럼을 product_name으로, price 컬럼을 unit_price로 별칭을 지정하여 선택합니다.

주의:

• SELECT AS는 결과 컬럼의 이름만 변경하며, 컬럼 자체의 데이터를 변경하지는 않습니다.
• 동일한 이름을 가진 컬럼을 구분하기 위해 AS를 사용하는 경우, 별칭은 서로 달라야 합니다.

SQLAlchemy 예제 코드: 관계형 데이터베이스 조작

데이터베이스 연결 및 테이블 정의

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String

# SQLite 데이터베이스 연결 엔진 생성
engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")

# 메타데이터 객체 생성
metadata = MetaData()

# 'users' 테이블 정의
users_table = Table("users", metadata,
                    Column("id", Integer, primary_key=True),
                    Column("name", String(255)),
                    Column("email", String(255))
)

# 'orders' 테이블 정의
orders_table = Table("orders", metadata,
                    Column("id", Integer, primary_key=True),
                    Column("user_id", Integer, ForeignKey("users.id")),
                    Column("item_id", Integer),
                    Column("quantity", Integer),
                    Column("order_date", Date)
)

# 테이블 생성
metadata.create_all(engine)

데이터 삽입

from sqlalchemy import insert

# users 테이블에 데이터 삽입
users_insert = insert(users_table)
engine.execute(users_insert, [
    {"name": "Alice", "email": "[email protected]"},
    {"name": "Bob", "email": "[email protected]"},
    {"name": "Charlie", "email": "[email protected]"},
])

# orders 테이블에 데이터 삽입
orders_insert = insert(orders_table)
engine.execute(orders_insert, [
    {"user_id": 1, "item_id": 123, "quantity": 2, "order_date": "2023-10-05"},
    {"user_id": 2, "item_id": 456, "quantity": 1, "order_date": "2023-11-14"},
    {"user_id": 3, "item_id": 789, "quantity": 3, "order_date": "2023-12-21"},
])

데이터 선택 및 조회

from sqlalchemy import select, func

# users 테이블에서 모든 사용자 조회
users_query = select(users_table)
result = engine.execute(users_query)
for row in result:
    print(f"User ID: {row['id']}, Name: {row['name']}, Email: {row['email']}")

# 특정 사용자의 주문 조회
orders_query = select(orders_table).where(orders_table.c.user_id == 2)
result = engine.execute(orders_query)
for row in result:
    print(f"Order ID: {row['id']}, User ID: {row['user_id']}, Item ID: {row['item_id']}, Quantity: {row['quantity']}, Order Date: {row['order_date']}")

# 가장 최근 주문 조회
latest_order = select(orders_table).order_by(orders_table.c.order_date.desc()).limit(1)
result = engine.execute(latest_order)
for row in result:
    print(f"Latest Order ID: {row['id']}, User ID: {row['user_id']}, Item ID: {row['item_id']}, Quantity: {row['quantity']}, Order Date: {row['order_date']}")

# 주문 건수 및 총 금액 통계
order_stats = select(
    orders_table.c.user_id,
    func.count(orders_table.c.id).label("order_count"),
    func.sum(orders_table.c.quantity * orders_table.c.price).label("total_amount")
).group_by(orders_table.c.user_id)
result = engine.execute(order_stats)
for row in result:
    print(f"User ID: {row['user_id']}, Order Count: {row['order_count']}, Total Amount: {row['total_amount']}")

데이터 수정

from sqlalchemy import update

# 특정

SQLAlchemy 대체 방법

Pony ORM

• SQLAlchemy와 유사한 기능을 제공하며, 더 간결하고 사용하기 쉬운 API를 가지고 있습니다.
• 특히, 동시성 처리와 캐싱 기능이 강력합니다.

Declarative Meta

• 데이터 모델을 정의하는 데 도움이 되는 Python 라이브러리입니다.
• SQLAlchemy와 함께 사용하거나, 독립적으로 사용할 수 있습니다.
• 간결하고 명확한 코드 작성을 촉진합니다.

SAmple

• SQLAlchemy의 하위 집합으로, 핵심 기능만 제공합니다.
• 간단한 프로젝트에 적합하며, 배우기 쉽습니다.
• 성능이 빠르고, 메모리 사용량이 적습니다.

Tortoise ORM

• 비동기 Python 웹アプリケーション을 위한 asyncio 기반 ORM입니다.
• 데이터베이스 작업을 비동기적으로 처리하여 성능을 향상시킵니다.
• SQLAlchemy와 유사한 API를 제공합니다.

Mapped

• 객체 지향 프로그래밍 개념을 기반으로 설계되었습니다.
• 사용하기 쉽고, 유연합니다.

선택 가이드:

• 사용 편의성: Pony ORM, Declarative Meta, SAmple은 SQLAlchemy보다 배우기 쉽고 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.
• 기능: SQLAlchemy는 가장 많은 기능을 제공하며, 복잡한 데이터 모델링을 지원합니다. Pony ORM은 비교적 새로운 도구이지만, 강력한 기능을 제공합니다. Declarative Meta, SAmple, Mapped는 더 기본적인 기능만 제공하지만, 간단한 프로젝트에 적합합니다.
• 비동기 처리: Tortoise ORM은 비동기 Python 웹애플리케이션에 적합합니다.
• 성능: SAmple, Mapped는 빠른 성능을 제공합니다.

추가 고려 사항:

• 커뮤니티: SQLAlchemy는 가장 활발한 커뮤니티를 가지고 있습니다. Pony ORM, Tortoise ORM도 성장하는 커뮤니티를 가지고 있습니다. Declarative Meta, SAmple, Mapped는 비교적 작은 커뮤니티를 가지고 있습니다.

결론:

개별 프로젝트의 요구 사항에 따라 최적의 SQLAlchemy 대체 방법을 선택해야 합니다.

• 위 목록은 모든 SQLAlchemy 대체 방법을 포함하지는 않습니다.
• 새로운 ORM 도구들이 지속적으로 개발되고 있습니다.