SQLAlchemy를 사용한 데이터베이스 연결 및 테이블 정의
2024-05-13
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
- 데이터 모델을 정의하고, 데이터베이스와 매핑하는 데 도움이 되는 Python 라이브러리입니다.
- 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.
- 문서: SQLAlchemy는 가장 포괄적이고 상세한 문서를 가지고 있습니다. Pony ORM, Tortoise ORM도 좋은 문서를 가지고 있습니다. Declarative Meta, SAmple, Mapped는 문서가 다소 부족할 수 있습니다.
결론:
개별 프로젝트의 요구 사항에 따라 최적의 SQLAlchemy 대체 방법을 선택해야 합니다.
주의:
- 위 목록은 모든 SQLAlchemy 대체 방법을 포함하지는 않습니다.
- 새로운 ORM 도구들이 지속적으로 개발되고 있습니다.
python sqlalchemy
