SQLAlchemy ORM을 사용한 대량 삽입 프로그래밍 (Python, MySQL, Database)

2024-05-13

SQLAlchemy ORM을 사용한 대량 삽입 프로그래밍 (Python, MySQL, Database)

이 문서는 SQLAlchemy ORM을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 대량 데이터를 효율적으로 삽입하는 방법을 설명합니다. SQLAlchemy는 Python에서 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용되는 강력하고 유연한 객체 관계 매핑(ORM) 라이브러리입니다. ORM은 데이터를 Python 객체로 표현하고 데이터베이스 테이블과 매핑하는 데 도움을 줍니다.

필수 조건

이 프로그래밍을 수행하기 전에 다음과 같은 사항이 필요합니다.

Python 설치
MySQL 설치 및 데이터베이스 설정
SQLAlchemy 설치

단계별 가이드

필수 라이브러리 가져오기:

import sqlalchemy as sa
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

엔진 및 세션 설정:

engine = sa.create_engine("mysql+pymysql://user:password@host:port/database")
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

데이터 모델 정의:

class User(sa.Base):
    __tablename__ = "users"

    id = sa.Column(sa.Integer, primary_key=True)
    name = sa.Column(sa.String(255))
    email = sa.Column(sa.String(255))

    def __repr__(self):
        return f"<User id={self.id} name={self.name} email={self.email}>"

대량 데이터 준비:

users = [
    {"name": "John Doe", "email": "[email protected]"},
    {"name": "Jane Doe", "email": "[email protected]"},
    {"name": "Peter Jones", "email": "[email protected]"},
    # ... 추가 데이터
]

대량 삽입 수행:

# 하나씩 삽입하는 방법 (느림)
for user_data in users:
    user = User(**user_data)
    session.add(user)
    session.commit()

# 대량 삽입을 위한 효율적인 방법
session.bulk_save_objects([User(**user_data) for user_data in users])
session.commit()

참고 사항

bulk_save_objects() 함수는 SQLAlchemy 1.4 이상 버전에서 사용할 수 있습니다. 이전 버전에서는 session.add_all() 함수를 사용할 수 있습니다.
대량 삽입 속도를 높이려면 데이터베이스 트랜잭션을 사용하는 것이 좋습니다.
bulk_save_objects() 함수는 데이터 검증을 수행하지 않으므로 데이터 유효성을 확인하는 것이 중요합니다.

예제 코드 (Python, MySQL, Database)

import sqlalchemy as sa
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 데이터베이스 연결 정보 설정
engine = sa.create_engine("mysql+pymysql://user:password@host:port/database")
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 사용자 모델 정의
class User(sa.Base):
    __tablename__ = "users"

    id = sa.Column(sa.Integer, primary_key=True)
    name = sa.Column(sa.String(255))
    email = sa.Column(sa.String(255))

    def __repr__(self):
        return f"<User id={self.id} name={self.name} email={self.email}>"

# 대량 삽입할 데이터 준비
users = [
    {"name": "John Doe", "email": "[email protected]"},
    {"name": "Jane Doe", "email": "[email protected]"},
    {"name": "Peter Jones", "email": "[email protected]"},
    # ... 추가 데이터
]

# 대량 삽입 수행
session.bulk_save_objects([User(**user_data) for user_data in users])
session.commit()

# 데이터베이스 커밋

print("데이터 삽입 완료!")

필수 라이브러리 가져오기:
- sqlalchemy: SQLAlchemy ORM 및 엔진 기능 가져오기
- sessionmaker: 데이터베이스 세션 만들기 위한 클래스 가져오기
엔진 및 세션 설정:
- engine: MySQL 데이터베이스 연결 문자열 사용하여 엔진 객체 생성
- Session: 엔진 객체 바인딩 후 세션 생성 함수 가져오기
- session: 현재 데이터베이스 작업을 위한 세션 객체 생성
데이터 모델 정의:
- User 클래스:
  - __tablename__: 데이터베이스 테이블 이름 지정
  - id: 기본 키로 사용할 정수 컬럼
  - name: 문자열 컬럼 (사용자 이름)
  - email: 문자열 컬럼 (사용자 이메일)
  - __repr__: 객체 정보 표시하는 메서드 재정의
대량 데이터 준비:
- users 리스트: 딕셔너리 목록으로 구성
  - 각 딕셔너리는 name 및 email 키-값 쌍 포함
  - 실제 데이터는 사용자 정의 데이터로 변경해야 함
대량 삽입 수행:
- session.bulk_save_objects(): User 객체 리스트를 매개변수로 받아 데이터베이스에 효율적으로 삽입
- session.commit(): 변경 사항을 데이터베이스에 영구적으로 저장
데이터베이스 커밋:
- 삽입 작업 완료 메시지 출력

참고:

실제 데이터베이스 연결 정보, 테이블 및 컬럼 이름은 사용자 환경에 맞게 변경해야 합니다.
bulk_save_objects() 함수는 SQLAlchemy 1.4 이상 버전에서 사용할 수 있습니다. 이전 버전에서는 session.add_all() 함수를 사용할 수 있습니다.
대량 삽입 속도를 높이려면 데이터베이스 트랜잭션을 사용하는 것이 좋습니다.
bulk_save_objects() 함수는 데이터 검증을 수행하지 않으므로 데이터 유효성을 확인하는 것이 중요합니다.

대체 방법: SQLAlchemy Core를 사용한 대량 삽입 (Python, MySQL, Database)

이 문서는 SQLAlchemy Core를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 대량 데이터를 효율적으로 삽입하는 방법을 설명합니다. SQLAlchemy Core는 Python에서 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용되는 저수준 라이브러리입니다. Core는 ORM보다 더 직접적인 제어를 제공하지만 더 많은 코드 작성이 필요합니다.

필수 조건

이 프로그래밍을 수행하기 전에 다음과 같은 사항이 필요합니다.

Python 설치
MySQL 설치 및 데이터베이스 설정
SQLAlchemy 설치

단계별 가이드

필수 라이브러리 가져오기:

import sqlalchemy as sa
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

2. 엔진 및 세션 설정:

engine = sa.create_engine("mysql+pymysql://user:password@host:port/database")
Base = declarative_base()
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

데이터 모델 정의:

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = sa.Column(sa.Integer, primary_key=True)
    name = sa.Column(sa.String(255))
    email = sa.Column(sa.String(255))

대량 데이터 준비:

users = [
    {"name": "John Doe", "email": "[email protected]"},
    {"name": "Jane Doe", "email": "[email protected]"},
    {"name": "Peter Jones", "email": "[email protected]"},
    # ... 추가 데이터
]

대량 삽입 수행:

# INSERT 문 준비
insert_stmt = sa.insert(User).values(users)

# 대량 삽입 실행
session.execute(insert_stmt)
session.commit()

참고 사항

insert() 함수는 INSERT 문을 생성하는 데 사용됩니다.
values() 메서드는 삽입할 데이터 값을 지정하는 데 사용됩니다.
execute() 함수는 SQL 문을 데이터베이스에 실행합니다.
commit() 함수는 변경 사항을 데이터베이스에 영구적으로 저장합니다.

결론

SQLAlchemy Core는 Python에서 MySQL 데이터베이스에 대량 데이터를 효율적으로 삽입하는 데 사용할 수 있는 또 다른 방법입니다. 이 방법은 ORM보다 더 직접적인 제어를 제공하지만 더 많은 코드 작성이 필요합니다.

주의:

Core를 사용하면 ORM보다 더 많은 코드를 작성해야 하므로 더 복잡할 수 있습니다.
Core는 데이터베이스 작업에 대한 더 낮은 수준의 제어를 제공하지만, 이는 오류 발생 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다.
대량 삽입 속도를 높이려면 데이터베이스 트랜잭션을 사용하는 것이 좋습니다.

어떤 방법을 선택해야 할까요?

데이터 삽입 작업의 복잡성과 제어 수준에 따라 적합한 방법을 선택해야 합니다.

간편하고 빠른 방법: ORM을 사용하는 것이 좋습니다.
더 많은 제어가 필요하고 코드 작성에 익숙하다면: Core를 사용하는 것이 좋습니다.

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SQLAlchemy ORM을 사용한 대량 삽입 프로그래밍 (Python, MySQL, Database)