SQLAlchemy에서 다중 스레딩 사용
SQLAlchemy에서 다중 스레딩 사용
세션 관리
SQLAlchemy에서 세션은 데이터베이스와의 연결 및 트랜잭션 관리를 담당하는 객체입니다. sessionmaker 함수를 사용하여 세션 팩토리를 만들 수 있습니다. 세션 팩토리는 새 세션 인스턴스를 생성하는 데 사용됩니다.
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from myapp import engine
Session = sessionmaker(bind=engine)
다음 코드는 Session 팩토리를 사용하여 새 세션을 만들고 데이터베이스에 사용자를 추가하는 방법을 보여줍니다.
session = Session()
user = User(name='Alice', email='[email protected]')
session.add(user)
session.commit()
scoped_session 사용
각 스레드에 독립적인 세션을 제공하려면 scoped_session 함수를 사용할 수 있습니다. scoped_session은 스레드 로컬 저장소에 세션을 저장하여 각 스레드가 자체 세션에 액세스할 수 있도록 합니다.
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from myapp import engine
Session = sessionmaker(bind=engine)
ScopedSession = scoped_session(Session)
다음 코드는 ScopedSession을 사용하여 스레드에서 사용자를 검색하는 방법을 보여줍니다.
def get_user(user_id):
session = ScopedSession()
user = session.query(User).filter_by(id=user_id).one()
return user
threading.local 사용
scoped_session 외에도 threading.local 모듈을 사용하여 스레드 로컬 저장소에 세션을 직접 저장할 수 있습니다.
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from myapp import engine
from threading import local
Session = sessionmaker(bind=engine)
session_storage = local()
def get_session():
if not hasattr(session_storage, 'session'):
session_storage.session = Session()
return session_storage.session
def get_user(user_id):
session = get_session()
user = session.query(User).filter_by(id=user_id).one()
return user
주의 사항
- 각 스레드에서 자체 세션을 사용해야 합니다. 여러 스레드에서 동일한 세션을 공유하면 데이터 손상 또는 충돌이 발생할 수 있습니다.
- 세션은 사용 후 반드시 커밋하거나 롤백해야 합니다. 커밋하지 않은 변경 사항은 데이터베이스에 저장되지 않습니다.
scoped_session또는threading.local을 사용하여 스레드 로컬 저장소에 세션을 저장하는 경우 세션 종료 후에는 반드시 닫아야 합니다. 닫히지 않은 세션은 메모리 누수를 발생시킬 수 있습니다.
추가 정보
결론
SQLAlchemy에서 다중 스레딩 사용: 예제 코드
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from threading import Thread
# 데이터베이스 엔진 생성
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
# 세션 팩토리 생성
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 사용자를 나타내는 클래스
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64))
email = Column(String(128))
# 사용자 추가 함수
def add_user(name, email):
session = Session()
user = User(name=name, email=email)
session.add(user)
session.commit()
# 사용자 검색 함수
def get_user(user_id):
session = Session()
user = session.query(User).filter_by(id=user_id).one()
return user
# 사용자를 추가하는 스레드 함수
def add_user_thread(name, email):
add_user(name, email)
# 10개의 스레드 생성 및 시작
threads = []
for i in range(10):
thread = Thread(target=add_user_thread, args=(f'User {i}', f'user{i}@example.com'))
threads.append(thread)
thread.start()
# 모든 스레드가 종료될 때까지 대기
for thread in threads:
thread.join()
이 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.
sqlite:///mydb.db라는 이름의 SQLite 데이터베이스에 대한 엔진을 만듭니다.Session이라는 세션 팩토리를 만듭니다.User라는 이름의 클래스를 정의하여 사용자를 나타냅니다. 이 클래스에는id,name및email필드가 있습니다.add_user함수를 정의하여 데이터베이스에 사용자를 추가합니다.get_user함수를 정의하여 사용자 ID로 사용자를 검색합니다.add_user_thread함수를 정의하여 사용자를 추가하는 작업을 수행합니다.- 10개의 스레드를 생성하고 각 스레드에서
add_user_thread함수를 시작합니다. - 모든 스레드가 종료될 때까지 기다립니다.
이 예제는 기본적인 예시이며 실제 애플리케이션에서는 더 복잡한 작업을 수행해야 할 수도 있습니다. 하지만 이 코드는 SQLAlchemy에서 다중 스레딩을 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
추가 예제
다음은 SQLAlchemy에서 다중 스레딩을 사용하는 다른 몇 가지 예제입니다.
- 여러 스레드에서 동시에 데이터베이스를 읽고 쓸 수 있도록
after_commit및after_transaction핸들러를 사용하는 방법. - 작업자 큐를 사용하여 여러 스레드에서 데이터베이스 작업을 처리하는 방법.
- Celery 또는 RQ와 같은 작업자 큐 시스템과 함께 SQLAlchemy를 사용하는 방법.
결론
SQLAlchemy에서 다중 스레딩을 위한 대체 방법
asyncio 사용
asyncio는 비동기 프로그래밍을 위한 Python 라이브러리입니다. asyncio를 사용하면 여러 작업을 동시에 실행할 수 있으며 이는 데이터베이스 작업의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.
import asyncio
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 데이터베이스 엔진 생성
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
# 세션 팩토리 생성
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 사용자를 나타내는 클래스
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64))
email = Column(String(128))
# 사용자 추가 함수
async def add_user(name, email):
async with Session() as session:
user = User(name=name, email=email)
session.add(user)
await session.commit()
# 사용자 검색 함수
async def get_user(user_id):
async with Session() as session:
user = await session.query(User).filter_by(id=user_id).one()
return user
# 사용자를 추가하는 비동기 함수
async def add_user_async(name, email):
await add_user(name, email)
# 비동기 이벤트 루프 실행
async def main():
await add_user_async('User 1', '[email protected]')
await add_user_async('User 2', '[email protected]')
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
add_user함수를 정의하여 데이터베이스에 사용자를 추가합니다. 이 함수는 비동기 함수이며async with문을 사용하여 세션 컨텍스트 관리를 수행합니다.add_user_async함수를 정의하여add_user함수를 비동기적으로 호출합니다.main함수를 정의하여add_user_async함수를 두 번 호출합니다.asyncio.run함수를 사용하여main함수를 실행합니다.
이 예제는 asyncio를 사용하여 SQLAlchemy에서 다중 스레딩을 수행하는 방법을 보여줍니다. asyncio는 여러 작업을 동시에 실행할 수 있으므로 데이터베이스 작업의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.
다른 데이터베이스 드라이버 사용
SQLAlchemy는 다양한 데이터베이스 드라이버를 지원합니다. 일부 드라이버는 다른 드라이버보다 다중 스레딩에 더 적합할 수 있습니다. 예를 들어, PostgreSQL 드라이버는 MySQL 드라이버보다 다중 스레딩에 더 적합합니다.
데이터베이스 풀링 사용
데이터베이스 풀링은 여러 연결을 풀에 저장하고 필요에 따라 연결을 제공하는 기술입니다. 데이터베이스 풀링을 사용하면 각 요청에 대한 새 연결을 만들 필요가 없으므로 성능을 향상시킬 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스 사용
NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 다중 스레딩에 더 적합할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 ACID 트랜잭션을 지원하지 않으므로 데이터 손상 가능성이 적습니다.
결론
python multithreading sqlalchemy
