Django와 SQLAlchemy 중 어떤 Python ORM이 더 나은가요?

ORM이란 무엇인가요?

Python의 ORM 프레임워크(Django 및 SQLAlchemy) 간의 차이점을 소개하기 전에 먼저 ORM 프레임워크의 목적을 완전히 이해해야 합니다.

ORM은 객체 관계형 매핑을 의미합니다. ORM이 실제 환경에서 얼마나 유용한지 정확하게 설명하는 다음 세 단어를 차례로 살펴보겠습니다.

● Objects – 이 부분은 Python과 같은 프레임워크 및 프로그래밍 언어를 사용하여 개체를 나타냅니다.

● Relationship – 사용 중인 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템) 데이터베이스를 나타내는 부분입니다. 여기에는 널리 사용되는 많은 관계형 데이터베이스가 포함되며 MSSQL, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL, MariaDB, PerconaDB, TokuDB와 같은 데이터베이스를 사용하고 있을 수 있습니다. 대부분의 관계형 데이터베이스의 공통점은 관계형 구조(테이블, 열, 키, 제약 조건 등)입니다.

● Mapping – 마지막 부분은 처음 두 부분의 개체와 데이터 테이블 간의 연결과 연결을 나타냅니다.

그러므로 ORM은 데이터에 의존하는 애플리케이션을 만드는 과정을 단순화하기 위해 프로그래밍 언어와 데이터베이스를 연결하는 것이라고 결론 내릴 수 있습니다.

Django와 SQLAlchemy의 비교 활동 기록과 데이터 매핑

Django ORM은 활성 레코드를 사용하여 구현됩니다. 이 구현은 대부분의 ORM에서 볼 수 있습니다. 기본적으로 데이터베이스의 모든 행은 코드의 개체에 직접 매핑되고 그 반대의 경우도 마찬가지라고 할 수 있습니다. Django와 같은 ORM 프레임워크는 코드에서 속성을 사용하기 위해 스키마를 미리 정의할 필요가 없으며, 프레임워크가 데이터베이스 스키마를 보고 구조를 "이해"할 수 있기 때문에 스키마를 사용하기만 하면 됩니다. 또한 레코드가 테이블의 특정 행에 매핑되므로 데이터베이스에 레코드를 저장하는 것도 가능합니다.

SQLAlchemy는 데이터 매핑을 사용하여 구현됩니다. 이 방식으로 구현하면 데이터베이스 구조와 객체 구조 사이에 간격이 있습니다(액티브 레코드 구현처럼 1:1이 아닙니다). 대부분의 경우 데이터베이스와의 상호 작용(예: 개체 저장)을 유지하려면 추가 지속성 계층을 사용해야 합니다. 따라서 활성 레코드(반대)로 구현될 때 save() 메소드를 호출할 수는 없지만, 반면 코드는 데이터베이스의 전체 관계 구조의 작동에 대해 알 필요가 없습니다. 코드와 데이터베이스 사이의 직접적인 관계.

그럼 그 중 누가 승리할까요? 아무것도 아님. 그것은 당신이 달성하려는 것에 달려 있습니다. 귀하의 애플리케이션이 서로 다른 데이터 엔터티 간의 어렵고 복잡한 규칙을 사용하지 않고 대부분 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 프로그램인 경우 Active Record 구현(Django)을 채택해야 한다고 생각합니다. 귀하의 제품에 대한 MVP를 어려움 없이 쉽고 빠르게 설정할 수 있도록 도와드립니다. "비즈니스 규칙"과 제약 조건이 많은 경우 활동 기록 고려 사항을 엄격하게 준수하도록 강제하지 않으므로 데이터 매핑 모델을 사용하는 것이 좋습니다.

복잡한 쿼리를 사용하세요

어떤 경우에는 Django와 SQLAlchemy를 동시에 사용할 수 있습니다. 제가 실제 생활에서 여러 번 본 주요 사용 사례는 모든 일반 CRUD 작업에 대한 Django와 더 복잡한 쿼리, 일반적으로 읽기 전용 쿼리에 대한 SQLAlchemy입니다.

이에 대한 자세한 내용과 예를 보려면 BetterWorks 엔지니어링 블로그를 확인하세요(저희는 연결되어 있지 않지만 어쨌든 해당 블로그를 좋아합니다).

기본 키가 자동으로 생성됩니다

두 프레임워크의 또 다른 차이점은 Django는 테이블에 대한 기본 키를 자동으로 생성할 수 있지만 SQLAlchemy는 그렇지 않다는 것입니다. 기본 키는 각 테이블에 대해 수동으로 생성되어야 합니다. 장단점을 비교해 보세요. 테이블의 기본 키에 가장 적합한 프레임워크는 무엇이라고 생각하시나요? 이는 팀의 지식과 경험을 토대로 귀하의 재량에 따라 결정될 수 있습니다.

자동 제출

기본적으로 Django는 자동으로 제출하지만 SQLAlchemy는 그렇지 않습니다. 자동 커밋은 프레임워크 사용 방법(트랜잭션, 롤백 등)에 영향을 줍니다.

지원되는 데이터베이스

Django와 SQLAlchemy는 모두 MySQL, PostgreSQL, Oracle 및 SQLite에서 작동합니다. MSSQL을 사용하는 경우 MSSQL을 완벽하게 지원하는 SQLAlchemy를 사용해야 하며 더 많은 관련 정보와 문서도 찾을 수 있습니다.

학습 곡선

온라인에는 Django가 배우기 쉽다는 공통된 의견이 있습니다. 이는 일반적으로 특별히 복잡하지 않은 사용 사례에 사용되기 때문에 분명합니다. 따라서 더 많은 유연성을 얻기 위해 프레임워크를 학습하고 SQLAlchemy와의 교차 학습에 얼마나 많은 노력을 투자할 것인지 고려해야 합니다(정말로 필요하다고 가정).

커뮤니티 규모

의심할 여지 없이 SQLAlchemy는 Python ORM 프레임워크 중에서 가장 큰 커뮤니티를 보유하고 있습니다. 커뮤니티가 당신에게 중요하다면(그리고 그래야 한다고 생각합니다) SQLAlchemy를 선택해야 합니다. 이는 Django와 같은 다른 프레임워크에 대한 도움말을 찾을 수 없다는 의미는 아닙니다. StackOverflow에서 버그 수정, 질문에 대한 답변 및 기타 필요한 도움을 받을 수도 있지만 확률은 SQLAlchemy보다 높습니다.

성능

여기에 (X가 Y보다 빠릅니다)라고만 쓰는 것은 무책임하다고 생각합니다. ORM에는 너무 많은 기능이 있고 각 프레임워크마다 다르기 때문에 결론을 내리기가 어렵습니다. 내 경험에 따르면 프레임워크 기능을 사용하는 방식은 애플리케이션에서 데이터 계층의 전반적인 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 그러므로 성능을 기준으로 프레임워크를 선택하지 말고, 프레임워크를 합리적으로 활용하는 방법을 익힐 것을 제안합니다.

Jooq을 사용하여 ORM 프레임워크에서 원시 SQL 쿼리를 사용하거나 ORM 없이 쿼리의 일부만 사용하는 경우 모든 쿼리를 최적화하는 가장 쉬운 방법인 EverSQL 쿼리 최적화 프로그램에 대해 알아볼 수 있습니다.

요약

어쨌든 의사 결정권은 독자에게 맡기는 것이 가장 좋다고 생각합니다. 각 사용 사례는 다르며 다양한 기술이 더 적합할 수 있습니다. 위에서 언급한 차이점을 살펴보고 어떤 결정을 내렸는지 알려주세요.

위 내용은 Django와 SQLAlchemy 중 어떤 Python ORM이 더 나은가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!