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# SQLAlchemy: 파이썬에서 객체 지향적으로 데이터베이스를 다루는 강력한 도구
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SQLAlchemy는 파이썬에서 데이터베이스를 다루기 위한 강력한 ORM(Object-Relational Mapper) 라이브러리입니다. ORM은 객체 지향 언어의 개념을 사용하여 관계형 데이터베이스를 다루는 방식으로, 개발자들이 SQL 문법을 직접 작성하지 않고도 데이터베이스와 상호 작용할 수 있도록 해줍니다.
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* 다양한 데이터베이스 지원: MySQL, PostgreSQL, SQLite 등 다양한 관계형 데이터베이스를 지원합니다.
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* 객체-관계 매핑: 파이썬 클래스를 데이터베이스 테이블에 매핑하여 객체 지향적인 방식으로 데이터를 관리합니다.
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* SQLAlchemy ORM: SQL을 직접 작성하지 않고, 파이썬 객체를 통해 데이터베이스를 조작할 수 있습니다.
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* SQLAlchemy Core: 저수준 API를 제공하여 복잡한 SQL 쿼리를 직접 작성할 수 있습니다.
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* 데이터베이스 마이그레이션: 데이터베이스 스키마를 관리하고 변경하는 기능을 제공합니다.
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```python
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from sqlalchemy import create_engine
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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
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from sqlalchemy import Column, Integer, String
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# 데이터베이스 연결
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engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')
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Base = declarative_base()
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# User 모델 정의
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class User(Base):
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__tablename__ = 'users'
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id = Column(Integer, primary_key=True)
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name = Column(String(50), nullable=False)
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email = Column(String(120), unique=True, nullable=False)
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# 데이터베이스 생성
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Base.metadata.create_all(engine)
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# Session 생성 (데이터베이스와의 상호작용을 위한 세션)
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from sqlalchemy.orm import sessionmaker
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Session = sessionmaker(bind=engine)
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session = Session()
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# 데이터 추가
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new_user = User(name='Alice', email='alice@example.com')
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session.add(new_user)
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session.commit()
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# 데이터 조회
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users = session.query(User).all()
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for user in users:
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print(user.name, user.email)
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```
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## 주요 개념
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* Engine: 데이터베이스에 대한 연결 정보를 담고 있는 객체입니다.
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* Session: 데이터베이스와의 상호 작용을 위한 세션 객체입니다.
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* Model: 데이터베이스 테이블에 해당하는 파이썬 클래스입니다.
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* Query: 데이터베이스에서 데이터를 조회하기 위한 쿼리 객체입니다.
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## 모델
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### 모델 정의 기본 구조
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```python
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from sqlalchemy import Column, Integer, String
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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
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Base = declarative_base()
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class User(Base):
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__tablename__ = 'users'
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id = Column(Integer, primary_key=True)
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name = Column(String(50), nullable=False)
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email = Column(String(120), unique=True, nullable=False)
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```
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* Base: 모든 모델 클래스가 상속받는 기본 클래스입니다.
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* tablename: 데이터베이스 테이블 이름을 지정합니다.
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* Column: 테이블의 각 열을 정의합니다.
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* type: 데이터 타입 (Integer, String, Float, DateTime 등)
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- Integer: 정수형 데이터
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- String(길이): 문자열 데이터
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* primary_key: 기본키 설정
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* nullable: null 허용 여부
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* unique: 중복 값 허용 여부
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* index: 인덱스 생성
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* foreign_key: 외래 키 설정
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* 그 외 다양한 속성 지원
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### 관계 설정
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- one-to-one
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```python
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user = relationship("User", back_populates="address")
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```
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- one-to-many
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```python
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orders = relationship("Order", back_populates="user")
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```
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- many-to-many
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```python
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tags = relationship("Tag", secondary=association_table, back_populates="posts")
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```
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### 모델 메타데이터
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* metadata: 모든 모델에 대한 정보를 담고 있는 객체입니다. create_all() 메서드를 사용하여 데이터베이스에 테이블을 생성합니다.
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```python
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class Post(Base):
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__tablename__ = 'posts'
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id = Column(Integer, primary_key=True)
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title = Column(String(100), nullable=False)
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content = Column(Text)
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created_at = Column(DateTime, default=func.now())
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user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
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user = relationship("User", back_populates="posts")
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```
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## 쿼리
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* session.query(모델명): 해당 모델에 대한 쿼리 객체를 생성합니다.
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### 쿼리 수행
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- 모든 데이터 조회
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```python
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results = query.all()
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```
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- 첫 번째 데이터 조회
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```python
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first_result = query.first()
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```
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- 조건에 맞는 데이터 조회
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```python
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users = session.query(User).filter(User.name == 'Alice')
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```
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- 데이터 정렬
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```python
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users = session.query(User).order_by(User.id.desc())
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```
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- 데이터 그룹화
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```python
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groups = session.query(func.count(User.id), User.city).group_by(User.city)
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```
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### 쿼리 메서드
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* filter(): 조건에 맞는 데이터를 필터링합니다.
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* order_by(): 데이터를 정렬합니다.
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* group_by(): 데이터를 그룹화합니다.
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* limit(): 조회 결과를 제한합니다.
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* offset(): 조회 시작 위치를 설정합니다.
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* all(): 모든 결과를 리스트로 반환합니다.
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* first(): 첫 번째 결과를 반환합니다.
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* one(): 정확히 하나의 결과를 반환하고, 없거나 여러 개일 경우 예외를 발생시킵니다.
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### 복잡한 쿼리
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* 조인: 여러 테이블을 연결하여 데이터를 조회합니다.
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* 서브쿼리: 쿼리 안에 또 다른 쿼리를 포함하여 복잡한 조건을 설정합니다.
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* 함수: func를 사용하여 SQL 함수를 호출합니다.
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```python
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from sqlalchemy import func
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# 특정 도시에 거주하는 사용자의 평균 나이
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result = session.query(func.avg(User.age)).filter(User.city == 'Seoul').scalar()
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```
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