https://github.com/myeonghan-nim/orm

📖 Study: ORM
https://github.com/myeonghan-nim/orm

django orm python

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JSON representation

📖 Study: ORM

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/myeonghan-nim/orm
• Owner: myeonghan-nim
• Created: 2021-12-18T07:34:07.000Z (about 3 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-11-20T12:32:00.000Z (about 1 month ago)
• Last Synced: 2024-11-20T13:30:09.034Z (about 1 month ago)
• Topics: django, orm, python
• Language: Python
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# Study: ORM

## ORM

ORM은 데이터베이스와 프로그래밍 언어의 객체 사이의 매핑을 제공하여 개발자가 SQL을 직접 작성하지 않고도 데이터베이스를 다룰 수 있도록 돕는 역할.

이를 통해 코드의 가독성과 유지보수성을 높이는 한편 데이터베이스와의 상호작용을 추상화하여 생산성을 향상.

### django와 ORM

#### django 모델 클래스와 데이터베이스 테이블의 관계

- django 모델 클래스는 데이터베이스 테이블과 1:1로 매핑.

  - 각 모델 클래스의 속성은 테이블의 열(column)에 해당.

  - 모델 클래스의 인스턴스는 테이블의 행(row)에 해당.

#### ORM의 동작 흐름

1. 쿼리 빌드: Python 객체의 메서드를 호출하면 django가 이를 SQL 쿼리로 변환.

2. SQL 실행: 데이터베이스 백엔드에서 해당 SQL을 실행.

3. 결과 매핑: 쿼리 결과를 다시 Python 객체로 매핑하여 반환.

### ORM의 장단점

1. 장점

   - 생산성 향상: SQL을 직접 작성하지 않아도 되어 코드 작성 속도 향상.

   - 데이터베이스 독립성: PostgreSQL, MySQL, SQLite 등 다양한 DBMS에서 동일한 코드로 동작.

   - 보안: SQL Injection을 기본적으로 방지.

   - 가독성: Pythonic한 코드로 비즈니스 로직에 집중 가능.

2. 단점

   - 복잡한 쿼리 성능: 매우 복잡한 SQL 쿼리는 ORM으로 작성하면 성능이 저하 가능성 존재.

   - 추상화 오버헤드: ORM의 추상화 레이어로 인해 일부 작업은 SQL보다 느림.

   - 쿼리 최적화 어려움: ORM 사용 시 생성된 SQL을 명확히 이해하지 못하면 성능 문제가 발생.