ORM (Object Relation Mapping)
ORM (Object Relation Mapping)은 객체-관계-맵핑의 약자로, 말 그대로 객체와 관계를 맵핑해주는 도구이다.
코드(객체)를 통해 관계형 데이터베이스를 다룰 수 있게한다.
ORM의 장점
- 유지보수의 편의성 증가
- SQL과 코드를 섞어 사용하지 않으므로 가독성 증가
- 객체지향적 접근이 가능하므로 재사용 및 유지보수가 용이
- SQL 쿼리 중복 방지
- DBMS에 대한 의존도가 낮아짐
- DBMS에 따라 문법, 기능이 달라지는 것을 신경쓸 필요 없고 ORM을 통해 일관된 방법으로 다룰 수 있음
- 보안 강화
- ORM에서 SQL 삽입 공격을 차단
Django ORM 사용
django에서 사용할 수 있는 라이브러리인 django-extensions를 통해 관계형 데이터베이스를 객체로 다룰 수 있다.
django shell 사용하기
pip install django-extensions로 라이브러리 설치- 사용할 프로젝트의 settings.py > INSTALLED_APPS에 django-extensions 추가
- 이제
python manage.py shell_plus로 django shell 진입 가능
조회
# 모든 사용자 가져오기
User.objects. all()
>> SELECT * FROM user_auth;
# 이메일 주소로 사용자 필터링하기
User.objects. filter(username='admin' )
>> SELECT * FROM user_auth WHERE username='admin';
# 사용자 이름으로 정렬하기
>> SELECT * FROM user_auth ORDER BY username ASC;- QuerySet 객체를 받아오며, 이를 변수로 저장하면 반복문 등에서 하나씩 꺼내어 사용할 수 있다.
QuerySet.__dict__: 객체를 딕셔너리로 변환
{'_state': <django.db.models.base.ModelState at 0x26df4d530a0>,
'id': 1,
'password': 'pbkdf2_sha256$600000$pLjDzijWJbFyVp6Vfi8cdq$26xMiL5jalyIUwYFNNL2J99LGgOCsWWjHvgZ7dZt2eE=',
'last_login': datetime.datetime(2023, 5, 12, 1, 48, 54, 123218, tzinfo=datetime.timezone.utc),
'is_superuser': True,
'username': 'admin',
'first_name': '',
'last_name': '',
'email': '',
'is_staff': True,
'is_active': True,
'date_joined': datetime.datetime(2023, 5, 12, 0, 53, 40, 498738, tzinfo=datetime.timezone.utc)}생성
# 새로운 사용자 생성하기
new_user = User.objects.create(
username= 'exampleuser' ,
password= 'examplepassword' ,
email= 'example@example.com' )
# 새로운 사용자 생성하기2
new_user = User(
username= 'exampleuser' ,
password= 'examplepassword' ,
email= 'example@example.com')
new_user.save()생성에는 두 가지 방법이 있다.
1. create() 메서드 이용
2. 데이터 객체를 직접 만든 뒤, save() 메서드를 통해 저장
수정
# 사용자 정보 업데이트하기
user = User.objects.get(username= 'exampleuser' )
user.email = 'newemail@example.com'
user.save()
# 사용자 삭제하기
user = User.objects.get(username= 'exampleuser' )
user.delete()- 기본적으로 조회문을 통해 데이터를 객체에 담아 수정한다.
save(),delete()등을 통해 데이터 조작을 확정한다.create()역시 데이터 조작을 확정하는 것이기 때문에save()를 하지 않아도 테이블에 데이터가 추가된다.
로깅
- settings.py 에서 로그 설정을 하면 SQL 사용 내역과 어떤 과정을 거쳐 DB의 자료를 조회하는지 로그를 남길 수 있다.
- DB의 성능 저하, 오류 등이 발생할 때 추적하는 것에 용이하다.
객체지향과 Python
데이터 구조체의 역사 (데이터 처리 방식의 진화)
초창기 - Structure Type의 형태
클래스에 아무런 메서드 없이 데이터만 담아서 사용하는 것
class User:
def __init__(self, id, name, email):
self. id = id
self.name = name
self.email = email
users = [
User(id=1, name='blackdew' , email= 'blackdew7@gmail.com' ),
User(id=2, name='django' , email= 'django@naver.com' ),
User(id=3, name='python' , email= 'python@gmail.com' ),
]User 클래스로 생성된 인스턴스는 id, name, email 값을 가지는 형식의 일종의 데이터 자료형처럼 사용할 수 있다.
데이터 구조를 명시함으로써 코드를 읽기만해도 데이터 구조를 쉽게 파악할 수 있다는 장점을 갖는다.
- 단점
- struct 타입의 데이터 구조를 정확히 알고 있어야만 데이터를 다룰 수 있다.
- 마찬가지로 데이터 구조를 알지 못하면 이 데이터를 다루는 코드를 알기 어렵다
발전된 형태 - Class 문법
데이터를 다루는 함수를 클래스 안에 담아서 사용하는 것
class User:
def __init__(self, id, name, email):
self. id = id
self.name = name
self.email = email
def domain(self):
return self.email.split('@')[-1]
def filter_domain(users, domain):
return [u for u in users if u.domain() == domain]
filtered = filter_domain(users, 'gmail.com' )
for f in filtered:
print(f.name, f.email)사용자는 데이터의 구조를 몰라도 domain() 메소드의 기능만 알고 있으면 사용할 수 있다.
현재 - 객체 지향
캡슐화, 다형성, 상속을 이용하여 객체들을 연결 시켜 프로그래밍 하는 것
코드 재사용, 유지 보수를 감소시키는 장점이 있다.
Python Class
- 파이썬에서 ‘객체 지향’을 위해 이해해야 하는 것들
- 속성(property)과 행동(method)의 관점 이해 및 사용
- 상속에 대한 이해
- self에 대한 이해
- magic methods에 대한 이해
파이썬의 기본 클래스
- list, dict, set 과 같은 자료구조는 모두 하나의 객체들이다.
dir()내장 함수는 객체가 어떤 메소드를 갖고 있는지 출력한다.
기본 클래스 상속하여 강화하기
- map 함수를 메서드 형식으로 사용하고 싶다면?
class xlist(list):
def map(self, f):
s = map(f, self)
return xlist(s)→ 이제 리스트를 선언해서 arr.map(function)을 이용하면 리스트를 반환받을 수 있다!
객체지향 방법론과 데이터 베이스
- Class 기반 객체지향 방법론을 웹에 데이터베이스 처리에 사용하는 것은 매우 어렵다.
- 객체 지향 프로그래밍과 관계형 데이터베이스는 서로 다른 패러다임을 갖고 있다.
- 쿼리에 따라 가져오는 데이터의 형태가 다르기 때문에 클래스 문법을 통해 일관적으로 처리할 수 없다.
- 데이터베이스의 스키마가 바뀌면 Class의 코드도 바꾸어주어야 하기 때문에 유지보수가 복잡해진다.
- 이를 극복하는 방법론이 바로 ORM이다.
- 데이터페이스의 테이블을 객체 지향 언어의 클래스로 맵핑함
- 이를 통해 코드 내에서 객체를 처리하는 것 처럼 데이터를 처리할 수 있다.
- django에서는 모델을 통해 ORM을 다룰 수 있다.
Django Model
- MVT 구조
DB와 ORM을 통해 데이터를 주고받을 수 있도록 데이터 구조를 지정한다.
Model을 거쳐 객체화된 데이터는 view에서 파이썬 코드를 통해 다양한 처리가 가능하다.
모델 선언 과정
1. 클래스 생성
# models.py
from django.db import models
class Post(models.Model):
title = models.CharField(max_length = 100)
content = models.TextField()
created_at = models.DateField(auto_now_add = True)
published_at = models.DateField(null = True)-
django 문법에 의해 모델은
models.Model을 상속 받아야 한다. -
저장할 자료의 Field(자료형)를 선언해야한다.
-
공식문서 : https://docs.djangoproject.com/en/4.2/ref/models/fields/#model-field-types
-
커스텀 자료형을 만들어 사용할수도 있다.
2. Migrate
이 과정을 거치친 후 migration을 만들어야 한다.
python manage.py makemigrations <app 이름> : 지정한 앱에 migration을 추가한다.
migrate 전
migrations 파일 생성 후
- migrate 정보를 저장하는 일종의 버전 역할을 하는 파이썬 파일이 생성되었다.
- 이제 migrate를 할 경우 manage.py가 새로운 버전 파일을 읽어 테이블 구조를 생성한다.
migrate 후
- class에 선언한 구조대로 테이블이 생성되었다.
3. 관리자페이지 등록
- 테이블을 생성한 application의
admin.py에 추가한 모델을 등록하면 된다.
# admin.py
from django.contrib import admin
from . import models
# Register your models here.
admin.site.register(models.Post)
- 생성한 테이블이 관리자페이지에 등록되었다.
버전 되돌리기
- 만약 이전 버전으로 돌아가고 싶다면
migrate명령어를 통해 쉽게 돌아갈 수 있다. python manage.py migrate blog 0001: blog앱에서 선언했던 0001버전으로 돌아간다.
Model Field의 종류
- CharField : 짧은 문자열, max_length로 최대 길이를 지정해야한다.
- TextField : 긴 문자열, 최대 길이를 지정할 필요가 없다.
- IntergerField : 정수 값 필드
- DataField : 날짜 값 필드
- 관계형 필드 : SQL에서 JOIN과 동일한 역할을 한다.
-
ForeignKey : 일대다 관계를 형성하는 관계형 필드
-
OneToOneField : 일대일 관계를 형성하는 관계형 필드
-
ManyToManyField : 다대다 관계를 형성하는 관계형 필드
-
연결하려는 모델을 매개변수로 입력
class Student(models.Model): user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE) name = models.CharField(max_length=50) year = models.IntegerField() -
User와 Student는 일대일 관계이다 → 한명의 유저는 한명의 학생이다.
- User는 장고에서 제공하는 기본 모델이기 때문에 건드리지 않고 이런식으로 일대일 관계를 연결하여 사용하는 경우가 많다.
-
- 관계데이터베이스의 관계성은 기능도 많고 복잡함도 많으니 되도록 따로 공부하도록 하자..
관계형 필드
- 자식 객체 → 부모 객체 접근 (일대일, 다대다에서 다)
- 연결된 테이블의 데이터를 테이블명 체이닝을 통해 가져올 수 있다.
- ex) user와 student 테이블이 연결되었을 때 →
user.student.name식으로 사용 가능
- 부모 객체 → 자식 객체 접근 (다대다, 다대일에서 일)
- 하나의 데이터만 가져오는 것이 불가능하므로 필드명에 더해 조건을 넣어주어야 한다.
- ex)
student.course_set.all()→ 모두 가져오기 - ex)
student.course_set.get(id=5)→ 연결된 데이터중 id 컬럼값이 5인 데이터만 가져오기 - 위와 같이
<테이블명>_set으로 묶어 사용한다. → 필드가 지정되어있을 경우 필드로 사용하면 된다.
ORM을 View에서 사용하기
shell_plus에서 사용했던 ORM 문법을 사용할 수 있다.
# views.py
def post_list(req, id):
posts = models.Post.objects.all()
post = posts.get(id=id)
return render(req,
'blog/post.html',
{
'title' : post.title,
'content': post.content
})<!-- post.html -->
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Document</title>
</head>
<body>
<h2>{{ title }}</h2>
<p>{{ content }}</p>
</body>
</html>
blog/post/2/도메인으로 이동하면 해당 id의 데이터를 받아올 수 있다.
ORM QuerySet 조회 예제
# title에 This가 포함된 post 추출
Post.objects.all().filter(title__contains='This')
# title에 This가 포함된 post 제외
Post.objects.all().exclude(title__contains='This')
# 여러 조건으로 조회: 아래와 같이 여러 조건을 걸어 데이터를 조회할 수 있다.
Post.objects.filter(title__contains='this', title__endswith='title')
Post.objects.filter(title__contains='this').filter(title__endswith='title')
# or and 연산자 사용
from django.db.models import Q
Post.objects.filter(Q(title__contains='this') | Q(title__endswith='title'))
Post.objects.filter(Q(title__contains='this') & Q(title__endswith='title'))
# title에 대소문자 구분 없이 this가 포함된 post 추출
Post.objects.filter(title__icontains=’this’)
# title이 this로 시작하는/끝나는 post 추출
Post.objects.filter(title__startswith=’This’)
Post.objects.filter(title__endswith=’title’)
# id가 1, 2, 3인 post 추출
Post.objects.filter(id__in=[ 1, 2, 3])
# id가 1~9인 post 추출
Post.objects.filter(id__range=( 1,10))
# 날짜 관련
Post.objects.filter(published_at__lt=timezone.now())
Post.objects.filter(published_at__gte=timezone.now())
Post.objects.filter(created_at__year=’ 2019’)
Post.objects.filter(created_at__month=’ 5’)
Post.objects.filter(created_at__day=’ 21’)
Post.objects.filter(published_at__isnull= True)- filter에서 컬럼명과 필터 이름을 묶을때 언더바 2개를 사용한다는 것에 주의하자.
