🔥TIL#3. Django tutorial 2-1

What you will learn?

1. Framework에서 제공하는 ORM에 대한 이해
2. Models.py로 Database 연동.
3. table과 column 에 대한 CRUD 방법.

1. Framework에서 제공하는 ORM에 대한 이해

ORM(Object Relational Mapping)은 RDBMS의 데이터를 OOP(Object Oriented Programming)의 Class로 Mapping 해주는 기능을 말한다.

[장점]

1. 객체 지향적인 코드로 인해 더 직관적이고 비즈니스 로직에 더 집중할 수 있게 도와준다.

• ORM을 이용하면 SQL Query가 아닌 직관적인 코드(메서드)로 데이터를 조작할 수 있어 개발자가 객체 모델로 프로그래밍하는 데 집중할 수 있도록 도와준다.
• 선언문, 할당, 종료 같은 부수적인 코드가 없거나 급격히 줄어든다.
• 각종 객체에 대한 코드를 별도로 작성하기 때문에 코드의 가독성을 올려준다.
• SQL의 절차적이고 순차적인 접근이 아닌 객체 지향적인 접근으로 인해 생산성이 증가한다.

2. 재사용 및 유지보수의 편리성이 증가한다.

• ORM은 독립적으로 작성되어있고, 해당 객체들을 재활용 할 수 있다.
• 때문에 모델에서 가공된 데이터를 컨트롤러에 의해 뷰와 합쳐지는 형태로 디자인 패턴을 견고하게 다지는데 유리하다.
• 매핑정보가 명확하여, ERD를 보는 것에 대한 의존도를 낮출 수 있다.

3. DBMS에 대한 종속성이 줄어든다.

• 객체 간의 관계를 바탕으로 SQL을 자동으로 생성하기 때문에 RDBMS의 데이터 구조와 Java의 객체지향 모델 사이의 간격을 좁힐 수 있다.
• 대부분 ORM 솔루션은 DB에 종속적이지 않다.
• 종속적이지 않다는것은 구현 방법 뿐만아니라 많은 솔루션에서 자료형 타입까지 유효하다.
• 프로그래머는 Object에 집중함으로 극단적으로 DBMS를 교체하는 거대한 작업에도 비교적 적은 리스크와 시간이 소요된다.
• 또한 자바에서 가공할경우 equals, hashCode의 오버라이드 같은 자바의 기능을 이용할 수 있고, 간결하고 빠른 가공이 가능하다.

[단점]

1. 완벽한 ORM 으로만 서비스를 구현하기가 어렵다.

• 사용하기는 편하지만 설계는 매우 신중하게 해야한다.
• 프로젝트의 복잡성이 커질경우 난이도 또한 올라갈 수 있다.
• 잘못 구현된 경우에 속도 저하 및 심각할 경우 일관성이 무너지는 문제점이 생길 수 있다.
• 일부 자주 사용되는 대형 쿼리는 속도를 위해 SP를 쓰는등 별도의 튜닝이 필요한 경우가 있다.
• DBMS의 고유 기능을 이용하기 어렵다. (하지만 이건 단점으로만 볼 수 없다 : 특정 DBMS의 고유기능을 이용하면 이식성이 저하된다.)

2. 프로시저가 많은 시스템에선 ORM의 객체 지향적인 장점을 활용하기 어렵다.

• 이미 프로시저가 많은 시스템에선 다시 객체로 바꿔야하며, 그 과정에서 생산성 저하나 리스크가 많이 발생할 수 있다.

2. Models.py로 Database 연동

Model.py는 Database 간 연동에 있어 사용하는 File 이다. 이곳에 정의되는 Class들은 setting.py의 DATABASES에 정의된 대상 Database에 table로서 생성되게 된다.

class Menu(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=45)
class Categories(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=45)
    menu = models.ForeignKey(Menu, on_delete=models.CASCADE)
    # FK 생성시 model class를 직접 넣어도 되고 'app.model'(여기선 services.Menu)로 입력해도 됨.

class Drinks(models.Model):
    category = models.ForeignKey(Categories, on_delete=models.CASCADE)
    korean_name = models.CharField(max_length=45)
    english_name = models.CharField(max_length=45)
    description = models.TextField()    

위 코드는 Menu, Categories, Drinks에 대한 class 이다. 이를 database로 migration하면 각자 table이 된다. 참고로 table은 기본적으로 Primary key(auto increment)값으로 'id'를 자동 할당한다. 위의 Menu를 migration 하면 Database에는 id 속성이 PK, AI 설정으로 자동 추가된다.

그럼 어떻게 하면 Models.py의 내용을 Database에 반영할까? 아래의 명령을 보자

python manage.py makemigrations [Models.py의 App 이름]

위 명령은 App을 기준으로 Database에 반영할 변경내용을 확인, migrate를 위한 file을 준비한다. file은 App/migrations 폴더에 py 형식으로 생성된다. (ex: 0001_initial.py)

파일이 준비되면 Database로 migrate 한다.

python manage.py migrate

위 명령을 실행하면 Database에 최종 반영된다. 참고로 중간에 Models.py에 정의된 class의 이름을 바꾸거나 속성을 추가하면 migrate 과정에서 framework가 일부 질의를 할때가 있다. 가령 이름을 변경시 원본이 누구였는지, non-NULL column 에 값을 강제로 넣어야 하는 상황은 어떻게 해야 할지 등을 질의할 수 있으니 알아두자.

3. table과 column 에 대한 CRUD 방법.

Django는 shell을 지원한다. shell을 통해 실시간으로 data에 대한 CRUD 트랜잭션을 처리할 수 있다.

python manage.py shell

위 명령을 실행하면 Django 제어를 위한 shell 입력 모드로 진입한다. 이곳에서 python 코드를 돌릴 수 있다.

이제 CRUD 하는 과정에 대해 예제 코드를 작성하겠다. 참고로 내가 작업중인 project는 starbucks, App은 services 이다.

1. Create

from services.Models import *
Menu.objects.create(id=1, name='음료')

위는 Menu table에 id는 1, name은 '음료'인 row를 추가하는 Queryset 이다.

2. Read

from services.Models import *
Menu.objects.get(id=1)		# id가 1인 단일 값을 얻을 때
Menu.objects.filter(id=1)	# id가 1인 list를 얻을 때

위는 Menu table에서 id는 1, name은 '음료'인 row를 추가하는 Queryset 이다. 이 Queryset에 데이터가 있다면 '.column'을 통해 속성값을 접근할 수 있다.

3. Update

from services.Models import *
queryset = Menu.objects.get(id=1)
queryset.update(name='음료')	#방법1) queryset에서 update함수 실행
	
    또는

queryset.속성 = 갱신데이터		#방법2) queryset에 .으로 속성 접근하여 데이터 갱신 후 Save
queryset.save()

참고로 Queryset이 여러개의 row인 경우 위 과정은 모든 row에 일괄 반영된다.

4. Delete

from services.Models import *
querySet = Menu.objects.get(id=1)
querySet.delete()

마찬가지로 querySet이 여러개의 row로 구성되어 있다면 일괄 삭제된다.

이 외에도 여러가지 기능(SQL의 Avg, Max 같은)을 querySet을 통해 사용할 수 있다.
querySet 참고 사이트