ORM (Object-Relational Mapping)

wkdtmddus·2023년 8월 11일

ORM은 객체와 관계형 데이터베이스 간의 변환을 자동화하는 기술이나 프레임워크를 가리킵니다.
즉, 객체 지향 프로그래밍 언어(예: Java, C#, Python)와 관계형 데이터베이스(예: MySQL, PostgreSQL, Oracle) 사이에서 데이터를 변환하고 연결하는 역할을 수행합니다.

ORM의 주요 목적은 다음과 같습니다.

객체와 테이블 매핑 :

ORM은 객체 지향 프로그래밍에서 사용되는 클래스와 관계형 데이터베이스의 테이블 간의 매핑을 제공합니다.
객체와 테이블 간의 필드와 속성, 관계를 정의하고 자동으로 변환해줍니다.
데이터베이스 조회 및 조작 :

ORM을 사용하면 SQL 쿼리를 직접 작성하지 않고도 객체를 통해 데이터베이스를 조회하고 조작할 수 있습니다.
ORM 프레임워크가 적절한 SQL 쿼리를 생성하고 실행합니다.
데이터베이스 스키마 관리 :

ORM은 데이터베이스 스키마를 관리하고, 객체 모델의 변경 사항을 데이터베이스에 반영하는 도구를 제공합니다.
성능 최적화 :

ORM은 자동으로 캐싱, 지연 로딩, 즉시 로딩 등의 성능 최적화 기능을 제공하여 데이터베이스 액세스를 효율적으로 처리합니다.

주요한 ORM 프레임워크로는 Hibernate(Java), Entity Framework(.NET), Django ORM(Python), Sequelize(Node.js) 등이 있습니다.
ORM을 사용하면 데이터베이스와 프로그래밍 언어 간의 간극을 줄이고, 개발자가 더 직관적이고 생산적인 코드를 작성할 수 있도록 도와줍니다.

ORM을 사용하면 객체와 데이터베이스 간의 매핑을 쉽게 처리할 수 있지만, 복잡한 쿼리를 작성해야 하는 경우에는 ORM의 제한점이 나타날 수 있습니다.
이런 상황에서는 다음과 같은 방법을 고려하여 문제를 해결할 수 있습니다.

Native Query 사용 :

ORM 프레임워크는 대부분 네이티브 쿼리를 지원합니다.
복잡한 쿼리를 직접 작성하여 실행할 수 있습니다.
네이티브 쿼리는 직접 SQL 문을 작성하여 데이터베이스에 전송하는 방식으로, 특정 케이스에 최적화된 쿼리를 사용할 수 있습니다.
Stored Procedure 활용 :

데이터베이스에 저장 프로시저(Stored Procedure)를 작성하고 이를 ORM을 통해 호출할 수 있습니다.
복잡한 쿼리 로직을 저장 프로시저로 구현하고 ORM을 활용하여 호출하는 방식으로 성능과 유지보수 편의성을 개선할 수 있습니다.
쿼리 최적화 :

ORM이 생성하는 쿼리를 분석하고 최적화하는 방법을 고려할 수 있습니다.
ORM이 생성한 쿼리가 비효율적인 경우, 인덱스 추가, 조인 방식 변경 등 데이터베이스 성능을 개선할 수 있는 방안을 검토합니다.
조회 최적화 :

ORM의 지연 로딩(Lazy Loading)과 즉시 로딩(Eager Loading)을 적절하게 조절하여 관련된 데이터를 효율적으로 조회합니다.
필요한 데이터만 로딩하여 데이터베이스 부하를 줄일 수 있습니다.
캐싱 활용 :

ORM 결과를 캐싱하여 빈번한 쿼리를 최소화하고, 성능을 향상시킬 수 있습니다.
캐시를 통해 반복적으로 요청되는 데이터를 메모리에 저장하여 조회 성능을 개선합니다.
프로파일링과 모니터링 :

복잡한 쿼리가 어디서 발생하고 있는지 프로파일링 및 모니터링 도구를 사용하여 파악하고, 병목 현상을 해결합니다.
ORM의 기능 활용 :

ORM 프레임워크는 다양한 기능을 제공하는 경우가 많습니다.
ORM의 특정 기능을 활용하여 복잡한 쿼리를 간단하게 해결할 수 있는지 검토합니다.
쿼리 분리 :

복잡한 쿼리를 여러 단계로 나누어 처리하거나, 서브쿼리를 활용하여 복잡도를 줄일 수 있습니다.