Django ORM

ORM : 객체 지향 프로그래밍 언어를 사용하여 호환되지 않는 유형의 시스템 간에 데이터를 변환하는 프로그래밍 기술

환경 설정

pip install django-extensions
- settings.py : INSTALLED_APPS에 등록
models.py : 사용할 데이터 생성
python3 manage.py seed products --number=30
- 샘플 데이터 30개 생성
python3 manage.py shell_plus : 데이터 베이스 접속

from django.db import models
from django.core.validators import MinValueValidator, MaxValueValidator

class Product(models.Model):
    CATEGORY_CHOICES = (
        ("F", "Fruit"),
        ("V", "Vegetable"),
        ("M", "Meat"),
        ("O", "Other"),
    )

    name = models.CharField(max_length=100)
    price = models.PositiveIntegerField()
    quantity = models.PositiveIntegerField()
    category = models.CharField(max_length=1, choices=CATEGORY_CHOICES)

    def __str__(self):
        return self.name

ORM 활용

Q()

SQL의 WHERE 절에 해당하는 기능 활용
- & : AND
- | : OR
- ~ : NOT
형태 : .objects.filter(Q(조건))

# 가격이 15000보다 크거나 수량이 3000보다 적은 제품
Product.objects.filter(
	Q(price__gt=15000) | Q(quantity__lt=3000)
)

F()

필드 값에 의존하는 작업
- 필드의 값을 가져오거나 업데이트해서 값을 참조
- Python 메모리에서 작업하지 않고 데이터베이스에서 작업을 수행해서 값을 가져옴

# 모든 제품의 가격을 1000원 인상
Product.objects.update(price = F('price') + 1000)

annotate()

각 객체별로 계산된 값을 추가

# 제품별 total_price
products = Product.objects.annotate(
    total_price=F('price') * F('quantity')
)

aggregate()

전체 쿼리 집계
- Avg, Sum, Count 등 집계함수 사용

# 디폴트 명칭 '__' 구조
Product.objects.aggregate(Avg('price'))
# {'price__avg': 14627.76}

Product.objects.aggregate(my_avg = Avg('price'))
# {'my_avg': 14627.76}

Group By 적용

그룹화를 할 기준이 되는 값을 먼저 호출
그룹에 들어갈 값을 호출

Product.objects.values('category')
#
<QuerySet [{'category': 'M'}, {'category': 'O'}, 
{'category': 'V'}, {'category': 'M'}, ...
{'category': 'F'}, '...(remaining elements truncated)...']>

Product.objects.values('category').annotate(category_count = Count('category'))
# 
{'category': 'F', 'category__count': 15}, 
{'category': 'M', 'category__count': 15}, 
{'category': 'O', 'category__count': 15}, 
{'category': 'V', 'category__count': 5}

Raw()

직접 SQL문 입력

categories_count = Product.objects.raw(
'''
SELECT "id", "category", COUNT("category") AS "category_count" 
FROM "products_product" 
GROUP BY "category"
'''
)
# ORM 입력으로는 까다로운 그룹화를 직접 실행

for each in categories_count:
	print(each.category_count, each.category)

# 15 F 15 M 15 O 5 V

Database Connection

데이터베이스에 직접 연결한 뒤 쿼리를 전송

from django.db import connection

sql_query = '''
SELECT "category", COUNT("category") AS "category_count" 
FROM "products_product" 
GROUP BY "category"
'''
# 사용할 쿼리

cursor = connection.cursor() 
# 데이터베이스 연결
cursor.execute(sql_query)
# 쿼리 실행
result = cursor.fetchall()
# 실행 결과 모두 가져오기
print(result)

# [('F', 15), ('M', 15), ('O', 15), ('V', 5)]

ORM 최적화

필요성

Lazy Loading
- 지연로딩 : 작성 즉시가 아닌 데이터가 실제로 사용될 때 쿼리를 진행
  - 불필요한 데이터베이스 쿼리를 방지
  - 필요한 경우에만 쿼리 : 메모리 절약
N+1 Problem
- 필요한 데이터를 한번에 가져오지 않음
- 관련된 객체를 조회하기 위해 N개의 추가 쿼리가 발생하고 실행

comments = Comment.objects.all()
# 쿼리가 발생하지 않음
for comment in comments:
# 쿼리 발생 comments 조회
	print(f"{comment.id}의 글제목")
  # 위에서 조회된 데이터 사용
	print(f"{comment.article.title}")
  # article을 조회하기 위해 comments 개수만큼 쿼리 발생

Eager Loading

즉시로딩
- 데이터를 로드할 때 필요하다고 판단되는 연관된 데이터 객체들을 한 번에 가져옴
- 너무 많은 데이터를 가져오면 오히려 성능 저하
select_related
- one-to-many 또는 one-to-one 관계
- SQL의 JOIN을 이용해서 관련된 객체들을 한 번에 로드
prefetch_related
- many-to-many 또는 역참조 관계
- 첫번째 쿼리는 원래 객체 조회
- 번째 쿼리는 연관된 객체 조회

# select_related
@api_view(["GET"])
def check_sql(request):
    from django.db import connection

    comments = Comment.objects.all().select_related("article")
    # comments 와 article 의 join된 데이터를 모두 가져옴
    for comment in comments:
        print(comment.article.title)

    print("-" * 30)
    print(connection.queries)

    return Response()

# prefetch_related
articles = Article.objects.all().prefetch_related("comments")
for article in articles:
  # 첫 번째 쿼리
  comments = article.comments.all()
  for comment in comments:
  # 두 번째 쿼리
      print(comment.id)

django-silk

요청에 대한 다양한 실시간 정보 제공
- 로직을 분석
- 내부적으로 사용하는 쿼리 확인
pip install django-silk

`settings.py`

MIDDLEWARE : 요청을 중간에 가로채서 사용

MIDDLEWARE = [
    ...
    'silk.middleware.SilkyMiddleware',
    ...
]

INSTALLED_APPS = (
    ...
    "silk",
)

`urls.py`

프로젝트 디렉토리의 urls.py에 추가

urlpatterns += [path('silk/', include('silk.urls', namespace='silk'))]

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