객체 관계형 매핑(ORM)이란 무엇인가요?
객체 관계형 매핑(ORM)이란 무엇인가요?
객체 관계형 매핑(ORM)이란 프로그래밍 언어 엔티티(객체)와 해당 데이터베이스 요소 간의 연결을 추상화하는 프로세스를 의미합니다.
애플리케이션을 구축할 때, 프로그래머는 실제 개념에 해당하는 코드에서 객체를 정의합니다. 객체 데이터는 코드에서 조작되지만, 데이터 시스템 설계에서 정의한 대로 데이터베이스에 저장됩니다. 예를 들어, 코드 내에 고객 정보가 담겨진 고객 객체가 있을 수 있지만, 기본 데이터베이스는 해당 데이터를 여러 테이블에 분산하여 저장할 수 있습니다.
객체 관계형 매핑은 객체 데이터를 기본 데이터베이스로 변환하는 소프트웨어 계층으로, 프로그래머로부터 데이터베이스 세부 사항을 추상화합니다. 이를 통해 기본 데이터베이스가 새로운 디자인이나 다른 디자인으로 교체되더라도 코드가 변경되지 않습니다. 객체 관계형 매핑을 사용하면 관리 및 유지 보수가 용이한 모듈식 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
객체-관계형 매핑은 어떻게 작동하나요?
객체 관계형 매핑(ORM)은 객체 지향 프로그래밍(OOP) 언어로 작성된 애플리케이션을 기본 데이터베이스에 연결합니다. 이러한 유형의 애플리케이션과 데이터베이스는 종종 함께 사용되지만, 각각 데이터를 다르게 처리합니다. 이들 사이에 객체 관계형 매핑을 추가하면 각각 상대가 이해할 수 있는 형식으로 데이터를 전송할 수 있습니다. 한쪽을 수정하더라도 다른 쪽에는 영향을 미치지 않습니다.
객체 지향 프로그래밍 언어
OOP 언어는 데이터를 객체로 구성하며, 객체는 하나 이상의 속성을 가진 코드 구조를 의미합니다. 예를 들어 OOP 애플리케이션에서는 제조사, 모델, VIN, 색상 및 마일리지와 같은 속성을 활용하여 자동차 등 데이터 영구 클래스로 표시되는 객체를 정의할 수 있습니다.
가장 많이 사용되는 객체 지향 프로그래밍(OOP) 언어로는 Python, Java, JavaScript, .NET/C# 등이 있습니다.
관계형 데이터베이스
관계형 데이터베이스는 일련의 연결된 스프레드시트와 마찬가지로 데이터를 테이블로 구조화합니다. 각 테이블은 각 행에 고유한 레코드가 있는 열 세트로 이루어 집니다.
예를 들어, 자동차 데이터베이스에는 여러 개의 테이블이 있을 수 있습니다. 여기에는 제조사, 모델, VIN 등 브랜드 데이터가 포함될 수 있습니다. 또 다른 테이블에는 소유자, 색상, 및 주행 거리 등 개별 차량의 속성을 저장할 수 있습니다. 가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스에는 MySQL ,PostgreSQL 및 SQL Server가 있습니다.
웹 개발에서 객체 관계형 데이터베이스(ORM) 도구는 객체 지향 애플리케이션에서 전송된 데이터를 관계형 데이터베이스로 변환하며, 데이터가 데이터베이스에서 어떻게 구조화되어 있는지 애플리케이션이 알 필요는 없습니다.
객체 관계형 매핑
각 구조에서 데이터를 저장하는 방식이 다르더라도 애플리케이션에서 요청한 모든 데이터의 위치를 데이터베이스에 지시하며, 객체 관계형 관리자라고도 객체 관계형 매핑을 생성할 수 있습니다. 애플리케이션에서 개별 차량의 모든 속성을 요청하면, ORM은 데이터베이스에 여러 개의 테이블에서 해당 데이터를 모두 검색하는 방법을 지시합니다.
매핑이 추상화되기 때문에 데이터베이스 구조가 변경되거나 새로운 데이터베이스로 마이그레이션하는 경우에도 ORM은 최소한의 업데이트로 정확한 데이터를 가리킬 수 있습니다.
일반적인 ORM 프레임워크
ORM 도구 또는 프레임워크는 가장 널리 사용되는 객체지향 프로그래밍 언어 중 다수에서 데이터 모델링에 활용할 수 있습니다. 가장 인기 있는 프레임워크는 다음과 같습니다.
- Java용 Hibernate
- Python용 SQLAcademy
- .NET/C #용 엔티티 프레임워크
ORM과 ORDBMS의 차이점은 무엇인가요?
객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템(ORDBMS)은 관계형 프레임워크와 객체 지향 프레임워크의 요소 둘 다 사용하는 데이터베이스 유형입니다. OOP 언어에서 코딩할 수 있는 것과 유사한 객체로 구조화된 레코드를 저장할 수 있습니다. 그러나 이러한 레코드에 대해 SQL과 유사한 관계형 쿼리를 수행할 수도 있습니다. 이러한 특성의 조합을 활용하여 표준 관계형 데이터베이스보다 광범위한 데이터 유형을 저장할 수 있습니다.
객체 관계형 매핑(ORM)이 애플리케이션 수준에서 동작하는 데이터 추상화라면, ORDBMS는 데이터베이스 수준에서 직접 객체 지향 기능을 제공합니다.
ORM은 애플리케이션 코드에서 실행되며 내부적으로 SQL을 생성합니다. ORDBMS는 고급 객체 유형에 기본적인 지원을 제공하여 데이터베이스 수준에서 데이터 스토리지 및 쿼리 실행을 관리합니다.
ORM과 SQL의 차이점은 무엇인가요?
구조화된 쿼리 언어(SQL)은 관계형 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용하는 표준 언어입니다. 선언적 명령을 사용하여 데이터베이스 스키마를 생성 및 관리하고, 데이터를 삽입 및 업데이트하며, 레코드를 쿼리할 수 있습니다.
SQL은 데이터베이스에 대한 직접적이고 저수준의 제어를 제공합니다. ORM은 더 수준이 높고 보다 추상적인 인터페이스를 제공하여 개발 속도를 높이고 코드를 더 쉽게 유지 관리할 수 있도록 지원합니다.
ORM은 일반적인 데이터베이스 작업을 단순화하고 애플리케이션 코드와의 정합성을 높이는 데 적합하지만, 성능 조정, 복잡한 쿼리, 또는 데이터 접근에 대한 완전한 제어가 필요할 때에는 SQL이 여전히 필수적입니다.
SQL 쿼리 대신 ORM을 사용하는 이유는 무엇인가요?
SQL은 데이터베이스와 상호 작용하기 위해 명령어를 수동으로 작성해야 하는 반면, ORM은 객체 지향 코드를 자동으로 SQL로 변환해 백그라운드에서 처리합니다.
ORM은 많은 데이터베이스 쿼리를 수행해야 하는 객체 지향 프로그램을 개발할 때 필요한 코딩 양을 줄이는 데 도움을 줍니다. 수많은 데이터베이스 쿼리를 수동으로 작성하고 유지 관리하는 대신, 개발자는 ORM에 요청을 보내는 방식을 프로그래밍합니다.
또한 더 이해하기 쉬운 프로그래밍 언어로 작업하면 코드가 읽기 쉽고 디버깅하기도 용이합니다.
객체-관계형 매핑을 사용하면 어떤 이점이 있나요?
ORM 시스템은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
애플리케이션 개발 속도 향상
ORM은 개발자에게 가장 익숙한 OOP 언어로 이해하기 쉬운 코드를 사용하여 복잡한 데이터를 조회할 수 있도록 지원합니다. 레코드 생성, 조회, 갱신, 삭제(CRUD)와 같은 일반적인 데이터베이스 작업을 처리할 수 있어, 개발자가 애플리케이션 내에서 이러한 작업을 반복적으로 코딩하지 않아도 됩니다.
애플리케이션 유지 관리 간소화
개발자는 ORM을 통해 데이터베이스 쿼리를 추상화함으로써 단일 언어로 작업할 수 있기 때문에 코드를 더 쉽게 이해하고 유지 관리할 수 있습니다.
향상된 보안
SQL 인젝션 공격은 애플리케이션의 사용자 양식을 통해 SQL 쿼리를 전송하여 개인 데이터에 악의적으로 액세스하려는 시도입니다. ORM은 매개변수화된 쿼리를 사용하며, 이 쿼리는 실제 데이터가 아닌 자리 표시자 값(예: ? 또는 :param)이 포함된 쿼리를 먼저 데이터베이스로 전송합니다. 실제 데이터는 별도로 전송됩니다. 이렇게 하면 사용자 입력은 실행 가능한 SQL 코드가 아닌 데이터로 처리됩니다. 따라서 ORM 도구를 사용하면 SQL 인젝션을 통한 무단 데이터 액세스를 방지할 수 있습니다.
성능 개선
ORM은 애플리케이션 계층에서 투명한 객체 캐싱을 활성화하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다. 가장 자주 조회되는 데이터를 애플리케이션에서 더 가까운 위치에 저장함으로써 더 빠르게 액세스할 수 있습니다.
객체-관계형 매핑을 사용할 때의 문제점은 무엇인가요?
ORM에는 다음과 같은 문제가 있습니다.
임피던스 불일치
데이터 구조가 복잡하여 객체 지향 프로그램과 데이터베이스 간에 매핑을 진행하기 어려울 수 있습니다. 아무리 ORM이 정교하더라도 OOP에서 코딩이 가능한 계층 구조는 데이터베이스에서 표현하기가 매우 어려울 수 있습니다.
복잡성이 높을 경우의 성능 문제
데이터베이스를 직접 쿼리하면 ORM을 사용하는 것보다 계산적으로 효율을 높일 수 있습니다. 쿼리가 매우 복잡하면 객체 관계형 매핑(ORM) 도구보다 SQL 코드를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
학습 곡선
ORM은 복잡한 SQL 코드를 학습할 필요를 줄여주지만, 개발자는 여전히 ORM 도구를 사용하는 방법을 학습해야 합니다.
객체 관계형 매핑은 언제 사용해야 하나요?
ORM 도구는 데이터베이스 쿼리를 추상화하고 자동화하기 때문에, 개발자는 복잡한 쿼리를 코딩하는 대신 오히려 애플리케이션에 더 많은 노력을 쏟을 수 있습니다. 다음과 같은 상황에서 ORM 사용을 고려하세요.
애플리케이션에 객체가 많은 경우
복잡한 개체 인터페이스와 구조에 대한 쿼리를 수작업으로 일일이 작성하는 것은 시간과 노력이 많이 들어갈 수 있습니다. ORM 도구가 데이터베이스에 저장된 데이터에 개체를 매핑하도록 허용하면 데이터의 정확한 조회를 더 빠르고 신뢰성 있게 수행할 수 있습니다.
애플리케이션에서 유사한 데이터베이스 쿼리 반복
ORM은 수많은 일상적인 CRUD 작업(데이터 생성, 읽기, 업데이트, 삭제)을 쉽게 자동화할 수 있기 때문에 필요한 SQL 코드가 줄어듭니다.
스키마 진화 진행 중
데이터 모델이 계속 발전하고 있다면, ORM을 사용해서 데이터베이스 스키마 변경을 보다 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 대부분의 ORM에는 구조적 방식으로 변경 사항을 버전 지정하고 적용하며, 환경 전반에 걸쳐 불일치 위험을 줄일 수 있는 마이그레이션 도구가 포함되어 있습니다.
데이터베이스 이동성의 중요성
ORM은 애플리케이션에서 호출하는 작업을 특정 데이터베이스와 의도적으로 분리하는 추상화 계층입니다. 완전한 이식성을 보장하지는 않지만, 이러한 추상화는 시스템 간 이동과 관련된 노력을 줄여줍니다. 따라서, 예를 들어 자동차 애플리케이션이 MySQL 데이터베이스에서 PostgreSQL로 전환해야 하는 경우, 애플리케이션 전체를 다시 작성할 필요가 없습니다. 테이블에 변경 사항이 있는 경우에도 ORM에 약간의 수정만 하면 됩니다.
객체-관계형 매핑을 사용하지 않아야 하는 경우는 언제인가요?
객체 관계형 매퍼는 강력한 도구이긴 하지만, 적의 솔루션이 아닌 경우도 있습니다.
단순한 데이터베이스 상호작용의 경우
간단한 CRUD 작업만 수행하는 애플리케이션을 개발하는 경우, ORM을 유지 관리하는 데 필요한 시간과 노력이 애플리케이션 내에서 쿼리를 수동으로 유지 관리하는 것보다 더 많이 필요할 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅이 중요한 경우
대부분의 애플리케이션에서 ORM이 추가하는 계산 시간과 리소스는 무시할 만한 수준입니다. 그러나 밀리초가 중요한 실시간 분석과 같은 작업의 경우, 허용되지 않을 수 있습니다.
비정규화된 스키마를 사용해야 하는 경우
경우에 따라 개발자가 데이터베이스 웹 서비스의 여러 테이블에서 중복 데이터를 유지하고자 할 수 있으며, 이를 비정규화된 스키마라고 합니다. 이를 통해 애플리케이션에서 여러 테이블을 조인하는 복잡한 관계형 쿼리를 생성해야 할 때 성능이 향상될 수 있습니다. ORM에서 이 쿼리를 매핑하는 것이 항상 효과적이지는 않습니다.
AWS가 데이터 관리 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있나요?
AWS는 데이터 관리를 효율적이고 비용 효율적으로 만드는 다양한 클라우드 데이터베이스 솔루션을 제공합니다.
Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)는 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 쉽게 설정, 운영, 확장할 수 있게 해주는 관리형 서비스입니다. 이 서비스는 시간 소모적인 데이터베이스 관리 작업을 처리하는 한편 비용 효율적이고 크기를 조정할 수 있는 용량을 제공하므로, 고객은 애플리케이션과 비즈니스에 좀 더 집중할 수 있습니다.
Amazon Aurora는 대규모의 높은 성능 및 높은 가용성을 제공하는 최신 관계형 데이터베이스 서비스입니다. Amazon Aurora는 완전 오픈 소스 MySQL 및 PostgreSQL 호환 버전과 서버리스 및 기계 학습(ML) 기반 애플리케이션 구축을 위한 다양한 개발자 도구를 제공합니다.
Amazon Redshift는 대규모로 최신 데이터 분석을 실행하여 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 세 배 더 뛰어난 가격 대비 성능과 일곱 배 더 뛰어난 처리량을 제공합니다.
Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)는 네이티브 JSON 워크로드를 지원하는 빠르고 확장 가능하며, 가용성이 뛰어난 완전관리형 엔터프라이즈 도큐먼트 데이터베이스이며, JSON 객체와 유사한 문서에 데이터를 저장합니다. 네이티브 객체에서 개발자가 사용하는 프로그래밍 언어로 반환된 드라이버를 활용하여 ORM 도구의 사용 필요성을 제거합니다.
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