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📘 Django ORM VS SQLAlchemy 무엇이 다를까?

날짜: 2025-06-08

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들어가며

Python 생태계에서 ORM(Object-Relational Mapping) 라이브러리로 대표되는 두 가지는 바로 Django ORM과 SQLAlchemy입니다.

두 라이브러리는 모두 RDB와 객체지향 모델 간의 매핑을 제공하지만, 쿼리 작성 방식과 추상화 수준에 있어 극명한 차이를 보입니다.

필자는 Django 경력만 거의 7년 넘게 가지고 있는 상황에서 SQLAlchemy 기반의 FastAPI 개발을 해야하는 상황이 되니 라이브러리의 본질적 차이에서 발생하는 이질감으로 초기에 고생으로 좀 하고 있는것 같습니다. ㅋㅋㅋ

그래서 이 글에서는 SQLAlchemy 실무를 위한 Django 대비 주요 Tip 소개와 복잡한 조건 필터 + 관계 로딩 + 정렬이 섞인 실전 예제를 기준으로, Django ORM과 SQLAlchemy가 어떻게 접근 방식이 다른지 살펴보겠습니다.

💣 SQLAlchemy 실무 적용 시 미리 알고 있으면 좋은 함정 포인트 5가지

1. N:N 관계는 항상 직접 join 해야 한다

• Django: tags__name="X" 자동으로 중간 테이블 처리
• SQLAlchemy: post_tag_table 같은 association table을 직접 join 해야 함

✅ 실전 예시:

stmt = (
    select(Post)
    .join(post_tag_table, Post.id == post_tag_table.c.post_id)
    .join(Tag, Tag.id == post_tag_table.c.tag_id)
    .where(Tag.name == "파이썬")
)

📌 중간 테이블 없이 join(Tag) 하면 무조건 에러 납니다

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2. 관계 조회는 .join()이 아니라 .options()

• Django: select_related("author") 한 줄
• SQLAlchemy: .join()은 SQL JOIN이고, .options(selectinload(...))로 관계 데이터 로딩

✅ 실전 예시:

select(Post).options(selectinload(Post.author))

📌 join()으로는 relationship이 자동 로딩되지 않음. 단순 조인만.

3. 필터 조건은 항상 join()을 먼저 선언하고 나서 써야 한다

• Django: posts.filter(tags__name="X") OK
• SQLAlchemy: where(Tag.name == "X") 전에 반드시 join(Tag) 명시해야 함

✅ 잘못된 예:

select(Post).where(Tag.name == "파이썬")  # ❌ join이 없으면 실행 에러

✅ 올바른 예:

select(Post).join(Post.tags).where(Tag.name == "파이썬")

4. .options()는 로딩 전략일 뿐, 필터링에는 아무 효과 없음

헷갈리는 패턴

select(Post).options(selectinload(Post.tags)).where(Tag.name == "파이썬")  # ❌ 에러

📌 options()는 쿼리 조건에 영향을 주지 않음

→ 실제 조인은 join()으로, 데이터 로딩은 options()로 따로 써야 함

5. select() 기반 체이닝이 많아질수록 코드가 수직으로 길어진다

• Django: ORM 필터/정렬이 수평적으로 읽힘
• SQLAlchemy: 체이닝 조합이 많아지면 아래처럼 꽤 복잡해짐

✅ 예시:

select(Post)
.join(User)
.where(and_(..., ...))
.order_by(...)
.options(selectinload(...), selectinload(...))

📌 한 줄씩 정리하는 코드 컨벤션을 팀 내에서 정해두는 게 실무에서 중요

✍️ 정리하면

포인트	Django에서는…	SQLAlchemy에서는…
관계 조인	자동 추론	명시적 join 필요
관계 로딩	select_related	options(selectinload)
N:N 관계	알아서 처리	중간 테이블 수동 명시
조건 필터	관계 필드 경로로 가능	join + where 조건 조합 필요
가독성	수평적 chain	수직적 체이닝 구조

🚀 미리 알면 실무가 쉬워지는 팁

• 📁 모델 정의 단계에서 relationship()은 꼭 방향/옵션 명시 (back_populates, lazy, cascade 등)
• 📌 **join은 “SQL용”, options는 “로딩용”**으로 용도 구분 확실히 하기
• 🔧 중간 테이블은 association_table로 따로 정의해두고 import 해서 써야 깔끔함
• 🧱 구조가 복잡할수록 쿼리 builder 함수화 해서 분리하는 게 실무 유지보수에 도움

극명한 쿼리 작성 체계의 차이점 분석

예제 시나리오

다음과 같은 모델 구조를 가정합니다.

• User(1) → Post(N)
• Post(N) → Tag(M) (ManyToMany)

조건:

• Post.title에 “FastAPI” 포함
• Post.published_at IS NOT NULL
• Tag.name == "파이썬"
• User.name 기준 정렬
• Post.user, Post.tags는 미리 로딩 (Eager Load)

1. Django ORM 방식

Post.objects.select_related("user") \
    .prefetch_related("tags") \
    .filter(
        title__icontains="FastAPI",
        published_at__isnull=False,
        tags__name="파이썬"
    ) \
    .order_by("user__name")

✅ 특징

• 관계 필드는 __ 로 접근
• 조인, eager load, 조건 필터링 모두 모델 기반 DSL로 추상화
• 중간 테이블 명시 X → ORM이 자동 처리
• 짧고, 의도를 파악하기 쉬움

2. SQLAlchemy 방식

stmt = (
    select(Post)
    .join(Post.user)
    .join(post_tag_table, post_tag_table.c.post_id == Post.id)
    .join(Tag, Tag.id == post_tag_table.c.tag_id)
    .where(
        and_(
            Post.title.ilike("%FastAPI%"),
            Post.published_at.is_not(None),
            Tag.name == "파이썬"
        )
    )
    .order_by(User.name.asc())
    .options(
        selectinload(Post.user),
        selectinload(Post.tags)
    )
)
results = session.exec(stmt).all()

✅ 특징

• join은 명시적, 관계 경로가 아닌 테이블 기준
• 다대다(N:N) 관계는 중간 테이블을 반드시 직접 지정
• 관계 로딩은 .options(selectinload(...)) 별도 설정
• SQL 제어는 완벽, 대신 코드량이 많고 구조가 복잡함

비교 요약

항목	Django ORM	SQLAlchemy
추상화 수준	매우 높음 (모델 기반 DSL)	낮음 (SQL 기반 조합)
관계 로딩	select_related / prefetch_related	selectinload / joinedload (options)
N:N 관계 처리	ORM이 자동 조인	중간 테이블 직접 명시 필요
쿼리 가독성	간결, 의도 중심	명시적, 구조 중심
쿼리 유연성	제한적	매우 높음
학습 난이도	진입 장벽 낮음	진입 장벽 높음, 정밀 제어 가능

왜 이런 차이가 생겼을까?

• Django ORM은 웹 개발 생산성 극대화를 목표로, 쿼리 작성도 모델 중심 추상화에 집중 → 선언적이고 직관적인 API 제공

• SQLAlchemy는 SQL 자체를 최대한 자유롭게 표현하려는 철학을 기반으로 설계 → 쿼리 구조에 대한 완전한 제어권을 개발자에게 위임

어떤 상황에 어떤 ORM이 유리할까?

상황	추천 ORM
빠른 CRUD 웹 서비스 구축	✅ Django ORM
복잡한 조인, 성능 최적화, SQL 제어	✅ SQLAlchemy
명확한 관계 정의 + 자동화된 로딩	✅ Django ORM
ORM을 넘나드는 SQL 조합, 서브쿼리, Union 등	✅ SQLAlchemy

마무리

두 ORM은 서로 다른 철학을 갖고 있고, 사용하는 개발자에게도 다른 기대와 책임을 요구합니다. 단순히 “어떤 게 더 낫다”가 아니라, **“어떤 상황에 어떤 도구가 적합한가”**를 이해하고 선택하는 것이 중요합니다.

필자는 Django ORM의 간결함에 익숙해 있었지만, SQLAlchemy를 접하면서 데이터 흐름을 보다 명확하게 통제할 수 있는 매력을 느꼈습니다.

ORM을 넘어서 SQL까지 이해하고 싶은 개발자라면 SQLAlchemy도 한 번 도전해보시길 추천합니다.

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