💾 Database의 개념과 중요성

✅ 1. 데이터베이스의 존재 이유

데이터베이스(Database)는 단순히 데이터를 저장하는 공간이 아닙니다. 실제 서비스와 시스템에서는 다음과 같은 이유로 반드시 데이터베이스가 필요합니다.

이유 설명

🔐 보안	접근 권한, 사용자별 제한, 민감정보 암호화 등으로 데이터를 안전하게 보호
⚡ 빠른 데이터 처리	인덱스, 쿼리 최적화를 통해 수많은 데이터를 빠르게 조회/처리
✅ 신뢰성	재고, 주문, 결제 정보 등을 정확하고 일관되게 관리함으로써 서비스 신뢰도 향상

예시: "쇼핑몰에서 결제가 완료된 상품의 재고가 실시간으로 줄지 않는다면?" → 데이터 신뢰 붕괴 ⚠️

💡 실전 팁: 효율적인 쿼리문과 인덱스 설계만으로도 서비스 속도는 2배 이상 차이날 수 있습니다!

데이터베이스에 명령을 내리는 "질의문"입니다. 사용자는 SQL 언어를 통해 데이터베이스에 요청합니다.

SELECT * FROM users;
INSERT INTO orders VALUES (...);

ORM은 SQL을 직접 작성하지 않고, **프로그래밍 언어 코드(Python 등)**로 데이터베이스와 상호작용할 수 있게 해주는 기술입니다.

장점 설명

✅ 생산성 향상	SQL 없이도 코드만으로 데이터 조작 가능 → 초보자도 빠르게 개발 가능
🧩 유지보수 용이	DB 구조 변경 시, 코드 기반 매핑이 더 안전하게 적용됨
🌎 DB 독립성	다양한 DB(MySQL, PostgreSQL 등)에 쉽게 이식 가능

단점 설명

⚠️ 성능 저하	내부적으로 SQL로 변환되기 때문에 직접 작성한 SQL보다 느릴 수 있음
❌ 복잡한 쿼리 작성 불편	복잡한 JOIN, GROUP BY, 윈도우 함수 등의 쿼리는 ORM이 처리하기 어려움

user = session.query(User).filter_by(name="Alice").first()

→ 실제 SQL: SELECT * FROM users WHERE name='Alice' LIMIT 1;

✨결론: 간단한 DB 조작은 ORM으로, 복잡한 분석 쿼리는 SQL로 직접 작성하는 하이브리드 접근이 가장 이상적입니다!

용어 설명

테이블(Table)	데이터가 저장되는 구조화된 공간 (예: users, orders)
속성(Attribute)	테이블의 열(Column), 각 데이터 항목의 종류 (예: 이름, 나이)
튜플(Tuple)	테이블의 행(Row), 각 데이터의 한 묶음 (예: 1명 사용자 정보)
테이블명(Table Name)	테이블의 고유한 이름 (예: products, reviews)

✅ "테이블은 엑셀의 시트, 속성은 열, 튜플은 행" 으로 이해하면 쉽게 접근할 수 있습니다.

Python과 MySQL을 연동하여 직접 쿼리문을 실행할 수 있게 해주는 라이브러리입니다.

✅ PyMySQL은 Python 기반 백엔드 개발자라면 꼭 다뤄봐야 할 필수 기술입니다!

항목 핵심 요약

데이터베이스	데이터를 안전하게 저장, 빠르게 처리, 정확하게 관리
쿼리문	데이터베이스에 명령을 내리는 SQL 문장
ORM	SQL 없이 Python 코드로 DB를 조작하는 기술 (장단점 존재)
PyMySQL	Python에서 MySQL을 직접 다룰 수 있게 해주는 라이브러리

🎯 실무에서는 SQL과 ORM을 유연하게 조합하는 능력이 가장 중요합니다!