Raw SQL vs ORM

스펙트럼의 양 끝

한쪽 끝, raw SQL: 최대 제어, 최대 verbosity, 모든 쿼리 수작업. 다른 쪽, 풀 ORM (Django ORM, ActiveRecord, Hibernate): 행을 객체에 매핑, 메서드 호출에서 SQL 생성, DB 추상. 대부분 건강한 프로젝트가 둘 다 사용 — hot/복잡 path 엔 raw SQL, 지루한 CRUD 엔 ORM 또는 query builder.

ORM 이 잘 하는 거

지루한 CRUD — 단일 행 INSERT/UPDATE/DELETE.
스키마 마이그레이션 — 모델 변경에서 DDL 생성.
정적 타입 언어의 타입 안전.
어느 DB 쓰는지 추상 (실제로 거의 안 쓸모).

ORM 이 못 하는 거

복잡한 join, window function, CTE — ORM 과 싸우는 게 그냥 SQL 쓰는 것보다 느림.
N+1 쿼리 문제 — Operations 트랙 참조.
Bulk 연산 — 모든 ORM 이 COPY 숨김.
Postgres 특화 기능 — JSONB 연산자, FTS, pgvector 다 raw SQL 또는 드라이버 레벨 지원 필요.

실용적 답

ORM 은 잘 하는 거에; 다른 모든 거엔 raw SQL (같은 드라이버/connection 통해) 로 내려와. 한 프로젝트에 둘 다 공존 가능 — 거의 항상 그래야.

Code

CRUD 위한 ORM (SQLAlchemy)·python

from sqlalchemy.orm import Session
from .models import User

with Session(engine) as session:
    user = User(name="Alice", email="alice@example.com")
    session.add(user)
    session.commit()
    print(user.id)

같은 엔진의 raw SQL + 복잡 쿼리·python

# 같은 connection 풀, 같은 트랜잭션, 그러나 표현력 있는 Postgres
result = session.execute(
    text("""
        SELECT u.id, u.name,
               COUNT(o.id) AS order_count,
               SUM(o.total) AS spent
        FROM users u
        LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
        WHERE u.created_at >= now() - interval '30 days'
        GROUP BY u.id, u.name
        HAVING COUNT(o.id) >= :min_orders
        ORDER BY spent DESC
        LIMIT :n
    """),
    {"min_orders": 3, "n": 50},
)
for row in result.mappings():
    print(row["name"], row["spent"])

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ORM 이 잘 하는 거

ORM 이 못 하는 거

실용적 답

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