Django ORM과 QuerySet

ORM(Object-Relational Mapping)은 객체지향 언어의 객체와 관계형 DB의 테이블 사이에서 호환되지 않는 데이터를 변환해 주는 기법이다. Django는 내장 ORM으로 DB를 객체처럼 조작하게 해 준다.

장점	단점
SQL을 몰라도 DB 조작 가능	복잡한 쿼리는 ORM만으로 표현하기 어려울 수 있음
절차적 SQL이 아닌 객체지향적 접근 → 생산성 향상	생성되는 SQL을 의식하지 않으면 비효율적 쿼리(N+1 등)가 생기기 쉬움

생성되는 SQL은 print(queryset.query)로 언제든 확인할 수 있다. SQL 문법 자체는 SQL 기초에 있다.

ORM ↔ SQL 대응표

예시 모델은 User(first_name, last_name, age, country, phone, balance), 테이블은 users_user다.

ORM	SQL	비고
`User.objects.create(first_name='길동', ...)`	`INSERT INTO users_user (...) VALUES (...)`	`User(...).save()`와 같다
`User.objects.all()`	`SELECT * FROM users_user`	QuerySet 반환
`User.objects.get(pk=101)`	`... WHERE id = 101`	정확히 1건. 아래 주의 참고
`user.last_name = '김'; user.save()`	`UPDATE ... SET ... WHERE id = 101`	가져와서, 바꾸고, 저장
`user.delete()`	`DELETE FROM ... WHERE id = 101`
`filter(age=30, last_name='김')`	`WHERE age = 30 AND last_name = '김'`	키워드 인자는 AND
`filter(age__gte=30)`	`WHERE age >= 30`	`__gt`·`__lt`·`__lte`도 같은 방식
`filter(phone__startswith='02-')`	`WHERE phone LIKE '02-%'`	`__endswith`, `__contains`는 `'%x'`, `'%x%'`
`filter(id__in=[1, 2])`, `filter(phone__isnull=True)`	`IN (1, 2)`, `IS NULL`
`filter(Q(age=30) \| Q(last_name='김'))`	`WHERE age = 30 OR last_name = '김'`	`Q`로 OR(`\|`)·AND(`&`)·NOT(`~`)
`order_by('balance', '-age')`	`ORDER BY balance ASC, age DESC`	`-`는 내림차순, 앞 기준이 우선
`[:10]`, `[4]`	`LIMIT 10`, `LIMIT 1 OFFSET 4`	슬라이싱이 LIMIT/OFFSET이 된다
`count()`	`SELECT COUNT(*)`
`aggregate(Avg('age'), Max('age'))`	`SELECT AVG(age), MAX(age)`	QuerySet 전체를 dict 하나로
`values('country').annotate(n=Count('id'))`	`SELECT country, COUNT(id) ... GROUP BY country`	그룹마다 값을 붙인다

from django.db.models import Avg, Count, Max, Q
 
User.objects.filter(last_name='김').aggregate(Avg('age'), Max('age'))
# {'age__avg': 28.2, 'age__max': 64}: 이름을 주려면 avg_value=Avg('age')
 
User.objects.values('country').annotate(num=Count('id'), avg_balance=Avg('balance'))

주의할 점

`get()`은 정확히 한 건

없으면 DoesNotExist, 여러 건이면 MultipleObjectsReturned 예외가 난다. 그래서 PK처럼 고유한 값으로만 쓴다.
view에서는 get_object_or_404(Model, pk=pk)를 쓰면 없을 때 예외 대신 404 응답이 된다.
목록은 0건이어도 정상 상태다. get_list_or_404보다 filter()로 빈 QuerySet을 받는 편이 자연스럽다.

`values()`는 dict를 돌려준다

.values('first_name')은 모델 인스턴스가 아니라 딕셔너리의 QuerySet이다. .values(...).first()는 dict라서 user.phone처럼 속성으로 접근할 수 없고 ['first_name']으로 꺼낸다. 인스턴스가 필요하면 .values() 없이 .first()를 쓴다.

`count()` vs `len()`

.count()는 DB에서 COUNT(*)로 센다. len(User.objects.all())은 모든 행을 메모리로 가져온 뒤 센다. 개수만 필요하면 count()다. 이미 QuerySet을 순회할 예정이라면 len()이 추가 쿼리를 아낀다.

`annotate()`는 조회 결과에 컬럼을 덧붙일 뿐이다

DB를 바꾸지 않는다. 1:N 관계에서 부모마다 자식 수를 붙일 때 특히 쓸모 있다.

Article.objects.annotate(
    total_count=Count('comment'),
    old_count=Count('comment', filter=Q(comment__created_at__lte='2000-01-01')),
)

제약 위반

필수 필드를 빼고 생성하면 NOT NULL constraint failed, 이미 있는 id로 넣으면 UNIQUE constraint failed가 난다. ORM이 SQL로 번역할 뿐이라 오류도 DB의 것이 그대로 올라온다.

자주 쓰는 추가 기법

하고 싶은 것	ORM	요점
같은 행의 다른 필드와 비교·계산	`filter(balance__gt=F('age'))`, `update(balance=F('balance') + 100)`	`F`는 값을 파이썬으로 가져오지 않고 SQL 안에서 계산한다. 동시 갱신 경쟁도 피한다
조건 제외	`exclude(country='KR')`	`WHERE NOT (...)`
서브쿼리	`annotate(last=Subquery(Order.objects.filter(user=OuterRef('pk')).values('created')[:1]))`	`OuterRef`로 바깥 쿼리의 행을 참조한다
쿼리셋 합치기	`qs1.union(qs2)`, `qs1 \| qs2`	`union`은 SQL `UNION`이라 같은 컬럼 구성이 필요하다
필요한 컬럼만	`values_list('id', flat=True)`, `only('name')`	큰 텍스트 컬럼을 읽지 않는다
중복 제거	`values('country').distinct()`
여러 행 한 번에 생성	`bulk_create([...])`	INSERT 한 번. `save()`와 시그널을 거치지 않는다
정방향 FK를 조인으로 함께	`select_related('team')`	1:1·N:1을 JOIN 한 번으로. N+1을 막는다
역방향·M:N을 묶어서	`prefetch_related('orders')`	별도 쿼리 한 번에 `IN (...)`으로 모아 붙인다
대소문자 무시 정렬	`order_by(Lower('name'))`	DB 함수(`django.db.models.functions`)를 정렬·주석에 쓴다
DB에서 다시 읽기	`obj.refresh_from_db()`	`F`로 갱신한 뒤 실제 값을 볼 때
쿼리 횟수 고정	`self.assertNumQueries(2, func)`	N+1이 다시 생기면 테스트가 실패한다

모델 필드의 null=True는 DB 컬럼이 NULL을 허용한다는 뜻이고, blank=True는 폼 검증에서 빈 값을 허용한다는 뜻이다. 문자열 필드는 NULL과 빈 문자열 두 가지 "없음"이 생기지 않도록 null 없이 blank=True만 쓰는 것이 관례다. 질문 단위의 레시피 모음은 「장고 ORM 요리책」에 있다.

핵심 정리

Model.objects(Manager) → QuerySet API(all, filter, get, order_by, values …).
단건은 get(pk=), 다건·조건은 filter(), OR은 Q.
전체 집계는 aggregate(dict 반환), 그룹별 계산은 values().annotate().
의심스러우면 queryset.query로 SQL을 본다.
연관은 select_related(정방향 JOIN)·prefetch_related(역방향 IN 묶음)로 N+1을 막고, assertNumQueries로 고정한다.

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