쿼리셋

쿼리셋은 데이터베이스에서 데이터를 조회하는 다양한 메서드를 제공한다. 가장 기본적인 메서드는 all()로, 특정 모델의 모든 객체를 포함하는 쿼리셋을 반환한다. 특정 단일 객체를 가져오기 위해서는 get() 메서드를 사용하는데, 이 메서드는 주어진 조건(예: 기본 키)을 만족하는 하나의 객체를 반환하며, 조건에 맞는 객체가 없거나 둘 이상 존재할 경우 예외를 발생시킨다. 데이터베이스에서 첫 번째 또는 마지막 객체를 빠르게 가져오고자 할 때는 first()와 last() 메서드를 활용할 수 있다.

특정 조건에 맞는 객체의 존재 여부를 확인하려면 exists() 메서드를 사용한다. 이 메서드는 쿼리셋에 결과가 하나라도 있는지 확인하기 위해 최적화된 쿼리를 실행하여 불리언 값을 반환한다. 반면, 쿼리셋에 포함된 객체의 수를 알고 싶을 때는 count() 메서드를 호출한다. len(queryset)을 사용해도 비슷한 결과를 얻을 수 있지만, count()는 데이터베이스 수준에서 COUNT(*) 쿼리를 실행하는 데 더 최적화되어 있다.

단일 값, 예를 들어 특정 필드의 값만을 추출해야 하는 경우에는 values()나 values_list() 메서드를 사용한다. values()는 지정된 필드 이름과 그 값으로 구성된 사전의 쿼리셋을 반환하는 반면, values_list()는 값만으로 구성된 튜플의 쿼리셋을 반환한다. 여기에 flat=True 인자를 추가하면 단일 필드에 대한 값들의 평평한 리스트를 얻을 수 있어 추가적인 데이터 처리에 유용하다.

쿼리셋의 필터링 메서드는 데이터베이스에서 특정 조건에 맞는 레코드만을 추출하는 데 사용된다. 가장 핵심적인 메서드는 filter()와 exclude()이다. filter() 메서드는 주어진 조회 조건을 만족하는 객체들로 구성된 새로운 쿼리셋을 반환한다. 반면 exclude() 메서드는 주어진 조건을 만족하지 *않는* 객체들로 쿼리셋을 구성한다. 이러한 메서드들은 체이닝이 가능하여 filter()와 exclude()를 연속적으로 적용해 점점 더 구체적인 결과 집합을 얻을 수 있다.

필터링 조건은 필드 조회를 통해 세부적으로 지정할 수 있다. 예를 들어, field__lookuptype=value 형태의 이중 밑줄 문법을 사용한다. 정확한 일치를 위한 exact, 대소문자를 구분하지 않는 일치를 위한 iexact, 특정 값보다 큰 것을 찾는 gt, 특정 문자열을 포함하는 contains 등 다양한 필드 조회가 제공된다. 이를 통해 SQL의 WHERE 절에 해당하는 복잡한 질의를 직관적인 파이썬 코드로 작성할 수 있다.

또한, Q 객체를 사용하면 AND, OR, NOT 같은 논리 연산을 조합한 더욱 복잡한 필터링이 가능해진다. 예를 들어, 여러 조건 중 하나라도 만족하는 객체를 찾거나, 특정 조건을 제외한 결과를 얻는 등의 질의가 Q 객체와 filter() 메서드를 조합하여 구현된다. 이는 데이터베이스 수준에서 효율적으로 처리되며, 애플리케이션 로직을 깔끔하게 표현하는 데 도움을 준다.

쿼리셋은 데이터의 순서를 지정하거나 특정 범위의 데이터만을 선택하기 위한 메서드를 제공한다. order_by() 메서드는 결과를 정렬하는 데 사용된다. 이 메서드는 하나 이상의 필드 이름을 인자로 받으며, 필드 이름 앞에 하이픈(-)을 붙이면 내림차순 정렬을 수행한다. 예를 들어, QuerySet.order_by('pub_date')는 pub_date 필드를 기준으로 오름차순 정렬하고, QuerySet.order_by('-pub_date')는 내림차순 정렬한다. 여러 필드를 기준으로 정렬할 수도 있으며, 데이터베이스 수준에서 ORDER BY 절을 생성하여 처리한다.

데이터의 일부분만을 조회하기 위해서는 파이썬의 리스트 슬라이싱 문법과 유사한 방법을 사용할 수 있다. 쿼리셋은 QuerySet[시작:끝] 형태의 슬라이싱을 지원한다. 이는 LIMIT과 OFFSET을 사용하는 SQL 쿼리로 변환되어 실행되며, 메모리 효율성이 높다. 단, 음수 인덱스(예: QuerySet[-1])를 사용한 슬라이싱은 지원하지 않는다. first()와 last() 메서드는 각각 정렬된 쿼리셋의 첫 번째와 마지막 객체를 반환하는 편의 메서드이다.

reverse() 메서드는 order_by()로 이미 정렬된 쿼리셋의 순서를 반대로 뒤집을 때 사용한다. 이 메서드는 단독으로 사용되기보다는 주로 order_by()와 체이닝되어 활용된다. 예를 들어, QuerySet.order_by('pub_date').reverse()는 pub_date 기준 내림차순 정렬과 동일한 결과를 낳는다. 이러한 정렬 및 슬라이싱 연산은 쿼리셋의 지연 평가 특성에 따라, 실제 데이터가 필요한 시점에 단일 데이터베이스 쿼리로 실행된다.

쿼리셋은 데이터베이스에서 데이터를 집계하거나 계산된 값을 추가하는 데 유용한 메서드를 제공한다. 이러한 메서드는 데이터베이스 수준에서 계산을 수행하여 효율성을 높인다.

집계 메서드는 aggregate()를 사용하며, 쿼리셋에 포함된 모든 객체에 대한 통계값을 계산한다. 예를 들어, 특정 모델의 모든 레코드에 대해 평균, 합계, 최대값, 최소값, 개수를 구할 수 있다. 이 메서드는 쿼리셋을 단일 값으로 요약하는 결과를 반환한다.

주석 메서드는 annotate()를 사용하며, 쿼리셋의 각 개별 객체에 계산된 필드를 추가한다. 예를 들어, 블로그 게시물 쿼리셋에 각 게시물별 댓글 수를 새로운 필드로 추가하여 반환할 수 있다. 이는 각 객체의 컨텍스트 내에서 관련 데이터를 집계할 때 유용하다.

이러한 집계 및 주석 작업은 Django ORM에 의해 복잡한 SQL 쿼리로 변환되어 데이터베이스에서 직접 실행된다. 이를 통해 파이썬 코드에서 반복문을 사용해 계산하는 것보다 훨씬 빠른 성능을 얻을 수 있으며, 체이닝을 통해 필터링이나 정렬과 결합하여 더욱 정교한 데이터 분석이 가능해진다.

관련 객체 조회 메서드는 쿼리셋이 관계형 데이터베이스의 외래 키나 다대다 관계를 통해 연결된 다른 모델의 객체를 효율적으로 가져오는 데 사용된다. select_related() 메서드는 일대일 관계나 일대다 관계에서 사용되며, SQL의 JOIN을 통해 관련 객체를 단일 쿼리로 미리 가져와 데이터베이스 접근 횟수를 줄인다. 이는 주로 정방향 관계, 즉 쿼리셋의 모델이 외래 키를 가지고 있는 경우에 효과적이다.

반면 prefetch_related() 메서드는 다대다 관계나 역방향 관계와 같이 JOIN으로 처리하기 어려운 경우에 사용된다. 이 메서드는 별도의 쿼리를 실행하여 관련 객체들을 미리 캐시에 저장해 두어, 이후 접근 시 추가적인 데이터베이스 히트를 방지한다. 두 메서드 모두 N+1 쿼리 문제를 해결하여 애플리케이션 성능을 크게 향상시키는 핵심 기능이다.

또한, related_manager를 통해 직접 접근할 수도 있다. 예를 들어, Author 모델이 Book 모델에 대해 역참조 관계를 가질 때, author.book_set.all()과 같은 방식으로 해당 저자의 모든 책에 대한 쿼리셋을 얻을 수 있다. 이러한 메서드들은 Django ORM이 제공하는 추상화 계층의 일부로, 개발자가 복잡한 SQL 문을 직접 작성하지 않고도 직관적으로 객체 간 관계를 탐색할 수 있게 한다.