파이썬 데이터베이스 프로그래밍 완전 입문
: NoSQL MongoDB와 PyMongo 연동하기

관계형 DB만 고집하다가 MongoDB를 접하고 세계가 확장된 느낌,
혹시 여러분도 그런 순간을 맞이하고 싶으신가요?

안녕하세요, 개발자 여러분!

오늘은 파이썬과 함께 MongoDB라는 NoSQL 데이터베이스를 다뤄볼 거예요.

SQL 쿼리 대신 JSON 스타일 문법으로 데이터를 다루고, 유연한 스키마 구조 덕분에 빠르게 개발할 수 있다는 점에서 MongoDB는 현대 애플리케이션에 꼭 필요한 기술 중 하나죠.

특히 초보자라면 처음엔 다소 생소할 수 있지만, PyMongo 라이브러리를 활용하면 파이썬으로도 손쉽게 MongoDB와 연동하여 데이터를 삽입하고 조회하는 실습이 가능합니다.

이 블로그에서는 MongoDB의 기초 개념부터 PyMongo를 이용한 실습까지 차근차근 따라가 보도록 할게요.

지금부터 함께 MongoDB의 매력에 빠져봅시다!

1. MongoDB란 무엇인가요? 🧠

MongoDB는 대표적인 NoSQL 데이터베이스 시스템이에요.

전통적인 관계형 데이터베이스와는 달리, 테이블과 행(row) 개념 없이 문서(document) 단위로 데이터를 저장합니다.

이 문서는 JSON 형식으로 표현되고, 내부적으로는 BSON(Binary JSON)으로 처리돼요.

쉽게 말하면, MongoDB는 정형화된 스키마 없이 자유롭게 데이터를 넣을 수 있는 데이터베이스예요.

개발 속도가 빠르고 유연하며, 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어서 스타트업부터 대기업까지 다양한 서비스에서 널리 사용되고 있어요.

MongoDB의 핵심 특징은?

• 문서 기반(Document-Oriented): JSON 형태로 데이터 저장, 유연한 구조
• 스키마 유연성(Schema-less): 다양한 형식의 데이터를 하나의 컬렉션에 저장 가능
• 수평 확장성(Scalability): 샤딩(Sharding) 기능을 통해 대규모 분산 저장 지원
• 고가용성(High Availability): Replica Set을 통한 자동 장애 조치(Failover)

MongoDB를 사용하는 이유는 뭘까요?

MongoDB는 단순한 데이터 저장을 넘어서 대규모 애플리케이션의 핵심 데이터 처리 플랫폼으로 자리 잡고 있어요.

특히 실시간 데이터 처리, 비정형 로그 수집, 사용자 맞춤형 데이터 저장 등 다양한 분야에서 유용하게 쓰이고 있죠.

다음 섹션에서는 MongoDB의 구조와 개념을 RDBMS와 비교해 보면서 더 깊이 이해해 볼게요.

NoSQL과 SQL, 뭐가 다를까요?

2. NoSQL과 RDBMS의 차이점 🔍

많은 분들이 MongoDB 같은 NoSQL을 처음 접할 때 이런 질문을 하곤 해요.

"SQL이랑 뭐가 다르지?" 사실 이건 아주 좋은 질문이에요.

두 기술은 서로 다른 목적과 철학을 갖고 있고, 사용하는 방식도 꽤나 다르거든요.

SQL vs NoSQL, 구조부터 다르다!

그럼 MongoDB는 언제 쓰는 게 좋을까요?

• 빠르게 데이터 구조가 변하는 서비스 → SNS, 스타트업 MVP
• 복잡한 관계보다 개별 문서 위주의 저장 → 사용자 정보, 로그 데이터
• 데이터 수집, 분석 기반의 시스템 → IoT, 실시간 데이터 처리

요약하자면, 관계형 DB는 엄격함과 정형화에 강하고, MongoDB는 유연함과 확장성에서 강점을 갖고 있어요.

상황에 따라 적절한 선택이 중요하겠죠?

이제 MongoDB에 대해 어느 정도 감이 잡히셨나요?

다음 단계에서는 실제로 MongoDB를 설치하고 실행해 보면서 실습을 시작해 볼게요! 😊

3. MongoDB 설치 및 기본 설정 🛠️

이제 MongoDB에 대해 기본적인 개념을 익혔다면, 직접 설치해보면서 실습해볼 차례입니다.

MongoDB는 윈도우, macOS, 리눅스 모두 지원하며, 설치도 생각보다 간단해요!

이번에는 가장 많이 사용되는 Windows 기준 설치 방법과 MongoDB Compass 설정까지 함께 알아볼게요.

1️⃣ MongoDB Community 버전 설치

1. 공식 사이트(https://www.mongodb.com)에 접속하여 설치 파일을 다운로드
2. 설치 파일 실행 후, 설치 옵션은 기본값으로 두고 설치 진행
3. "Install MongoDB Compass" 옵션 체크 후 설치 완료

설치가 완료되면 MongoDB 서버가 자동으로 실행되고, 컴퓨터를 켤 때마다 자동 시작되도록 설정돼요. mongod 명령어로 서버를 실행할 수 있고, mongo 명령어로 셸을 사용할 수 있어요.

2️⃣ MongoDB Compass 설치 및 실행

• GUI 기반 MongoDB 관리 도구
• 로컬 MongoDB 서버 주소: mongodb://localhost:27017 입력
• 연결 후 데이터베이스 생성 및 컬렉션 생성 가능

3️⃣ 기본 설정 및 확인

MongoDB 설치 후,

정상적으로 실행 중인지 확인하려면 터미널(명령 프롬프트)에서 아래 명령어를 사용해보세요.

mongod --version
mongo --eval "db.stats()"

이제 MongoDB 서버와 GUI 툴까지 설치가 끝났다면, 다음 단계에서는 파이썬에서 MongoDB와 연결하는 방법,

즉 PyMongo 연동을 알아볼 차례예요!

4. PyMongo를 이용한 MongoDB 연결 방법 🔌

드디어 파이썬에서 MongoDB에 연결해 볼 시간입니다! 우리는 PyMongo라는 공식 라이브러리를 통해 손쉽게 MongoDB와 파이썬 간의 통신을 할 수 있어요. 이제부터는 코드를 통해 MongoDB의 세계에 진입해 봅시다 😎

1️⃣ PyMongo 설치

PyMongo는 pip 명령어로 간단히 설치할 수 있습니다.

pip install pymongo

2️⃣ 기본 연결 코드

MongoDB 서버가 로컬에서 실행 중이라면, 기본 주소는 mongodb://localhost:27017입니다.

다음은 PyMongo로 MongoDB에 연결하고, 데이터베이스와 컬렉션을 선택하는 코드입니다.

from pymongo import MongoClient

# 클라이언트 생성 및 로컬 MongoDB 연결
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017")

# 'testdb'라는 데이터베이스 선택 (없으면 생성됨)
db = client['testdb']

# 'users'라는 컬렉션 선택 (없으면 생성됨)
collection = db['users']

print("MongoDB 연결 성공!")

위 코드를 실행하면 MongoDB에 연결되어 testdb 데이터베이스와 users 컬렉션에 접근할 수 있게 돼요.

3️⃣ MongoDB에 샘플 데이터 삽입하기

이번엔 테스트용 데이터를 하나 삽입해 봅시다.

문서는 JSON 형태로 파이썬의 딕셔너리처럼 작성해요.

# 사용자 정보 삽입
doc = {"name": "Alice", "age": 25, "email": "alice@example.com"}
collection.insert_one(doc)

print("데이터 삽입 완료!")

4️⃣ 연결 확인 팁

• Compass에서 확인하기: 데이터베이스 목록에 testdb가 생겼는지 확인
• 터미널에서 확인: mongo 셸로 접속 후 use testdb, db.users.find()

PyMongo로 연결을 성공했다면 이제 본격적으로 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 연산을 실습해볼 준비가 된 거예요!

다음 섹션에서는 MongoDB에 데이터를 저장하고 수정하고 삭제하는 등 다양한 동작을 실습해볼게요!

5. MongoDB CRUD 실습 예제 💾

이제 본격적으로 MongoDB의 핵심 기능인 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 연산을 실습해볼 시간입니다.

이 부분이 바로 실전에서 가장 자주 사용되고 중요한 부분이에요.

하나씩 차근차근 해볼게요. 🔍

1️⃣ Create - 문서 삽입

# 단일 문서 삽입
collection.insert_one({"name": "Bob", "age": 30, "email": "bob@example.com"})

# 여러 문서 한꺼번에 삽입
collection.insert_many([
    {"name": "Charlie", "age": 35},
    {"name": "Diana", "age": 28, "email": "diana@example.com"}
])

2️⃣ Read - 문서 조회

# 전체 조회
for doc in collection.find():
    print(doc)

# 조건부 조회
user = collection.find_one({"name": "Bob"})
print(user)

3️⃣ Update - 문서 수정

# 하나만 수정
collection.update_one(
    {"name": "Bob"},
    {"$set": {"age": 31}}
)

# 여러 개 수정
collection.update_many(
    {"age": {"$gt": 30}},
    {"$set": {"senior": True}}
)

4️⃣ Delete - 문서 삭제

# 하나만 삭제
collection.delete_one({"name": "Charlie"})

# 여러 개 삭제
collection.delete_many({"senior": True})

CRUD 요약

이제 MongoDB에서 가장 핵심적인 데이터 조작 기능들을 직접 해보셨어요!

직접 데이터를 넣고 바꾸고 지워보는 이 연습은 MongoDB와 친해지는데 정말 효과적입니다.

다음 단계에서는 실제 프로젝트에서 MongoDB를 어떻게 쓸 수 있을지, 팁과 함께 정리해볼게요!

MongoDB 입문을 성공적으로 마쳤다면? 🧩 

여기까지 따라오셨다면 이제 여러분은 NoSQL의 세계로 무사 입문 완료!

MongoDB는 단순한 실습을 넘어서, 실제 웹 애플리케이션이나 AI 백엔드, 로그 분석 시스템, 데이터 수집 파이프라인 등 다양한 분야에서 실전 도구로 사용됩니다.

오늘 배운 내용을 바탕으로 여러분만의 프로젝트에 MongoDB를 직접 적용해보면, 정말 빠르게 성장하고 있다는 걸 느끼게 될 거예요.

다음 단계로는 MongoDB Atlas를 이용해 클라우드 환경에서 MongoDB를 다뤄보거나, Flask나 FastAPI와 함께 백엔드 프로젝트를 연결해보는 것도 추천드려요!

이제 여러분은 MongoDB와 PyMongo라는 든든한 무기를 손에 넣었으니, 다양한 데이터 기반 애플리케이션 개발에 도전해보세요!

읽어주셔서 감사합니다 🙌

질문이나 의견은 댓글로 남겨주시고, 도움이 되셨다면 공유도 부탁드려요!

파이썬 데이터베이스 프로그래밍 완전 입문
: PostgreSQL과 psycopg2 연동하기

PostgreSQL? psycopg2? 이름도 낯설고 복잡하게만 느껴지셨나요? 파이썬으로 쉽고 강력하게 PostgreSQL을 다루는 실전 예제와 함께 배워봐요!

안녕하세요~ 😊

오늘은 PostgreSQL이라는 강력한 오픈소스 데이터베이스와, 이를 파이썬에서 쉽게 다룰 수 있게 해주는 psycopg2 모듈에 대해 이야기해보려 해요.

사실 대부분의 튜토리얼이 너무 간단하거나 너무 어렵게만 다뤄서, 막상 실무에 적용하려면 막히는 부분이 한두 군데가 아니잖아요?

그래서 이 글에서는 단순히 명령어만 나열하는 게 아니라,

꼭 필요한 개념 + 실전 예제 중심으로 PostgreSQL 연동을 완전히 익힐 수 있도록 정리해봤어요.

특히 AWS EC2, Docker 환경에서도 확장 가능한 구조를 염두에 두고 설명할 테니, 배워두시면 정말 유용할 거예요!

그럼 지금부터 하나씩 천천히, PostgreSQL과의 연결을 시작해볼까요? 🚀

1. PostgreSQL이란? 왜 사용해야 할까? 🧐

PostgreSQL은 전 세계적으로 많은 개발자와 기업들이 사용하는 오픈소스 객체-관계형 데이터베이스 시스템입니다.

흔히 Postgres라고도 불리는 이 데이터베이스는 높은 안정성, 확장성, ACID 준수로 정평이 나 있죠.

PostgreSQL은 상용 DB 못지않은 기능을 자랑하면서도 무료라는 점에서, 스타트업부터 대기업까지 폭넓게 사용되고 있어요.

특히 Python과의 궁합이 좋아서, Flask, FastAPI, Django 같은 백엔드 프레임워크와도 매우 유연하게 연동할 수 있습니다.

PostgreSQL의 주요 특징 💡

• ACID 보장: 트랜잭션의 무결성을 철저하게 보장해요.
• JSON 지원: 관계형 + NoSQL 스타일을 동시에 쓸 수 있어요.
• 확장성: 사용자 정의 타입, 함수, 인덱스 등 커스터마이징 가능!
• 다양한 플랫폼 지원: Windows, Linux, macOS 모두 OK

다른 RDBMS와의 차이점은?

언제 PostgreSQL을 선택해야 할까?

✅ 아래와 같은 상황이라면 PostgreSQL이 최적의 선택일 수 있어요.

1. 대량의 데이터를 빠르게 처리하면서도 정확성을 유지하고 싶을 때
2. 데이터 무결성과 트랜잭션이 중요한 금융/의료 분야
3. NoSQL 스타일의 JSON 데이터를 함께 쓰고 싶을 때
4. 무료이면서도 신뢰할 수 있는 고성능 DB가 필요할 때

PostgreSQL을 한 번 익혀두면 다양한 환경에서 활용할 수 있어서, 장기적으로 볼 때 효율적인 선택이 될 수 있어요.

특히 Python 개발자라면, 앞으로 다룰 psycopg2 라이브러리를 통해 쉽게 연동하고, 데이터를 자유자재로 다룰 수 있습니다.

2. psycopg2란? 설치와 기본 사용법 ⚙️

PostgreSQL을 파이썬에서 사용하려면 반드시 필요한 게 바로 psycopg2라는 모듈입니다.

처음 보면 이름부터 생소하고 어려워 보이지만, 막상 사용해보면 굉장히 직관적이고 간단해요.

그야말로 PostgreSQL 연동의 표준 라이브러리라고 할 수 있죠!

psycopg2의 특징은? 🔍

• PostgreSQL 공식 권장 Python 드라이버
• DBAPI 2.0 표준 준수로 다른 DB 라이브러리와 유사한 사용법
• 커넥션 풀, 트랜잭션 처리, 복잡한 쿼리 실행 등 다양한 기능 지원

설치 방법부터 알아볼까요? 💾

파이썬 가상환경을 사용하는 걸 추천드리며,

설치는 아래 명령어 하나로 끝납니다:

pip install psycopg2-binary

💡 psycopg2와 psycopg2-binary의 차이점은?

• psycopg2: 컴파일 필요. 성능 최적화 가능.
• psycopg2-binary: 사전 빌드된 바이너리 제공. 설치 간편.

기본 사용법 예제 ✨

이제 psycopg2를 사용해서 PostgreSQL과 연결하는 기본 코드 예제를 살펴보죠:

import psycopg2

# DB 연결
conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    database="testdb",
    user="postgres",
    password="1234"
)

# 커서 생성
cur = conn.cursor()

# 쿼리 실행
cur.execute("SELECT version();")

# 결과 가져오기
db_version = cur.fetchone()
print("DB 버전:", db_version)

# 연결 종료
cur.close()
conn.close()

이 코드는 PostgreSQL 데이터베이스에 접속한 뒤, 버전을 조회하고 종료하는 가장 기본적인 흐름입니다.

앞으로 다룰 CRUD, 트랜잭션, 커넥션 풀 등도 이 흐름을 바탕으로 확장됩니다.

처음 한 번만 이해하면, 나머진 정말 쉽고 빠르게 배울 수 있어요!

3. 파이썬에서 PostgreSQL 연결하기: 전체 흐름 정리 🔄

파이썬으로 데이터베이스를 다룰 때 가장 기본이 되는 건 바로 연결 흐름을 이해하는 거예요.

마치 도로 위 자동차처럼, 연결 → 쿼리 → 결과 처리 → 종료까지의 "데이터 드라이브 코스"를 제대로 알아두면, 그 어떤 SQL 작업도 당황하지 않게 됩니다!

기본 연결 흐름 요약 ⛓

1. PostgreSQL 서버 실행 중인지 확인 (포트 번호 포함)
2. psycopg2.connect()로 연결 객체 생성
3. cursor() 객체로 쿼리 수행 준비
4. SQL 실행 (execute(), fetchone() 등)
5. 커밋/롤백 처리
6. 커서 및 연결 종료

이제 실제 코드 흐름으로 확인해볼게요.

import psycopg2

try:
    # 1. DB 연결
    conn = psycopg2.connect(
        host="localhost",
        dbname="testdb",
        user="postgres",
        password="1234",
        port="5432"
    )
    print("데이터베이스 연결 성공!")

    # 2. 커서 생성
    cur = conn.cursor()

    # 3. 쿼리 실행
    cur.execute("SELECT * FROM users;")
    
    # 4. 결과 조회
    rows = cur.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)

    # 5. 커밋 (INSERT/UPDATE/DELETE 시 필수)
    conn.commit()

except Exception as e:
    print("오류 발생:", e)
    conn.rollback()

finally:
    # 6. 연결 종료
    cur.close()
    conn.close()

흐름이 정리된 다이어그램 보기 🧭

다음은 우리가 지금까지 봤던 흐름을 단계별로 시각화한 다이어그램이에요:

• [1] psycopg2.connect()
• [2] conn.cursor()
• [3] cursor.execute(sql)
• [4] cursor.fetchone() / fetchall()
• [5] conn.commit() 또는 rollback()
• [6] cursor.close(), conn.close()

연결할 때 꼭 확인해야 할 팁 💡

• PostgreSQL 서버가 5432 포트에서 열려 있는지 확인
• pg_hba.conf 설정이 외부 접속을 허용하는지 체크
• 연결 실패 시, socket 관련 오류 메시지 참고

이제 PostgreSQL과의 연결 흐름이 머릿속에 딱! 그려지시죠?

다음 단계에서는 이 흐름을 기반으로 실제 CRUD 작업을 예제로 하나하나 해보겠습니다.

4. CRUD 예제로 배우는 SQL 처리 ✍️

PostgreSQL에 연결하는 법을 배웠다면,

이제는 본격적으로 데이터를 생성(Create), 조회(Read), 수정(Update), 삭제(Delete)하는 예제를 통해 활용해볼 차례입니다.

이걸 바로 CRUD 작업이라고 해요.

테이블 준비하기 🍽

먼저 실습을 위해 users라는 간단한 테이블을 만들어볼게요.

아래 SQL을 실행해주세요.

CREATE TABLE users (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(100),
  age INTEGER
);

1️⃣ Create - 데이터 삽입

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(...)
cur = conn.cursor()

sql = "INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (%s, %s, %s);"
data = ("홍길동", "hong@example.com", 28)
cur.execute(sql, data)

conn.commit()
cur.close()
conn.close()

%s는 SQL 인젝션을 방지할 수 있는 안전한 방식이에요.

항상 이렇게 파라미터 바인딩 방식으로 작성해주세요.

2️⃣ Read - 데이터 조회

cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM users;")
rows = cur.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

조회 시에는 fetchall()로 여러 개를,

                   fetchone()으로 하나만 가져올 수 있어요.

3️⃣ Update - 데이터 수정

sql = "UPDATE users SET age = %s WHERE name = %s;"
data = (30, "홍길동")
cur.execute(sql, data)
conn.commit()

수정 후에는 반드시 commit()을 호출해야 실제 DB에 반영됩니다.

4️⃣ Delete - 데이터 삭제

sql = "DELETE FROM users WHERE name = %s;"
data = ("홍길동",)
cur.execute(sql, data)
conn.commit()

삭제할 때도 WHERE 조건은 꼭 넣어주세요.

전체 삭제되는 실수… 생각보다 자주 나와요 😱

CRUD 흐름을 마스터하면?

이제 여러분은 DB와 대화하는 방법을 완전히 익힌 거예요.

다음 단계에서는 성능 향상에 필수인 커넥션 풀과 트랜잭션 처리를 알아볼게요.

한 단계 더 고급으로 들어가 봅시다! 💪

5. 커넥션 풀과 트랜잭션 처리로 성능 향상하기 🚀

이제 단순한 CRUD 작업을 넘어서, 성능 향상과 안정성을 위한 다음 단계로 나아가볼 시간이에요.

바로 "커넥션 풀(Connection Pool)"과 "트랜잭션(Transaction)"입니다.

커넥션 풀은 뭐고 왜 필요할까? 🧩

커넥션 풀은 말 그대로 DB 연결을 미리 여러 개 확보해두고 재사용하는 기술이에요.

매번 새롭게 connect()를 호출하면 속도 저하나 연결 누수가 발생할 수 있거든요.

psycopg2에서의 커넥션 풀 사용 예시

from psycopg2 import pool

# 최소 1개, 최대 5개 커넥션 풀 생성
pg_pool = pool.SimpleConnectionPool(
    1, 5,
    user="postgres",
    password="1234",
    host="localhost",
    port="5432",
    database="testdb"
)

# 커넥션 가져오기
conn = pg_pool.getconn()
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT NOW();")
print(cur.fetchone())

# 사용 후 반환
cur.close()
pg_pool.putconn(conn)

이렇게 하면 멀티스레드 환경이나 서버 애플리케이션에서 병목 현상을 줄일 수 있어요.

트랜잭션 처리 이해하기 💼

트랜잭션(Transaction)은 여러 SQL 작업을 하나의 묶음으로 처리하는 걸 의미해요.

즉, 모두 성공하거나 하나라도 실패하면 전체를 되돌리는(rollback) 방식이죠.

트랜잭션 예제 (여러 SQL 동시 처리)

try:
    conn = psycopg2.connect(...)
    cur = conn.cursor()

    cur.execute("INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (%s, %s, %s);", ("user1", "u1@mail.com", 25))
    cur.execute("INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (%s, %s, %s);", ("user2", "u2@mail.com", 30))

    conn.commit()
except Exception as e:
    print("에러 발생:", e)
    conn.rollback()
finally:
    cur.close()
    conn.close()

commit() 전에 오류가 발생하면 rollback()으로 모든 변경사항을 취소할 수 있어요. 이게 바로 ACID의 Atomicity(원자성)을 구현하는 핵심입니다.

정리 및 주의할 점 ⚠️

• 커넥션 풀은 무조건 getconn → putconn 흐름을 지켜야 함
• 트랜잭션은 묶음으로 처리되는 작업일수록 유리함 (ex. 주문+결제)
• 예외 처리는 반드시 try-except-finally 구조로 할 것!

이제 여러분은 데이터베이스 운영의 실전 핵심까지 마스터하셨습니다.

다음 파트에서는 이 모든 내용을 실제 프로젝트처럼 Docker, EC2, VSCode 환경에서 테스트하고 관리하는 방법을 소개할게요!

6. 실습 환경 구성 팁: Docker, EC2, VSCode 연동까지 💻

마지막으로,

우리가 지금까지 배운 PostgreSQL + Python 연동을 더 실전처럼 경험하려면

Docker, AWS EC2, VSCode 원격 개발 환경을 함께 활용하면 정말 좋아요!

이렇게 하면 언제 어디서나 동일한 환경에서 테스트하고 서버로 바로 배포까지 연계할 수 있거든요.

Docker로 PostgreSQL 띄우기 🐳

docker run --name pg_test -e POSTGRES_PASSWORD=1234 -e POSTGRES_DB=testdb \
-p 5432:5432 -d postgres

위 명령으로 PostgreSQL 컨테이너를 띄우면 로컬에서 바로 연결 테스트가 가능해요.

localhost:5432로 접속하면 우리가 기존에 작성한 코드 그대로 사용할 수 있습니다.

AWS EC2에서 PostgreSQL 설치 및 접속 🖥️

• Amazon Linux 2023 기준: sudo yum install postgresql15-server
• sudo systemctl enable --now postgresql 로 실행
• EC2 보안그룹에서 5432 포트 열기
• pg_hba.conf, postgresql.conf 수정으로 외부 접속 허용

EC2에서는 IP 접근 제어와 방화벽 설정이 중요해요.

꼭 확인하고 테스트해주세요!

VSCode에서 원격 PostgreSQL 개발하기

• Remote-SSH 확장 설치
• EC2와 SSH 연결 후 서버에 있는 DB 코드 작성
• DB 접속은 psycopg2 + Docker 또는 직접 실행 PostgreSQL 사용

이렇게 하면 완전히 클라우드 개발 환경을 갖추고 언제든 실습 → 배포까지 바로 이어갈 수 있답니다.

📌 마무리하며

지금까지 PostgreSQL과 파이썬 psycopg2를 이용한 데이터베이스 연동의 모든 흐름을 살펴봤습니다.

기본 개념부터 실전 예제, 성능 개선, 그리고 환경 구성까지 완전히 익히셨다면 이제 어디서든 자신 있게 활용하실 수 있어요.

처음엔 생소했지만, 하나씩 직접 따라 하면서 익히면 어느새 손에 익게 됩니다.

앞으로도 다양한 DB 연동, 실전 예제, 프로젝트 활용 팁을 계속 다룰 예정이니 기대해주세요!

그럼 우리 다음 글에서 또 만나요 😊

파이썬 데이터베이스 프로그래밍 완전 입문
: SQLite로 배우는 DB 연동 기초

📦 설치도 필요 없는 초간단 DB!
파이썬 초보자도 쉽게 시작할 수 있는
SQLite 데이터베이스 프로그래밍을 지금 배워보세요.

안녕하세요, 개발자 여러분!

혹시 "파이썬으로 데이터 저장하고 불러오는 거 어렵지 않나요?"라고 고민하셨던 적 있나요?

그런 분들에게 딱 맞는 주제를 준비했어요.

이번 글에서는 SQLite라는 가볍고 강력한 데이터베이스를 파이썬에서 쉽게 다루는 방법을 알려드릴게요.

별도 설치도 필요 없고, 복잡한 설정도 없이 바로 실습이 가능한 SQLite는 초보자에게 정말 딱이에요.

이 글에서는 단순한 문법 나열이 아니라, 실제 예제를 중심으로 데이터를 삽입하고 조회하고 수정하고 삭제하는 CRUD의 전 과정을 SQLite로 따라가면서 익힐 수 있도록 구성했어요.

마지막엔 여러분이 직접 간단한 프로젝트도 구성할 수 있도록 실습 예제까지 제공합니다.

그럼 바로 시작해볼까요? 🚀

1. SQLite란 무엇인가요? 특징과 장점

💡 SQLite는 가장 널리 사용되는 내장형 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS) 중 하나예요.

이름에서 알 수 있듯이 ‘가볍고(Small, Lite)’ 빠른 처리 속도와 간편한 사용성을 자랑합니다.

🧠 SQLite의 핵심 개념은?

• 파일 기반으로 작동하는 DBMS로, 별도의 서버 설치가 필요 없습니다.
• sqlite3 모듈만으로 파이썬에서 바로 사용 가능합니다.
• 안드로이드, 크롬 브라우저, iOS 앱 등 다양한 플랫폼에서 널리 사용됩니다.

✨ SQLite의 장점은 무엇일까요?

즉, SQLite는 설치 걱정 없이 파일 하나로 모든 기능을 사용할 수 있고, 초보자도 금방 배워서 적용할 수 있는 가장 이상적인 학습용 데이터베이스라고 할 수 있습니다.

📌 이런 SQLite의 특성 덕분에, 우리는 서버 설정이나 복잡한 환경 구성 없이 오직 파이썬 코드만으로 데이터베이스 프로그래밍을 시작할 수 있어요.

2. 파이썬에서 SQLite 사용 준비하기

자, 이제 본격적으로 SQLite를 파이썬에서 사용하는 방법을 알아볼 차례예요.

설치 없이 바로 사용할 수 있는 sqlite3 모듈 덕분에 정말 간단합니다.

우선 우리가 어떤 흐름으로 사용할지부터 짚고 갈게요.

🧭 SQLite 기본 사용 흐름

1. 1. sqlite3 모듈 임포트
2. 2. 데이터베이스 연결 (파일 또는 메모리)
3. 3. 커서(Cursor) 객체 생성
4. 4. SQL 명령 실행 (테이블 생성, 데이터 삽입 등)
5. 5. commit() 또는 fetch() 처리
6. 6. 연결 종료 conn.close()

💻 예제로 보는 SQLite 기본 연결

import sqlite3

# 1. 데이터베이스 연결 (없으면 새로 생성됨)
conn = sqlite3.connect("example.db")

# 2. 커서 생성
cur = conn.cursor()

# 3. SQL 실행 예시: 테이블 생성
cur.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER
)
""")

# 4. 연결 종료
conn.close()

위 코드를 보면 알겠지만, 정말 간단하죠? 😎

특히 테이블 생성 시에는 IF NOT EXISTS 옵션을 주면 이미 존재하는 테이블을 중복 생성하지 않도록 방지할 수 있어요.

💡 메모리 DB도 가능하다?

잠깐 테스트하거나 임시 저장용으로 사용할 때는, 파일이 아닌 메모리 DB를 사용할 수도 있어요. sqlite3.connect(":memory:")처럼 연결하면 디스크에 저장하지 않고 RAM에서만 작동해요.

다만, 프로그램이 종료되면 데이터도 함께 사라지니 주의하세요!

여기까지 오셨다면, SQLite를 사용할 준비는 모두 끝났어요.

이제 다음 섹션부터는 본격적으로 데이터를 넣고, 조회하고, 수정하고, 삭제하는 CRUD를 다뤄보겠습니다! 🚀

3. 테이블 생성과 데이터 삽입 실습

이제 본격적으로 실습을 통해 SQLite의 사용법을 배워볼게요.

먼저, 우리가 사용할 테이블을 만들고 여기에 데이터를 삽입해보겠습니다.

테스트용으로 아주 간단한 회원(users) 테이블을 만들어볼게요.

🛠️ users 테이블 만들기

import sqlite3

# 데이터베이스 연결
conn = sqlite3.connect("example.db")
cur = conn.cursor()

# 테이블 생성
cur.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    email TEXT UNIQUE NOT NULL,
    age INTEGER
)
""")

conn.commit()
conn.close()

이 테이블은 총 4개의 필드를 갖습니다:

• id: 자동 증가하는 고유 번호 (PRIMARY KEY)
• name: 사용자 이름 (필수)
• email: 중복을 허용하지 않는 이메일
• age: 나이 (정수)

✍️ 데이터 삽입하기

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("example.db")
cur = conn.cursor()

# 데이터 삽입
cur.execute("INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (?, ?, ?)",
            ("홍길동", "hong@example.com", 30))

# 여러 개 삽입
users = [
    ("김철수", "kim@example.com", 25),
    ("이영희", "lee@example.com", 28)
]
cur.executemany("INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (?, ?, ?)", users)

conn.commit()
conn.close()

🚨 여기서 중요한 점은 VALUES (?, ?, ?) 부분이에요.

      이 방식은 SQL Injection 같은 보안 문제를 방지할 수 있어요.

     항상 사용자 입력에는 파라미터 바인딩을 사용하는 습관을 들이세요!

👀 확인해보기 Tip!

DB 파일이 실제로 생겼는지 확인하고 싶다면, 프로젝트 폴더에 example.db 파일이 생성되어 있는지 살펴보세요.

SQLite를 지원하는 DB 브라우저(DB Browser for SQLite)로 열어보면 테이블과 데이터도 바로 확인할 수 있어요!

4. 데이터 조회, 수정, 삭제 (CRUD)

테이블에 데이터를 넣었으니, 이제 조회하고 수정하고 삭제하는 과정도 해봐야겠죠?

이걸 통틀어 CRUD (Create, Read, Update, Delete)라고 부릅니다.

실무에서도 가장 자주 쓰이는 데이터 처리 방식이에요.

자, 하나씩 직접 실습해볼게요! 🧪

🔍 1) 데이터 조회 (Read)

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("example.db")
cur = conn.cursor()

# 전체 데이터 조회
cur.execute("SELECT * FROM users")
rows = cur.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

conn.close()

fetchall()을 쓰면 모든 데이터를 한 번에 가져올 수 있어요.

fetchone()은 한 줄만, fetchmany(n)은 n개만 가져올 때 사용해요.

✏️ 2) 데이터 수정 (Update)

conn = sqlite3.connect("example.db")
cur = conn.cursor()

# 특정 사용자 나이 변경
cur.execute("UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?", (35, "홍길동"))

conn.commit()
conn.close()

업데이트할 땐 조건절(WHERE)을 꼭 넣어주세요!

안 그러면 모든 행이 다 수정될 수도 있어요 😱

🗑️ 3) 데이터 삭제 (Delete)

conn = sqlite3.connect("example.db")
cur = conn.cursor()

# 이메일 기준 삭제
cur.execute("DELETE FROM users WHERE email = ?", ("hong@example.com",))

conn.commit()
conn.close()

데이터 삭제도 꼭 조건을 명확히 걸어야 해요.

잘못하면 전체 테이블이 삭제될 수 있으니 항상 WHERE 절은 신중하게!

📌 실습 팁!

• 실수 방지를 위해 SELECT로 먼저 확인하고, 그다음 UPDATE나 DELETE를 실행하세요.
• 삽입, 수정, 삭제 후에는 반드시 conn.commit()을 호출해야 반영됩니다!

이제 여러분은 SQLite로 기본적인 CRUD 작업을 모두 해보셨습니다.

다음은 우리가 배운 내용들을 활용해서 작은 실전 예제를 만들어보는 시간이에요! 💡

5. SQLite 활용 예제: 간단한 회원 관리 프로그램

이제는 단순히 CRUD만 따로따로 실행하는 게 아니라, 하나의 흐름으로 통합된 프로그램을 만들어볼 시간이에요.

아주 간단하지만 SQLite의 전체 사용 흐름을 한눈에 익힐 수 있는 회원 관리 프로그램 예제를 만들어 보겠습니다.

🧩 프로그램 구성

💻 전체 코드 예제

import sqlite3

def create_table():
    conn = sqlite3.connect("members.db")
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        name TEXT NOT NULL,
        email TEXT UNIQUE NOT NULL,
        age INTEGER
    )
    """)
    conn.commit()
    conn.close()

def insert_user(name, email, age):
    conn = sqlite3.connect("members.db")
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (?, ?, ?)", (name, email, age))
    conn.commit()
    conn.close()

def update_age(email, new_age):
    conn = sqlite3.connect("members.db")
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("UPDATE users SET age = ? WHERE email = ?", (new_age, email))
    conn.commit()
    conn.close()

def delete_user(email):
    conn = sqlite3.connect("members.db")
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("DELETE FROM users WHERE email = ?", (email,))
    conn.commit()
    conn.close()

def list_users():
    conn = sqlite3.connect("members.db")
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT id, name, email, age FROM users")
    for row in cur.fetchall():
        print(row)
    conn.close()

# 실행 흐름
create_table()
insert_user("홍길동", "hong@example.com", 30)
insert_user("이영희", "lee@example.com", 24)
update_age("hong@example.com", 33)
list_users()
delete_user("lee@example.com")
list_users()

✨ 실습 포인트 정리

• 코드를 기능별 함수로 나누면 관리가 훨씬 쉬워집니다!
• conn.commit()을 잊지 않도록 항상 삽입/수정/삭제 후엔 실행하세요.

이처럼 여러분이 실제 필요한 기능을 기준으로 코드 구조를 나누면 유지보수도 훨씬 편하고,

나중에 GUI 또는 웹 인터페이스와 연동하기도 쉬워져요!

6. SQLite를 사용할 때 자주 발생하는 오류와 해결법

SQLite는 사용이 간편한 만큼, 초보자들이 자주 마주치는 실수나 오류들도 있어요.

하지만 대부분은 패턴이 있고, 몇 가지 기본만 잘 기억하면 금방 해결할 수 있답니다.

여기 대표적인 오류 사례와 해결 팁을 정리해드릴게요.

🐛 대표적인 오류와 해결 팁

🧯 예외 처리는 필수입니다!

현업에서도 오류는 늘 발생하곤 해요.

그래서 try-except 구문으로 예외를 미리 처리해주는 습관이 정말 중요합니다.

try:
    cur.execute("INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (?, ?, ?)",
                ("김민수", "min@example.com", 29))
    conn.commit()
except sqlite3.IntegrityError:
    print("이미 존재하는 이메일입니다.")

그니까요, 막연하게 오류 나면 당황하지 말고,

차근차근 메시지를 읽고 해결책을 찾아보는 습관이 필요합니다.

그게 진짜 실력으로 이어지거든요!

🔚 마무리

이번 글에서는 SQLite의 기초부터 실습 예제까지 아주 친절하고 자세히 살펴봤어요.

설치가 필요 없는 가벼운 DB임에도 불구하고, SQLite는 실제 프로젝트에서도 널리 활용되고 있어요.

파이썬 초보자도 어렵지 않게 다룰 수 있고, 데이터 저장이 필요한 다양한 상황에 바로 적용해볼 수 있다는 게 큰 장점이죠.

다음 단계로는 이 데이터베이스를 Flask나 Streamlit 같은 웹 프레임워크와 연결해보는 것도 추천드려요.

그러면 나만의 웹 애플리케이션도 금방 만들 수 있어요! 😉

그럼 다음 시간엔 더 유익한 실습으로 다시 만나요!