PostgreSQL과 Python을 연동하는 방법: 기초부터 실습까지

생성 AI 기술이 탑재된 현대 애플리케이션은 로그 데이터의 효율적인 관리와 분석을 위해 데이터베이스(DB) 연동의 중요성이 점점 증가하고 있다. 특히, 파이썬 언어로 개발된 애플리케이션에서는 사용자 인터페이스를 구축하기 위해 Streamlit 프레임워크를 주로 활용하는 추세다. 생성AI 프로젝트를 진행하면서 로그를 저장하기 위한 DB 선택을 고민하고, 실제 간략한 예시를 작성해 보았다.

1. 들어가며

데이터베이스 선택의 고민

애플리케이션 개발 초기 단계에서 가장 중요한 결정 중 하나는 적합한 데이터베이스를 선정하는 것이다. 이번 프로젝트에서는 MongoDB와 PostgreSQL이 후보군으로 올랐다. MongoDB는 NoSQL 데이터베이스의 대표주자로, 과거 프로젝트 경험 덕분에 개발자들에게 친숙하다. 클라우드 기반 서비스의 무료 이용 가능성은 MongoDB를 매력적인 옵션으로 만든다. 반면, PostgreSQL은 전통적인 SQL 데이터베이스의 강력한 기능을 제공하며, 최근에는 생성 AI 기술과의 통합 사례가 늘어나고 있는 추세다.

비록 MongoDB를 사용하여 로그 데이터를 관리하고, 필요에 따라 SQL 데이터베이스로 이전하는 방안도 고려 가능했지만, 프로젝트의 현재 요구 사항과 앱이 생성할 로그 데이터의 양을 고려했을 때, 어느 쪽을 선택해도 큰 문제가 없어 보였다. 그러나 최종적으로는 강화학습에 활용될 로그 데이터의 구조화와 축적의 중요성을 고려하여 PostgreSQL을 선택하기로 결정했다.

클라우드에서의 PostgreSQL 활용

PostgreSQL은 일반적으로 로컬 환경에서 설치하여 사용되지만, 최근에는 클라우드 서비스 형태로도 제공되는 추세다. 이러한 변화는 개발자들에게 더 큰 유연성과 편의성을 제공한다. 이번 프로젝트에서는 ‘ElephantSQL’이라는 서비스를 통해 PostgreSQL을 클라우드 환경에서 활용하기로 결정했다. ElephantSQL은 ‘PostgreSQL as a Service’라는 컨셉 아래, 몇 가지 간단한 설정만으로 데이터베이스를 쉽게 구축하고 사용할 수 있게 해준다. AWS 기반으로 운영되는 이 서비스는 개발자들에게 최대 20MB의 데이터 저장 공간을 무료로 제공한다.

2. 파이썬에서 PostgreSQL 사용 코드 설명

psycopg2 라이브러리를 사용하면 Python 코드에서 PostgreSQL 데이터베이스에 쉽게 연결하고 작업할 수 있다.

1. 라이브러리 불러오기

PostgreSQL과 Python을 연결하는 psycopg2 라이브러리를 불러온다.

2. 연결 문자열 설정

데이터베이스 이름, 사용자 이름, 호스트, 비밀번호를 변수에 저장하고, f-string을 사용하여 연결 문자열을 생성한다. 해당 정보들은 ElephantSQL에서 Instance를 생성한 이후에 확인할 수 있다.

3. 데이터베이스 연결

연결 문자열을 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스에 연결한다.

4. 커서 생성

데이터베이스 쿼리를 실행하고 결과를 처리하는 커서를 생성한다.

5. 테이블 생성

mytable이라는 이름의 테스트용 테이블을 생성하는 SQL 쿼리를 실행한다. 테이블은 id, name, email 컬럼으로 구성된다.

6. 데이터 삽입

INSERT 쿼리를 사용하여 테이블에 데이터를 삽입한다. %s 플레이스홀더는 삽입될 값을 나타낸다.

7. 변경사항 커밋

데이터베이스에 변경사항을 저장한다.

8. 데이터 조회

SELECT 쿼리를 사용하여 테이블에서 데이터를 조회한다. fetchall() 메서드를 사용하여 결과를 모두 가져온다.

9. 커서 및 연결 종료

사용 후에는 커서와 데이터베이스 연결을 종료하여 리소스를 해제한다.

3. 전체 코드 예시

이제 전체 코드를 통해 파이썬에서 PostgreSQL을 사용하는 과정을 확인할 수 있다. ElephantSQL에서 제공하는 데이터베이스 정보를 활용하여 연결 문자열을 구성하고, psycopg2 라이브러리를 통해 데이터베이스에 연결한다. 이후 테이블 생성, 데이터 삽입, 데이터 조회 및 처리, 그리고 마지막으로 커서 및 연결 종료까지의 전 과정을 아래 코드에서 볼 수 있다.

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