📖 ORM 기술스택 비교

ORM 기술스택 비교

분야	작성자	작성일
BE	김민수	24년 10월 28일

Sequelize

• 한 때 많이 사용하던 node 진영의 ORM 기술
• 오래된 만큼 거대한 커뮤니티 형성과 기술적 안정성이 높다.

지원 기능

• 데이터베이스 테이블을 기반으로 한 Model 객체
• 많은 데이터베이스를 지원
• 쿼리에 따른 기본 메서드 지원
• validator와 제약조건 설정 가능
• raw 쿼리 지원
• 논리적 삭제 지원
• Lazy Loading/Eager Loading 지원

내가 생각하는 장점

• 공식문서 - 오래된 라이브러리기 때문에 공식문서가 잘 정리되어있다.

내가 생각하는 단점

• 코드 가독성: 사용하기에 가장 큰 단점이라고 생각, 모델 설정 시 칼럼의 타입이나 특징을 작성하는 코드나, 연산 관련 메서드의 코드가 더러울 수 있다.
• 쿼리가 느리다: 메서드에서 쿼리를 생성하는 방식이기 때문에 그에 다른 오버헤드가 있을 수 있다.
  • https://kyungyeon.dev/posts/3/
• 높은 러닝커브: ORM 메서드가 sql과 거리가 멀 수 있기 때문에 sql을 안다고 해도 어려울 수 있다.
• 복잡한 코드에 취약할 수 있다: 쿼리를 날리는 메소드 형식이 매우 복잡하고 직관적이지 않아, 의도치 않게 느린 쿼리를 작성하거나 잘못된 쿼리를 작성할 가능성이 크다.

TypeORM

• 작년까지 가장 많이 사용하던 ORM
• JPA와 가장 근접한 형태이다.

지원 기능

• DataMapper와 ActiveRecord 형태의 코드 지원 (개인적으로 DataMapper가 좋다고 생각)
• Entity개념 존재
  • 다양한 데코레이터 지원
  • Embedded Entities 존재(엔티티 내부 속 또다른 엔티티)
  • 뷰 엔티티, tree 엔티티 존재
• Datasource 사용 (DB 커넥션 추상화)
• 연관 관계 관련 데코레이터 제공
  • Cascade 옵션 제공
  • 즉시/지연 로딩 제공
• 엔티티 매니저 제공
  • repository 생성 및 엔티티 관련 처리
• 쿼리 빌더 제공
• 다양한 데코레이터 지원
  • Transactional 데코레이터 제공(0.3이후 버전에는 지원 X)
  • 인덱스 데코레이터
• 엔티티 이벤트 제공

내가 생각하는 장점

• 여러가지 데코레이터 지원 - 다양한 데코레이터로 사용되는 코드 수도 줄이고 가독성도 높일 수 있다.
• JPA 사용자에게 낮은 러닝커브 - 엔티티 개념과 더불어 관련 기능들이 JPA와 가장 유사하여, 이미 JPA를 배운 사람들은 친숙하게 사용가능 (단, 일부 기능이 없어서 불편함이 있을 수 있음)
• 급하면 쿼리 빌더 사용가능 - 가장 큰 장점이라고 생각, 복잡한 쿼리나 최적화 쿼리를 작성할 때 쿼리 빌더를 사용하면 쉽게 작성 가능

내가 생각하는 단점

• 버전 문제
  • 아직 정식 버전이 출시되지 않아서 기술적 안정성이 낮을 수 있다.
  • 0.3 이후 버전 문제 (트랜잭션 데코레이터 지원 X, 이전 버전 호환문제)
  • 0.4로 바뀌게 될 때 기존의 코드가 호환이 안될 수도 있음
• 타입안정성의 문제 - AnyORM이라는 별명 답게 타입에 대해 제대로 체크할 수 없다.
• 휴먼 에러를 잡지 못함 - 쿼리에 전달되는 타입은 컴파일 단계에 확인하지 않으므로 이와 연관된 문제가 발생할 수 있다.
• 공식문서가 다른 ORM에 비해 설명이 부실하다고 느낌

Prisma

• 최근에 탄생한 ORM
• 2024기준으로 가장 많이 다운로드 한 ORM이다.
• 타입 안정성과 schema를 통한 엔티티 생성이 주요 기능이다.

지원기능

• 데이터 모델을 스키마 형태로 선언
  • 테이블 뿐만 아니라 연관관계나 인덱스, 뷰도 선언할 수 있다.
  • 작성한 스키마를 DB에 반영할 수 있다.
  • 특정 DB에 지원되지 않을 수 있는 기능이 있으므로 주의 필요
• 쿼리 실행을 위한 Prisma Client
  • 스키마 기반으로 자동으로 TypeScript 타입을 생성해줌 → 타입 안정성이 보장
  • 일반적인 CRUD와 연관 관계 쿼리, 필터링 정렬, 페이지네이션 등 다양한 종류의 쿼리에 대한 메서드를 제공
  • Custom validation 제공
  • logging과 metrix 기능 제공

내가 생각하는 장점

• 타입에 매우 강력함 - 다른 ORM과 달리 컴파일 단계에서 타입에 대한 에러를 제공해준다. 쿼리 관련 메서드를 실행할 때 타입을 체크해주기 때문에 편하다.
• 모델 선언이 가장 보기 편하다. - 모델 선언은 sql의 create 쿼리 문과 유사해서 직관적이다.

내가 생각하는 단점

• 느리다: 다른 ORM에 비해 느릴 수도 있다. Typing하는 것과 더불어서 휴먼 에러를 방지하기 위해 또다른 쿼리가 실행할 수 있기 때문이다. ex)drop시 select 쿼리가 실행
• 복잡한 쿼리에 약할 수 있다: nested 쿼리가 포함되는 쿼리와 같이 복잡한 쿼리를 작성할 때 어려울 수 있다.

코드 비교

모델 선언

• Sequelize

  import { Model, DataTypes } from 'sequelize';
  import sequelize from './database';
  
  class User extends Model {
    public id!: number;
    public name!: string;
    public email!: string;
    public password!: string;
    public readonly createdAt!: Date;
    public readonly updatedAt!: Date;
  }
  
  User.init(
    {
      id: {
        type: DataTypes.INTEGER,
        autoIncrement: true,
        primaryKey: true,
      },
      name: {
        type: DataTypes.STRING(100),
        allowNull: false,
      },
      email: {
        type: DataTypes.STRING,
        allowNull: false,
        unique: true,
      },
      password: {
        type: DataTypes.STRING(100),
        allowNull: false,
      },
    },
    {
      sequelize,
      tableName: 'users',
      timestamps: true,
    }
  );
  
  export default User;

• TypeORM

  import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, UpdateDateColumn } from 'typeorm';
  
  @Entity()
  export class User {
    @PrimaryGeneratedColumn()
    id: number;
  
    @Column({ type: 'varchar', length: 100 })
    name: string;
  
    @Column({ type: 'varchar', unique: true })
    email: string;
  
    @Column({ type: 'varchar', length: 100 })
    password: string;
  
    @CreateDateColumn()
    createdAt: Date;
  
    @UpdateDateColumn()
    updatedAt: Date;
  }

• Prisma

  Prisma는 schema.prisma 라는 파일에서 선언한다.

  model User {
    id        Int      @id @default(autoincrement())
    name      String   @db.VarChar(100)
    email     String   @unique
    password  String   @db.VarChar(100)
    createdAt DateTime @default(now())
    updatedAt DateTime @updatedAt
  }

단순 조회

‘tester’라는 이름을 가진 유저 조회

• Sequelize

  import User from './models/User';
  
  const user = await User.findOne({
    where: {
      name: "tester',
    },
  });

• TypeORM

  import { getRepository } from 'typeorm';
  import { User } from './entities/User';
  
  const userRepository = getRepository(User);
  const user = await userRepository.findOne({
    where: { name: 'tester' },
  });

• Prisma

  import { PrismaClient } from '@prisma/client';
  
  const prisma = new PrismaClient();
  
  const user = await prisma.user.findFirst({
    where: {
      name: 'tester',
    },
  });

복잡한 조건 조회

‘tester’라는 이름을 가졌고, 나이는 25세 이상, 가입일이 2024-10-30 이상인 유저를 조회하고 나이순으로 정렬한 후 5명을 추출한다.

• Sequelize

  import { Op } from 'sequelize';
  import User from './models/User';
  
  const users = await User.findAll({
      where: {
        name: "tester",
        age: {
          [Op.gte]: 25,
        },
        createdAt: {
          [Op.gte]: new Date("2024-10-30"),
        },
      },
      order: [["age", "DESC"]],
      limit: 5,
    });

• TypeORM

  import { getRepository, MoreThanOrEqual } from 'typeorm';
  import { User } from './entities/User';
  
  const userRepository = getRepository(User);
  const users = await userRepository.find({
    where: {
      name: "tester",
      age: MoreThanOrEqual(25),
      createdAt: MoreThanOrEqual(new Date("2024-10-30")),
    },
    order: {
      age: "DESC",
    },
    take: 5,
  });

• Prisma

  import { PrismaClient } from '@prisma/client';
  
  const users = await prisma.user.findMany({
    where: {
      name: "김민수",
      age: {
        gte: 25,
      },
      createdAt: {
        gte: new Date("2023-01-01"),
      },
    },
    orderBy: {
      age: "desc",
    },
    take: 5,
  });

정리

러닝 커브(사람마다 기준이 다름)

Prisma < TypeORM < Sequelize

JPA를 아는 경우

TypeORM < Prisma < Sequelize

성능

Prisma < Sequelize ? TypeORM

성능은 TypeORM이 가장 좋긴 하지만 극단적인 차이는 나타나지 않는다.

특히 Sequlize와 TypeORM은 상황에 따라서 속도 차이가 달라지게 되므로 누가 우세인지 확실하게 알 수 없다.

사용성

Sequelize < TypeORM ≤ Prisma

이것도 러닝 커브와 마찬가지로 사람마다 다를 수도 있다고 생각한다.

Typescript를 사용한다면 아마도 Prisma가 가장 사용성이 좋을 수 있다. 왜냐하면 컴파일 단계에 타입에 관련된 에러를 체크할 수 있기 때문에 그에 따라 타입 관련된 작업을 수행할 때 원활 할 수 있다.

TypeORM은 다양한 데코레이터를 지원하고, 복잡한 쿼리가 필요할 경우 query builder 기능을 활용할 수 있다.