비동기 프로그래밍의 마법: asyncio.gather()로 데이터베이스 쿼리 최적화하기

python-async-gather

Python의 비동기 프로그래밍을 활용하여 데이터베이스 쿼리를 어떻게 효율적으로 최적화할 수 있는지 알아보겠습니다.

특히 asyncio.gather()를 사용한 멋진 코드 한 줄로 어떻게 성능을 크게 향상시킬 수 있는지 살펴보죠.

문제 상황

여러분이 아래와 같은 코드로 여러 개의 데이터베이스 쿼리를 순차적으로 실행하고 있다고 가정해봅시다:

hashTags = []
for val in hashBroker:
    hashtag = await findOne(dbName, table, {"_id": ObjectId(val.get('hashtagID'))})
    hashTags.append(hashtag)

이 코드는 작동하지만, 각 쿼리를 하나씩 순차적으로 처리하기 때문에 hashBroker의 크기가 크다면 상당한 시간이 소요될 수 있습니다.

해결책: asyncio.gather()의 마법

이제 asyncio.gather()를 사용하여 이 코드를 어떻게 최적화할 수 있는지 봐볼까요?

반응형

import asyncio

hashTags = await asyncio.gather(*[
    findOne(dbName, table, {"_id": ObjectId(val.get('hashtagID'))})
    for val in hashBroker
])

와우! 단 세 줄의 코드로 모든 작업을 처리할 수 있게 되었습니다. 이게 어떻게 작동하는 걸까요?

코드 해부하기

1. asyncio 임포트: 비동기 작업의 기본이 되는 라이브러리입니다.
2. 리스트 컴프리헨션: hashBroker의 각 항목에 대해 findOne 함수를 호출하는 리스트를 생성합니다.
3. 언패킹 연산자 (*): 생성된 리스트를 개별 인자로 gather 함수에 전달합니다.
4. asyncio.gather(): 여러 비동기 작업을 동시에 실행하고 그 결과를 기다립니다.
5. await: 모든 비동기 작업이 완료될 때까지 기다립니다.

이 방식의 장점

1. 속도: 모든 쿼리를 동시에 실행하므로 전체 실행 시간이 크게 단축됩니다.
2. 간결성: 복잡한 로직을 단 몇 줄의 코드로 표현할 수 있습니다.
3. 확장성: hashBroker의 크기가 증가해도 코드 수정 없이 효율적으로 처리할 수 있습니다.

주의사항

이 방식이 강력하긴 하지만, 무분별하게 사용하면 안 됩니다. 데이터베이스에 동시에 너무 많은 요청을 보내면 서버에 과부하가 걸릴 수 있습니다. 필요에 따라 동시 실행 수를 제한하는 것도 고려해볼 만합니다.

마치며

비동기 프로그래밍과 asyncio.gather()를 활용하면 데이터베이스 쿼리 같은 I/O 바운드 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 기법을 적절히 사용하면 여러분의 애플리케이션이 한층 더 빠르고 효율적으로 동작할 거예요.

여러분도 이 마법 같은 코드를 프로젝트에 적용해보세요. 놀라운 성능 향상을 경험하실 수 있을 거예요!

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