DRF 필터링 vs. 검색: QuerySet 필터링 전략 마스터하기

웹 개발 영역에서 효율적이고 사용자 친화적인 API를 구축하는 것은 가장 중요합니다. Django REST Framework (DRF)는 RESTful API를 구축하기 위한 강력한 툴킷을 제공하며, 여기에는 데이터 필터링 및 검색을 위한 강력한 기능이 포함됩니다. 이 포괄적인 가이드는 DRF의 QuerySet 필터링 기능의 복잡성을 깊이 파고들어, 전 세계 사용자를 위한 데이터 검색을 최적화하고 API 성능을 향상시키는 다양한 전략을 탐색합니다. 언제 필터링을 사용하고, 언제 검색을 사용하며, 이러한 기술을 최대의 효과를 위해 어떻게 결합하는지 살펴보겠습니다.

필터링 및 검색의 중요성 이해하기

필터링과 검색은 거의 모든 API에서 기본적인 작업입니다. 이는 클라이언트(예: 웹 애플리케이션, 모바일 앱)가 자신의 기준에 따라 특정 데이터를 검색할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능이 없다면 API는 번거롭고 비효율적이어서 클라이언트가 전체 데이터 세트를 다운로드한 다음 자체적으로 필터링하도록 강요할 것입니다. 이는 다음으로 이어질 수 있습니다:

• 느린 응답 시간: 특히 대규모 데이터 세트의 경우, 많은 양의 데이터를 가져오고 처리하는 부담이 응답 시간을 증가시킵니다.
• 대역폭 소비 증가: 클라이언트가 불필요한 데이터를 다운로드하는 데 더 많은 대역폭을 소비합니다. 이는 인터넷 접속이 제한적이거나 데이터 비용이 높은 지역의 사용자에게 중요한 문제입니다.
• 저조한 사용자 경험: 느린 API는 사용자에게 좌절감을 안겨주고 전반적인 애플리케이션 사용성에 부정적인 영향을 미칩니다.

효과적인 필터링 및 검색 메커니즘은 전 세계 사용자에게 원활하고 성능이 뛰어난 경험을 제공하는 데 매우 중요합니다. 인도, 브라질 또는 인도네시아와 같이 인터넷 인프라가 크게 다를 수 있는 국가의 사용자에게 미치는 영향을 고려하십시오. 데이터 검색을 최적화하면 이러한 사용자에게 직접적인 이점이 있습니다.

DRF의 내장 필터링 기능

DRF는 QuerySet 필터링을 위한 여러 내장 기능을 제공합니다:

1. `OrderingFilter`

`OrderingFilter` 클래스를 통해 클라이언트는 하나 이상의 필드를 기반으로 결과의 순서를 지정할 수 있습니다. 이는 날짜, 가격, 이름 또는 기타 관련 속성별로 데이터를 정렬하는 데 특히 유용합니다. 클라이언트는 일반적으로 `?ordering=field_name` 또는 `?ordering=-field_name` (내림차순)과 같은 쿼리 매개변수를 사용하여 순서를 제어할 수 있습니다.

예시:

`Product` 모델이 있다고 가정해 봅시다:

            
from django.db import models

class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length="200")
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

            

              
                Copy
              
            
          

그리고 해당 시리얼라이저와 뷰셋:

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from rest_framework.filters import OrderingFilter

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [OrderingFilter]
    ordering_fields = ['name', 'price', 'created_at'] # Fields allowed for ordering

            

              
                Copy
              
            
          

이 예시에서 클라이언트는 `ordering` 매개변수를 사용하여 제품을 정렬할 수 있습니다. 예를 들어, `?ordering=price`는 가격을 오름차순으로 정렬하고, `?ordering=-price`는 가격을 내림차순으로 정렬합니다. 이러한 유연성은 사용자가 자신의 필요에 따라 데이터 표시를 맞춤 설정하는 데 필수적입니다. 전자상거래 플랫폼을 상상해 보세요. 사용자는 가격(낮은 가격부터 높은 가격까지, 또는 높은 가격부터 낮은 가격까지) 또는 인기도별로 쉽게 정렬할 수 있어야 합니다.

2. `SearchFilter`

`SearchFilter`는 모델의 지정된 필드에서 텍스트 기반 검색을 가능하게 합니다. 이를 통해 클라이언트는 키워드나 구문을 기반으로 데이터를 검색할 수 있습니다. 일반적으로 `?search=keyword`와 같은 쿼리 매개변수를 사용합니다. DRF의 `SearchFilter`는 기본적으로 `icontains` 조회를 활용하여 대소문자를 구분하지 않는 검색을 수행합니다. 최적의 성능을 위해, 특히 대규모 데이터 세트의 경우, 나중에 설명할 데이터베이스별 전체 텍스트 검색 기능을 사용하는 것을 고려할 가치가 있습니다.

예시:

`Product` 모델을 계속해서:

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from rest_framework.filters import SearchFilter

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [SearchFilter]
    search_fields = ['name', 'description'] # Fields allowed for searching

            

              
                Copy
              
            
          

이제 클라이언트는 `search` 매개변수를 사용하여 제품을 검색할 수 있습니다. 예를 들어, `?search=laptop`은 이름이나 설명에 'laptop'이 포함된 제품을 반환합니다. 전 세계 사용자의 요구 사항을 고려하십시오. 여러 언어로 제품을 검색하려면 텍스트 처리 및 색인화에 대한 신중한 계획이 필요합니다.

3. `DjangoFilterBackend` (타사 라이브러리)

`django-filter` 패키지는 더 고급 필터링 기능을 제공합니다. 이를 통해 다양한 필드 유형, 관계 및 복잡한 논리를 기반으로 사용자 지정 필터를 만들 수 있습니다. 이는 일반적으로 복잡한 필터링 요구 사항을 처리하기 위한 가장 강력하고 유연한 접근 방식입니다.

설치: `pip install django-filter`

예시:

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from django_filters import rest_framework as filters

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductFilter(filters.FilterSet):
    min_price = filters.NumberFilter(field_name='price', lookup_expr='gte')
    max_price = filters.NumberFilter(field_name='price', lookup_expr='lte')
    name = filters.CharFilter(field_name='name', lookup_expr='icontains')
    class Meta:
        model = Product
        fields = ['name', 'created_at']

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [filters.DjangoFilterBackend]
    filterset_class = ProductFilter

            

              
                Copy
              
            
          

이 예시는 `icontains` 조회를 사용하여 최소 및 최대 가격, 그리고 이름으로 제품을 필터링할 수 있도록 합니다. 이는 `django-filter`의 강력함과 유연성을 보여줍니다. 이는 전자상거래 또는 콘텐츠 관리 애플리케이션에서 사용자가 결과를 세분화할 수 있도록 하여 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 가격 범위, 제품 카테고리 또는 생성 날짜별 필터링은 모두 쉽게 구현할 수 있습니다. 이러한 다용도성 덕분에 이 기능은 다양한 글로벌 요구 사항을 충족하는 데 인기 있는 옵션이 됩니다.

올바른 필터링 전략 선택: 필터링 vs. 검색

필터링과 검색 중 어떤 것을 선택할지는 API의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 핵심적인 차이점은 의도에 있습니다:

• 필터링: 미리 정의된 기준(예: 가격 범위, 날짜 범위, 카테고리)에 따라 결과를 좁히는 데 사용됩니다. 필터는 일반적으로 정확한 일치 또는 범위 기반 일치에 기반합니다. 사용자는 종종 *무엇을* 찾고 있는지 알고 있습니다.
• 검색: 주어진 텍스트 문자열(예: 키워드)과 *일치하는* 결과를 찾는 데 사용됩니다. 검색은 더 유연하며 종종 퍼지 매칭을 포함합니다. 사용자는 정확히 무엇을 찾고 있는지 모를 수 있지만, 시작점은 있습니다.

다음은 주요 차이점을 요약한 표입니다:

각각을 사용할 시점:

• 필터링 사용 시점: 사용자가 알려진 필드(예: 가격, 날짜, 카테고리) 내의 개별 값 또는 범위를 기반으로 결과를 세분화하려고 할 때. 사용 가능한 필드를 알고 있을 때.
• 검색 사용 시점: 사용자가 자유 텍스트 쿼리를 제공하고, 키워드를 사용하여 여러 필드에서 일치하는 항목을 찾아야 할 때.

성능을 위한 필터링 및 검색 최적화

특히 대규모 데이터 세트를 다룰 때 성능은 매우 중요합니다. 다음 최적화 기술을 고려하십시오:

1. 데이터베이스 인덱싱

데이터베이스 인덱싱은 필터링 및 검색 최적화를 위한 기본입니다. 필터링 및 검색에 사용하는 필드에 적절한 인덱스가 있는지 확인하십시오. 인덱싱을 통해 데이터베이스는 전체 테이블을 스캔하지 않고도 관련 데이터를 신속하게 찾을 수 있습니다. 인덱스 유형(예: B-트리, 전체 텍스트)의 선택은 데이터베이스 시스템 및 쿼리의 특성에 따라 달라집니다. 인덱싱은 특히 전 세계 사용자 기반을 다룰 때 애플리케이션 확장성에 매우 중요합니다.

예시 (PostgreSQL):

            
CREATE INDEX product_name_idx ON myapp_product (name);
CREATE INDEX product_price_idx ON myapp_product (price);

            

              
                Copy
              
            
          

예시 (MySQL):

            
CREATE INDEX product_name_idx ON product (name);
CREATE INDEX product_price_idx ON product (price);

            

              
                Copy
              
            
          

인덱스를 추가하거나 제거할 때 성능에 미치는 영향을 항상 테스트하십시오. 장단점을 고려하십시오: 인덱스는 읽기 속도를 높이지만 쓰기(삽입, 업데이트, 삭제) 속도를 늦출 수 있습니다.

2. 데이터베이스별 전체 텍스트 검색

복잡한 검색 요구 사항의 경우, 데이터베이스 시스템의 전체 텍스트 검색 기능을 활용하십시오. 전체 텍스트 검색 엔진은 텍스트 데이터를 효율적으로 검색하도록 특별히 설계되었으며, 종종 어간 추출, 불용어 제거 및 순위 지정과 같은 기능을 제공합니다. 일반적인 데이터베이스 전체 텍스트 검색 기능은 다음과 같습니다:

• PostgreSQL: `pg_trgm` 및 `fts` (전체 텍스트 검색) 확장 기능을 사용합니다.
• MySQL: 내장된 `FULLTEXT` 인덱스가 있습니다.
• Elasticsearch: Django와 통합할 수 있는 전용 검색 엔진입니다.

예시 (유사성 검색을 위해 `pg_trgm`을 사용하는 PostgreSQL):

            
CREATE EXTENSION pg_trgm;

-- In your Product model:
from django.contrib.postgres.search import TrigramSimilarity

Product.objects.annotate(
    similarity=TrigramSimilarity('name', search_term),
).filter(similarity__gt=0.3).order_by('-similarity')

            

              
                Copy
              
            
          

전체 텍스트 검색은 다국어 검색을 지원할 때 특히 유용합니다. 이는 다양한 언어 및 문자 집합을 더 잘 처리하기 때문입니다. 이는 전 세계 사용자를 위한 사용자 경험을 향상시킵니다.

3. 캐싱

자주 액세스하는 데이터나 비용이 많이 드는 데이터베이스 쿼리 결과를 저장하기 위해 캐싱을 구현하십시오. DRF는 Redis 또는 Memcached와 같은 캐싱 시스템과 잘 통합됩니다. 캐싱은 데이터베이스 부하를 크게 줄이고 응답 시간을 개선할 수 있으며, 특히 읽기 작업이 많은 경우에 유용합니다. 캐싱을 구현할 때 업데이트 빈도를 고려하십시오. 사용자에게 오래된 데이터를 제공하고 싶지 않을 것입니다.

예시 (Django의 내장 캐싱 사용):

            
from django.core.cache import cache

def get_products(search_term=None):
    cache_key = f'products:{search_term}'
    products = cache.get(cache_key)

    if products is None:
        if search_term:
            products = Product.objects.filter(name__icontains=search_term)
        else:
            products = Product.objects.all()
        cache.set(cache_key, products, timeout=3600) # Cache for 1 hour
    return products

            

              
                Copy
              
            
          

4. 페이지네이션

대규모 데이터 세트를 표시할 때는 항상 페이지네이션을 사용하십시오. 페이지네이션은 결과를 더 작고 관리하기 쉬운 페이지로 나누어 클라이언트가 한 번에 엄청난 양의 데이터를 받는 것을 방지합니다. DRF는 내장 페이지네이션 클래스를 제공합니다. 이점으로는 더 빠른 초기 로드 시간, 대역폭 소비 감소, 향상된 사용자 경험이 있습니다. 페이지 기반, 오프셋 기반, 커서 기반과 같은 다양한 페이지네이션 스타일을 고려하십시오. 필요에 가장 적합한 페이지네이션 스타일을 선택하십시오. 오프셋 기반 페이지네이션은 대규모 데이터 세트에서 비효율적일 수 있습니다. 매우 큰 결과 세트의 최적 성능을 위해 커서 기반 페이지네이션 사용을 고려하십시오.

예시:

            
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination

class StandardResultsSetPagination(PageNumberPagination):
    page_size = 10
    page_size_query_param = 'page_size'
    max_page_size = 100

            

              
                Copy
              
            
          

그런 다음 뷰셋에서 이 페이지네이션 클래스를 사용하십시오:

            
from .pagination import StandardResultsSetPagination

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    pagination_class = StandardResultsSetPagination

            

              
                Copy
              
            
          

5. QuerySet 메서드 최적화

데이터베이스 쿼리를 구성하는 방식에 주의하십시오. 비효율적인 QuerySet 메서드 및 작업을 피하십시오. 예를 들어:

• N+1 쿼리 방지: 과도한 데이터베이스 호출(예: 루프에서 관련 객체 검색)을 하지 않도록 코드를 신중하게 검토하십시오. `select_related()` 및 `prefetch_related()`를 사용하여 관련 객체 검색을 최적화하십시오.
• `values()` 및 `values_list()` 사용: 필드의 하위 집합만 필요한 경우 전체 모델 인스턴스를 검색하는 대신 `values()` 또는 `values_list()`를 사용하십시오.
• `annotate()` 및 `aggregate()` 적절하게 사용: Python에서 계산을 수행하는 대신 데이터베이스 수준 계산을 위해 이러한 메서드를 사용하십시오.
• `defer()` 및 `only()` 고려: 특정 필드 검색을 최적화하고 불필요한 데이터 검색을 방지하기 위해 이 메서드를 사용하십시오.

6. 클라이언트 측 필터링 (고려 사항)

경우에 따라 일부 필터링 로직을 클라이언트 측으로 이동할 수 있는지 고려하십시오(예: 미리 가져온 작은 옵션 목록에 대한 필터링). 이 전략은 데이터 크기 및 수행해야 하는 필터링 유형에 따라 다르며, 때때로 서버 부하를 줄일 수 있습니다. 그러나 클라이언트로 전송되는 데이터 양과 클라이언트 측 성능 병목 현상 가능성에 유의하십시오. 클라이언트 측 필터링을 구현할 때 적절한 보안 조치를 확인하십시오.

고급 전략: 필터링 및 검색 결합

많은 실제 시나리오에서 필터링과 검색을 결합해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 카테고리별로 제품을 필터링한 다음 해당 카테고리 내에서 특정 키워드를 검색할 수 있습니다.

예시 (`django-filter`를 사용하여 필터링 및 검색 결합):

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from django_filters import rest_framework as filters

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductFilter(filters.FilterSet):
    category = filters.CharFilter(field_name='category__name', lookup_expr='exact')
    search = filters.CharFilter(field_name='name', lookup_expr='icontains')
    class Meta:
        model = Product
        fields = ['category', 'search']

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [filters.DjangoFilterBackend]
    filterset_class = ProductFilter

            

              
                Copy
              
            
          

이 예시에서 클라이언트는 `category`로 필터링한 다음 해당 카테고리 내에서 `search`(키워드)로 검색할 수 있습니다. 이 예시는 다양한 필터 유형이 어떻게 결합될 수 있는지 엿볼 수 있게 합니다. 이 접근 방식은 사용자에게 더 복잡한 쿼리 기능을 제공합니다. 이러한 도구가 더 구체적인 쿼리 요청을 허용함으로써 전 세계적으로 사용자 경험을 어떻게 개선할 수 있는지 고려하십시오.

국제화 및 현지화 (I18n & L10n) 고려 사항

전 세계 사용자를 위한 API를 개발할 때 적절한 국제화(I18n) 및 현지화(L10n)는 매우 중요합니다. 이는 API를 다양한 언어, 문화 및 지역에 맞게 조정하는 것을 포함합니다.

• 텍스트 인코딩: 데이터베이스와 API가 UTF-8 인코딩을 사용하여 다양한 언어의 광범위한 문자를 처리하는지 확인하십시오.
• 날짜 및 시간 형식: ISO 8601 날짜 및 시간 형식을 사용하여 모호성을 피하고 다른 로케일 간의 호환성을 보장하십시오.
• 숫자 형식 지정: 숫자 형식 지정(예: 소수 구분 기호, 천 단위 구분 기호)을 적절하게 처리하십시오.
• 문자열 일치: 다른 언어에서 문자열 비교가 어떻게 작동하는지 인지하십시오. 대소문자를 구분하지 않는 일치를 고려하고 데이터베이스에서 적절한 데이터 정렬 설정을 사용하십시오. 예를 들어, 사용자가 아랍어로 검색하는 경우 해당 쿼리는 적절한 문자 집합으로 효과적으로 작동해야 합니다.
• 번역: 사용자에게 표시되는 문자열, 오류 메시지 및 기타 텍스트 콘텐츠에 대한 번역을 구현하십시오.
• 통화 처리: API가 금융 데이터를 다루는 경우 여러 통화를 지원하십시오.
• 오른쪽에서 왼쪽 (RTL) 지원: 애플리케이션이 아랍어 또는 히브리어와 같은 언어를 지원해야 하는 경우 RTL 레이아웃 구현을 고려하십시오.

DRF는 기본적으로 포괄적인 I18n 및 L10n 기능을 제공하지 않지만, Django의 I18n/L10n 시스템과 통합됩니다. Django의 번역 기능(예: `gettext`, `ugettext`, `{% load i18n %}`)을 사용하여 텍스트 콘텐츠를 번역하십시오. I18n/L10n을 적절하게 계획하고 구현하는 것은 전 세계 사용자에게 도달하고 현지화되고 직관적인 사용자 경험을 제공하는 데 필수적입니다.

모범 사례 및 실행 가능한 통찰력

다음은 DRF QuerySet 필터링 및 검색에 대한 모범 사례 및 실행 가능한 통찰력 요약입니다:

• 올바른 도구 선택: 필터링 또는 검색이 필요에 적합한 방법인지 신중하게 평가하십시오. 필요한 경우 이들을 결합하십시오.
• 인덱싱으로 최적화: 데이터베이스에서 필터링 및 검색에 사용되는 필드를 항상 인덱싱하십시오. 정기적으로 인덱스를 검토하고 최적화하십시오.
• 데이터베이스별 기능 활용: 복잡한 검색 요구 사항을 위해 데이터베이스별 전체 텍스트 검색 기능을 활용하십시오.
• 캐싱 구현: 자주 액세스하는 데이터를 캐시하여 데이터베이스 부하를 줄이십시오.
• 페이지네이션 사용: 성능 및 사용자 경험을 개선하기 위해 항상 대규모 결과 세트를 페이지네이션하십시오.
• QuerySet 최적화: 효율적인 데이터베이스 쿼리를 작성하고 N+1 쿼리를 피하십시오.
• 성능 우선순위: API 성능을 모니터링하고 잠재적인 병목 현상을 식별하십시오. 프로파일링 도구를 사용하여 코드를 분석하고 최적화하십시오.
• I18n/L10n 고려: 전 세계 사용자를 지원하기 위해 처음부터 국제화 및 현지화를 계획하십시오.
• 명확한 API 문서 제공: API 문서에 사용 가능한 필터링 및 검색 옵션과 쿼리 매개변수를 문서화하십시오. 이는 사용자가 API를 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. Swagger 또는 OpenAPI와 같은 도구가 여기에 큰 도움이 될 수 있습니다.
• 철저한 테스트: 다양한 데이터 및 엣지 케이스로 필터링 및 검색 로직을 테스트하여 올바르게 작동하는지 확인하십시오. 회귀를 방지하기 위해 단위 테스트를 작성하십시오.

이러한 모범 사례를 따르면 데이터를 효과적으로 필터링하고 검색하는 고성능의 사용자 친화적인 API를 생성하여 전 세계 사용자에게 긍정적인 경험을 제공할 수 있습니다. 전 세계 사용자 기반의 요구 사항을 고려하십시오. 설계 단계에서 내리는 결정은 일본에서 독일, 아르헨티나에 이르는 사용자에게 영향을 미치며, API가 전 세계적으로 성공하는 데 도움이 될 것입니다.

실행 가능한 단계:

1. 필터링 및 검색 요구 사항 식별: API의 요구 사항을 분석하고 필터링 및 검색 요구 사항을 식별하십시오.
2. 적절한 필터링 백엔드 선택: 적절한 DRF 필터링 백엔드(예: `OrderingFilter`, `SearchFilter`, `DjangoFilterBackend`)를 선택하십시오.
3. 필터링 및 검색 구현: 뷰셋에 필터링 및 검색 기능을 구현하십시오.
4. QuerySet 및 데이터베이스 인덱스 최적화: 쿼리가 효율적이고 적절한 데이터베이스 인덱스가 있는지 확인하십시오.
5. 철저한 테스트: 다양한 데이터 및 쿼리 매개변수로 필터링 및 검색 구현을 테스트하십시오.
6. API 문서화: API 문서에 사용 가능한 필터링 및 검색 옵션을 문서화하십시오.

결론

DRF의 QuerySet 필터링 전략을 마스터하는 것은 강력하고 확장 가능한 API를 구축하는 데 필수적입니다. 필터링과 검색의 차이점을 이해하고, DRF의 내장 기능을 활용하며, 성능을 최적화하고, 국제화를 고려함으로써 전 세계 사용자에게 효과적으로 서비스를 제공하는 API를 만들 수 있습니다. 끊임없이 진화하는 웹 개발 환경에서 지속적인 학습과 적응은 필수적입니다. 전 세계 사용자에게 API가 효율적이고 사용자 친화적으로 유지되도록 모범 사례 및 최신 발전에 대한 정보를 얻으십시오.