Dapper ORM 사용 기초: C# 개발자를 위한 초간단 가이드 🚀

안녕하세요, 코딩 덕후 여러분! 오늘은 C# 개발자들이 데이터베이스와 친구가 될 수 있게 도와주는 초강력 도구, Dapper ORM에 대해 알아볼 거예요. 이 글을 읽고 나면 여러분도 Dapper 마스터가 될 수 있을 거예요! ㅋㅋㅋ 자, 그럼 시작해볼까요? 🎉

1. Dapper란 뭐야? 🤔

Dapper는 마이크로 ORM(Object-Relational Mapping)이에요. ORM이 뭐냐고요? 쉽게 말해서 데이터베이스와 우리가 작성하는 C# 코드 사이의 통역사 역할을 해주는 거죠. 데이터베이스는 SQL을 좋아하고, 우리 C# 코드는 객체를 좋아하잖아요? Dapper가 이 둘을 매끄럽게 연결해줘서 우리는 편하게 코딩할 수 있는 거예요!

🔑 핵심 포인트: Dapper는 가볍고 빠른 ORM이에요. SQL을 직접 작성할 수 있는 유연성과 ORM의 편리함을 동시에 제공한답니다!

Dapper를 사용하면 데이터베이스 작업이 훨씬 쉬워져요. SQL 쿼리 결과를 C# 객체로 자동 매핑해주고, 파라미터 처리도 간단하게 할 수 있어요. 성능도 엄청 좋아서 대규모 프로젝트에서도 자주 사용된답니다.

2. Dapper 시작하기: 첫 걸음 떼기 👶

자, 이제 Dapper를 사용해볼 준비가 되셨나요? 먼저 Dapper를 프로젝트에 추가해야 해요. NuGet 패키지 매니저를 통해 쉽게 설치할 수 있어요.

Install-Package Dapper

또는 .NET CLI를 사용한다면:

dotnet add package Dapper

설치가 완료되면 이제 Dapper의 세계로 들어갈 준비가 된 거예요! 🎊

2.1 첫 번째 Dapper 쿼리 작성하기 ✍️

Dapper를 사용해서 첫 번째 쿼리를 작성해볼까요? 아주 간단한 예제로 시작해볼게요.

using Dapper;
using System.Data.SqlClient;

string connectionString = "여기에 데이터베이스 연결 문자열을 넣으세요";

using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
    connection.Open();
    var users = connection.Query<user>("SELECT * FROM Users").ToList();
}
</user>

와우! 이렇게 간단한 코드로 데이터베이스에서 모든 사용자 정보를 가져올 수 있어요. Dapper의 Query 메서드를 사용하면 SQL 쿼리 결과를 바로 C# 객체 리스트로 변환해줘요. 완전 편하죠? ㅋㅋ

💡 팁: Dapper를 사용할 때는 항상 using 문을 사용해서 데이터베이스 연결을 관리하는 게 좋아요. 자원을 효율적으로 사용할 수 있거든요!

3. Dapper의 주요 기능들: 이것만 알면 당신도 Dapper 고수! 🏆

자, 이제 Dapper의 주요 기능들을 하나씩 살펴볼까요? 이 기능들만 잘 활용해도 여러분은 Dapper 마스터가 될 수 있어요!

3.1 파라미터 사용하기 🎛️

SQL 인젝션 공격을 방지하고 더 안전한 쿼리를 작성하려면 파라미터를 사용해야 해요. Dapper에서는 이런 파라미터 처리가 아주 쉬워요!

var user = connection.QuerySingleOrDefault<user>(
    "SELECT * FROM Users WHERE Id = @Id",
    new { Id = 1 }
);
</user>

여기서 @Id가 파라미터예요. Dapper가 알아서 이 값을 안전하게 처리해줘서 SQL 인젝션 걱정은 놓으셔도 돼요. 👍

3.2 여러 결과 처리하기 📊

때로는 하나의 쿼리로 여러 개의 결과 집합을 가져와야 할 때가 있죠. Dapper는 이런 상황도 완전 쉽게 처리할 수 있어요!

using (var multi = connection.QueryMultiple(
    "SELECT * FROM Users; SELECT * FROM Orders"))
{
    var users = multi.Read<user>().ToList();
    var orders = multi.Read<order>().ToList();
}
</order></user>

QueryMultiple 메서드를 사용하면 여러 개의 결과 집합을 한 번에 처리할 수 있어요. 완전 편리하죠? ㅎㅎ

3.3 트랜잭션 사용하기 💼

데이터베이스 작업을 할 때 트랜잭션은 정말 중요해요. 여러 작업을 하나의 단위로 처리해야 할 때 사용하죠. Dapper에서는 트랜잭션 사용도 아주 간단해요!

using (var transaction = connection.BeginTransaction())
{
    try
    {
        connection.Execute("INSERT INTO Users (Name) VALUES (@Name)",
            new { Name = "홍길동" }, transaction);
        
        connection.Execute("UPDATE Accounts SET Balance = Balance - 1000 WHERE UserId = @UserId",
            new { UserId = 1 }, transaction);
        
        transaction.Commit();
    }
    catch
    {
        transaction.Rollback();
        throw;
    }
}

이렇게 하면 두 개의 작업(사용자 추가와 계좌 잔액 업데이트)이 하나의 트랜잭션으로 처리돼요. 중간에 문제가 생기면 모든 변경사항이 취소되니까 데이터 일관성을 유지할 수 있어요. 👌

4. Dapper 심화: 고급 기능 탐험하기 🕵️‍♀️

기본적인 사용법을 익혔다면 이제 Dapper의 더 강력한 기능들을 살펴볼 차례예요. 이 기능들을 마스터하면 여러분은 진정한 Dapper 고수가 될 수 있어요!

4.1 다중 매핑 (Multi-Mapping) 🗺️

때로는 복잡한 객체 관계를 다뤄야 할 때가 있죠. 예를 들어, 사용자와 그 사용자의 주문 정보를 한 번에 가져오고 싶다면 어떻게 해야 할까요? Dapper의 다중 매핑 기능을 사용하면 이런 복잡한 관계도 쉽게 처리할 수 있어요!

var sql = @"
    SELECT u.*, o.* 
    FROM Users u
    LEFT JOIN Orders o ON u.Id = o.UserId
    WHERE u.Id = @UserId";

var userDictionary = new Dictionary<int user>();

var users = connection.Query<user order user>(
    sql,
    (user, order) =>
    {
        if (!userDictionary.TryGetValue(user.Id, out var existingUser))
        {
            existingUser = user;
            existingUser.Orders = new List<order>();
            userDictionary.Add(user.Id, existingUser);
        }

        if (order != null)
        {
            existingUser.Orders.Add(order);
        }

        return existingUser;
    },
    new { UserId = 1 },
    splitOn: "Id"
).Distinct().ToList();
</order></user></int>

와우! 이 코드가 좀 복잡해 보일 수 있지만, 실제로는 아주 강력한 기능을 수행하고 있어요. 하나의 쿼리로 사용자 정보와 그 사용자의 모든 주문 정보를 함께 가져오고 있죠. 이렇게 하면 데이터베이스 호출 횟수를 줄일 수 있어 성능이 크게 향상돼요! 👏

🔍 상세 설명:
1. 먼저 Users와 Orders 테이블을 조인하는 SQL 쿼리를 작성해요.
2. Query 메서드에 User와 Order 타입을 지정하고, 결과를 어떻게 매핑할지 람다 함수로 정의해요.
3. Dictionary를 사용해 중복된 사용자 객체 생성을 방지해요.
4. splitOn 파라미터로 Dapper에게 어느 컬럼부터 Order 객체 매핑을 시작할지 알려줘요.

4.2 비동기 쿼리 실행하기 ⚡

현대 애플리케이션에서 비동기 프로그래밍은 정말 중요해요. 특히 데이터베이스 작업처럼 시간이 오래 걸릴 수 있는 작업에서는 더욱 그렇죠. Dapper는 비동기 쿼리 실행을 완벽하게 지원해요!

public async Task<list>> GetUsersAsync()
{
    using (var connection = new SqlConnection(_connectionString))
    {
        await connection.OpenAsync();
        return (await connection.QueryAsync<user>("SELECT * FROM Users")).ToList();
    }
}
</user></list>

QueryAsync 메서드를 사용하면 비동기로 쿼리를 실행할 수 있어요. 이렇게 하면 데이터베이스 작업이 진행되는 동안 다른 작업을 수행할 수 있어 애플리케이션의 전체적인 성능과 응답성이 향상돼요. 👌

4.3 동적 쿼리 생성하기 🔄

때로는 상황에 따라 다른 SQL 쿼리를 실행해야 할 때가 있죠. Dapper를 사용하면 동적으로 쿼리를 생성하고 실행하는 것도 아주 쉬워요!

public List<user> GetUsersByFilter(string nameFilter = null, int? ageFilter = null)
{
    var sql = "SELECT * FROM Users WHERE 1=1";
    var parameters = new DynamicParameters();

    if (!string.IsNullOrEmpty(nameFilter))
    {
        sql += " AND Name LIKE @Name";
        parameters.Add("Name", $"%{nameFilter}%");
    }

    if (ageFilter.HasValue)
    {
        sql += " AND Age = @Age";
        parameters.Add("Age", ageFilter.Value);
    }

    using (var connection = new SqlConnection(_connectionString))
    {
        return connection.Query<user>(sql, parameters).ToList();
    }
}
</user></user>

이 예제에서는 DynamicParameters 클래스를 사용해 동적으로 파라미터를 추가하고 있어요. 필터 조건에 따라 SQL 쿼리가 동적으로 생성되죠. 이렇게 하면 다양한 검색 조건을 유연하게 처리할 수 있어요! 😎

5. Dapper 성능 최적화: 더 빠르게, 더 효율적으로! 🚀

Dapper는 이미 매우 빠른 ORM이지만, 몇 가지 팁을 알면 더욱 빠르고 효율적으로 사용할 수 있어요. 자, 이제 Dapper를 극한으로 최적화해볼까요?

5.1 버퍼링 vs 스트리밍 🌊

Dapper의 Query 메서드는 기본적으로 결과를 메모리에 버퍼링해요. 이게 대부분의 경우에는 좋지만, 아주 큰 결과 집합을 다룰 때는 메모리 사용량이 문제가 될 수 있죠. 이럴 때는 스트리밍 방식을 사용할 수 있어요!

using (var connection = new SqlConnection(_connectionString))
{
    connection.Open();
    using (var reader = connection.ExecuteReader("SELECT * FROM HugeTable"))
    {
        var parser = reader.GetRowParser<hugetablerow>();
        while (reader.Read())
        {
            var row = parser(reader);
            // 여기서 row를 처리해요
        }
    }
}
</hugetablerow>

이 방식을 사용하면 한 번에 한 행씩만 메모리에 로드하기 때문에 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있어요. 대량의 데이터를 처리할 때 아주 유용하답니다! 💪

5.2 캐시 활용하기 💾

Dapper는 내부적으로 쿼리 계획을 캐시해서 성능을 최적화해요. 하지만 우리가 직접 결과를 캐시해서 더욱 성능을 높일 수 있어요!

private static readonly ConcurrentDictionary<int user> _userCache = new ConcurrentDictionary<int user>();

public User GetUserById(int id)
{
    return _userCache.GetOrAdd(id, userId =>
    {
        using (var connection = new SqlConnection(_connectionString))
        {
            return connection.QuerySingleOrDefault<user>("SELECT * FROM Users WHERE Id = @Id", new { Id = userId });
        }
    });
}
</user></int></int>

이렇게 하면 자주 요청되는 사용자 정보를 메모리에 캐시해둘 수 있어요. 데이터베이스 호출 횟수를 줄여 애플리케이션 성능을 크게 향상시킬 수 있죠. 물론 캐시 무효화 전략도 잘 세워야 해요! 😉

5.3 벌크 연산 활용하기 📦

여러 개의 레코드를 한 번에 삽입하거나 업데이트해야 할 때가 있죠? Dapper를 사용하면 이런 벌크 연산도 쉽게 할 수 있어요!

public void BulkInsertUsers(IEnumerable<user> users)
{
    using (var connection = new SqlConnection(_connectionString))
    {
        connection.Open();
        using (var transaction = connection.BeginTransaction())
        {
            try
            {
                connection.Execute(
                    "INSERT INTO Users (Name, Email, Age) VALUES (@Name, @Email, @Age)",
                    users,
                    transaction: transaction
                );
                transaction.Commit();
            }
            catch
            {
                transaction.Rollback();
                throw;
            }
        }
    }
}
</user>

이 방법을 사용하면 여러 개의 사용자 정보를 한 번의 데이터베이스 호출로 삽입할 수 있어요. 개별적으로 삽입하는 것보다 훨씬 빠르죠! 🚀

6. Dapper와 다른 ORM 비교: 어떤 게 좋을까? 🤔

Dapper만 있는 게 아니잖아요? 다른 ORM들도 있죠. Entity Framework, NHibernate 같은 것들 말이에요. 그럼 이들과 Dapper를 한번 비교해볼까요?

6.1 Dapper vs Entity Framework 🥊

Entity Framework(EF)는 마이크로소프트에서 만든 풀 ORM이에요. Dapper와는 좀 다른 특징을 가지고 있죠.

Dapper:
- 가볍고 빠름 ⚡
- SQL을 직접 작성해야 함 (유연성 ⬆️, 생산성 ⬇️)
- 성능이 중요한 프로젝트에 적합
Entity Framework:
- 풀 기능 ORM (더 많은 기능 제공)
- LINQ를 사용해 쿼리 작성 가능 (생산성 ⬆️)
- 자동으로 데이터베이스 스키마 생성/관리 가능
- 큰 프로젝트나 복잡한 도메인 모델에 적합