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🚀 FastAPI ORM 성능 비교 - 빠른 시작 가이드

5분 내에 3개 ORM 서버를 실행하고 성능 비교를 시작해보세요!

📊 프로젝트 개요 및 현재 상황: README.md 참조
📈 성능 테스트 결과: PERFORMANCE_RESULTS.md 참조

⚡ 1단계: 환경 준비 (2분)

# 1. 프로젝트 클론 및 설치
git clone <repository>
cd orm_test

# 2. Poetry 설치 및 의존성
poetry install
poetry shell

# 3. PostgreSQL 시작 (Docker)
docker run -d --name orm_test_postgres \
  -e POSTGRES_USER=testuser \
  -e POSTGRES_PASSWORD=testpass \
  -e POSTGRES_DB=orm_test \
  -p 5432:5432 postgres:15

# 4. EdgeDB 시작 (Docker)
docker run -d --name orm_test_edgedb \
  -e EDGEDB_SERVER_SECURITY=insecure_dev_mode \
  -p 5656:5656 edgedb/edgedb:latest

🚀 2단계: 서버 실행

SQLAlchemy v2 서버

# SQLAlchemy v2 (포트 8001)
poetry run gunicorn apps.sqlalchemy_app.main:app --workers 2 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:8001

Tortoise ORM 서버

# Tortoise ORM (포트 8002)
poetry run gunicorn apps.tortoise_app.main:app --workers 2 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:8002

EdgeDB 서버

# EdgeDB 마이그레이션 (필수)
gel -H localhost -P 5656 --tls-security=insecure migrate

# EdgeDB (포트 8003)
poetry run gunicorn apps.edgedb_app.main:app --workers 2 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:8003

📊 3단계: 성능 테스트 (10분)

테스트 환경

  • 서버 설정: 워커 2개, 커넥션 풀 5개
  • 데이터베이스: 모든 ORM에 인덱스 최적화 적용
  • 테스트 도구: Locust 웹 UI
  • 테스트 방법: 단계별 부하 증가

테스트 조건

  • 최종 부하: 사용자 50명, Ramp up 10명/초
  • 목표 RPS: 20 (실제 운영 환경 시나리오)
  • 성능 지표: P95 응답시간, 평균 QPS

Locust 부하 테스트 실행

# 프로젝트 루트에서 실행
cd tests/locust_tests

# SQLAlchemy v2
locust -f locustfile.py SQLAlchemyUser -H http://localhost:8001

# Tortoise ORM
locust -f locustfile.py TortoiseUser -H http://localhost:8002

# EdgeDB
locust -f locustfile.py EdgeDBUser -H http://localhost:8003

웹 UI 설정

  1. 브라우저에서 http://localhost:8089 접속
  2. Number of users: 50
  3. Spawn rate: 10
  4. Start swarming 클릭

성능 지표 해석

지표 의미 목표값
평균 응답시간 일반적인 성능 < 50ms
P95 응답시간 최악의 5% 케이스 < 200ms
RPS 초당 처리 요청 수 > 100
에러율 실패한 요청 비율 < 1%

📈 다음 단계

성공적으로 실행되었다면:

  1. 성능 결과 확인: PERFORMANCE_RESULTS.md에서 실제 테스트 결과 비교
  2. 상세 분석: 각 ORM별 성능 특성 분석

🎉 3개 ORM 준비 완료! 이제 성능 비교를 시작해보세요!