서지정보

서명: 도둑의 도시 가이드
저자: 제프 마노(Geoff Manaugh)
역자: 김주양
출판사: 열림원
출간일: 2018년 6월 20일
원서명: A Burglar's Guide to the City
원서 출간일: 2016년

생각

은평구립도서관에서 장기대여한 39권의 책 중, 『궁극의 문자를 찾아서』에 이어 두 번째로 읽는 책입니다. 도시 설계와 건축에 관심이 있어서 그것을 범죄자의 입장에서 다룬 책이라고 하여 읽게 되었습니다.

책의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다. 건축물을 설계하는 사람들은, 다소의 예외는 있을 수 있지만, 건축물을 이용하는 사람들이 이용하는 목적을 효율적으로 달성할 수 있도록 설계합니다. 그런데 도둑, 혹은 침입절도자(burglar)들은 설계자들이 상정하지 않고, 이용자들이 상상하지 못한 방법으로 건물을 이용한다는 것이죠.

맺는말에 가까운 성격인 마지막 장까지 총 일곱 장에 걸쳐 다양한 사람들을 만나며 여러 일화를 소개하는 구성으로, LA를 헬리콥터로 순찰하는 대원, 자물쇠 풀기 스포츠 관련자, 유명한 도둑을 검거한 경찰, 심지어는 게임 『시프』를 만든 디렉터나 『범죄의 재구성』, 『도둑들』의 최동훈까지 인터뷰하거나 업무에 동행하며(최동훈의 인터뷰는 책에 반영되지 않았습니다) 다양한 이야기를 보고 듣는 것이 이 책의 강점이라고 할 수 있겠습니다.

저는 게임을 하면서 게임의 진행 상태를 개조해서 플레이하곤 하는데, 이 책을 읽으면서 그런 행동들과의 유사성을 생각하기도 했습니다. 제가 진행상태나 게임 데이터를 개조하는 것은 대개 이 게임의 개발자가 의도를 가지고 어떤 경험을 주려고 했지만 도무지 그 목적을 달성하기 어려워보이는 게임 디자인에 항의하는 성격에(다음 단계로 넘어가려면 결과가 달라지지 않는 행동을 너무 많은 회수 반복해야 한다거나 하는 경우가 여전히 많은 게임에 있습니다) 가깝습니다만, 아무튼 목적 면에서는 일치한다고 생각합니다. 제가 하는 건 백화점에 들어가서 1층부터 8층까지 아무것도 안 보고 9층까지 순간이동해서 푸드코트에서 밥만 사 먹고 건물 밖으로 순간이동하는 행동에 가깝다고 생각합니다. 이 책에서 다루고 있는 것과는 다소 성향이 다르지요. 멀티플레이어 게임에서 핵을 쓰는 행위는 좀 더 명확하게 누군가에게 피해를 주기 때문에 좀 더 침입절도와 비슷하다고 할 수 있을까요? 음, 그런 기준으로 비교를 해도 될지 잘 모르겠습니다.

이것저것 생각나는 바가 많은 책이었습니다. 서울시가 광화문광장과 시청광장을 무력화하는 것도 생각이 나고, (무허가로) 마천루의 벽면을 오르거나 파쿠르를 하는 사람들 생각도 나고, 게임 『와치 독스』 생각도 나고요. 프로그래밍 쪽에서부터 관심을 가지게 된 『패턴 랭귀지: 도시, 건축, 시공』 생각도 나고요. 이 책은 다른 도서관에 있어서 빌리자면 빌릴 수는 있겠는데, 두께를 생각하면 완독하기 위해 빌릴 수는 없을 것 같네요. 반체제적이고 저항적인 건축/건축 오용(책의 표현을 빌림)을 다룬 책이 더 있으면 읽어보고 싶습니다.

"유머는 그 유머가 왜 웃긴지를 설명해야 하는 순간 실패"라는 말이 있다. 나는 이 말을 별로 좋아하지 않는다. 일단 그 말이 틀렸다고 말하고 싶은 건 아니다. 유머를 설명해야 한다면, 많은 사람들이 그걸 바로 받아들이거나 동의하는 데 실패했다는 이야기이고, 대화의 흐름이 끊어지고, 유머를 발화함으로 달성하고자 했던 여러 목표들이 달성되지 않는 경우가 많은 것은 부정할 수 없기 때문이다.

하지만 피터의 법칙과 유사하게, 대부분의 유의미한 말은 그 말을 적용하는 것이 적절하지 않은 지점까지 재생산된다. 이 말의 경우 적절하지 않은 지점은 어디일까? 유머에도 피터의 법칙 같은 건 존재한다. 잘 작동하던 유머가 있으면, 그 유머는 퍼지게 되어 있다. 리트윗과 좋아요가 있고 밈 재생산에 적합한 매체에서는 특히 쉽다. 처음에는 잘 작동하는 유머 또한 피터의 법칙처럼 실패하는 지점까지 퍼질 수 있고, 그 지점에서 '설명'해야 하는 유머가 된다. 그 시점에서 누군가는 이런 말을 할 수 있다. "(나한테) 설명이 필요한 유머라니, 이것은 (객관적으로) 실패한 유머이다." 나는 이 지점이 싫다. 그냥 널리 퍼진 유머를 발신한 사람이 자연 현상처럼 받아들여야하는 일일지도 모르겠지만.

반대 방향의 이야기이지만, 나는 xkcd, SMBC가 왜 재미있는지, 일본어로 올라오는 수많은 팬아트가 왜 재미있는지를 알기 위해서 그 유머를 가능하게 하는 기반 지식을 찾아보는 편이다. 나만 그런 것은 아니다― 세상에는 explain xkcd같은 사이트도 있다. 나는 유머를 삶에서 분리해낼 수 없는 사람이다. 그런 나한테는 설명이 필요한 유머야말로, 내가 모르는 세상을 향해 열린 창이다.

TypeScript로 백엔드 서버를 개발하면서 적절한 ORM 선택은 항상 중요한 결정 중 하나입니다. 최근 제 프로젝트에서 Drizzle ORM과 Kysely를 모두 사용해 볼 기회가 있었는데, 개인적으로는 Drizzle ORM이 더 편리하고 생산성이 높았던 경험을 공유하고자 합니다.

두 ORM에 대한 간략한 소개

Drizzle ORM은 TypeScript용 ORM으로, 타입 안전성과 직관적인 API를 강점으로 내세우고 있습니다. 스키마 정의부터 마이그레이션, 쿼리 빌더까지 풀스택 개발 경험을 제공합니다.

Kysely는 “타입 안전한 SQL 쿼리 빌더”로 자신을 소개하며, 타입스크립트의 타입 시스템을 활용해 쿼리 작성 시 타입 안전성을 보장합니다.

두 도구 모두 훌륭하지만, 제 개발 경험에 비추어 볼 때 Drizzle ORM이 몇 가지 측면에서 더 편리했습니다.

Drizzle ORM을 선호하게 된 이유

스키마 정의의 직관성

Drizzle ORM의 스키마 정의 방식은 매우 직관적이고 선언적입니다:

import { pgTable, serial, text, integer } from 'drizzle-orm/pg-core';

export const users = pgTable('users', {
  id: serial('id').primaryKey(),
  name: text('name').notNull(),
  email: text('email').unique().notNull(),
  age: integer('age')
});

Drizzle ORM은 이 스키마 정의로부터 자동으로 CREATE TABLE SQL을 생성할 수 있어, 스키마와 코드가 항상 동기화되어 있습니다.

반면 Kysely는 타입 정의에 더 중점을 두고 있어 스키마와 타입 정의가 분리되는 경향이 있습니다:

interface Database {
  users: {
    id: Generated<number>;
    name: string;
    email: string;
    age: number | null;
  };
}

이 타입 정의는 TypeScript 코드에서 타입 안전성을 제공하지만, 이 타입 정의만으로는 CREATE TABLE SQL을 생성할 수 없다는 것이 결정적인 단점입니다. 실제로 테이블을 생성하려면 별도의 SQL 스크립트나 마이그레이션 코드를 작성해야 합니다. 이는 타입과 실제 데이터베이스 스키마 간의 불일치 가능성을 높입니다.

Drizzle의 접근 방식이 데이터베이스 스키마와 TypeScript 타입을 더 긴밀하게 연결해주어 개발 과정에서 혼란을 줄여주었습니다.

마이그레이션 경험

Drizzle ORM의 마이그레이션 도구(drizzle-kit)는 정말 인상적이었습니다. 스키마 변경사항을 자동으로 감지하고 SQL 마이그레이션 파일을 생성해주는 기능이 개발 워크플로우를 크게 개선했습니다:

npx drizzle-kit generate:pg

이 명령어 하나로 스키마 변경사항에 대한 마이그레이션 파일이 생성되며, 이를 검토하고 적용하는 과정이 매우 간단했습니다.

반면 Kysely의 마이그레이션은 본질적으로 수동적입니다. 개발자가 직접 마이그레이션 파일을 작성해야 하며, 스키마 변경사항을 자동으로 감지하거나 SQL을 생성해주는 기능이 없습니다:

// Kysely의 마이그레이션 예시
async function up(db: Kysely<any>): Promise<void> {
  await db.schema
    .createTable('users')
    .addColumn('id', 'serial', (col) => col.primaryKey())
    .addColumn('name', 'text', (col) => col.notNull())
    .addColumn('email', 'text', (col) => col.unique().notNull())
    .addColumn('age', 'integer')
    .execute();
}

async function down(db: Kysely<any>): Promise<void> {
  await db.schema.dropTable('users').execute();
}

이러한 수동 방식은 복잡한 스키마 변경에서 실수할 가능성이 높아지고, 특히 큰 프로젝트에서는 작업량이 상당히 증가할 수 있었습니다.

하지만 Kysely의 마이그레이션에도 두 가지 중요한 장점이 있습니다:

1. TypeScript 기반 마이그레이션: Kysely의 마이그레이션 스크립트는 TypeScript로 작성되기 때문에, 마이그레이션 로직에 애플리케이션 로직을 통합할 수 있습니다. 예를 들어, S3와 같은 오브젝트 스토리지의 데이터도 함께 마이그레이트하는 복잡한 시나리오를 구현할 수 있습니다. 반면 Drizzle ORM은 SQL 기반 마이그레이션이므로 이러한 통합이 불가능합니다.

2. 양방향 마이그레이션: Kysely는 up과 down 함수를 모두 정의하여 업그레이드와 다운그레이드를 모두 지원합니다. 이는 특히 팀 협업 환경에서 중요한데, 다른 개발자의 변경사항과 충돌이 발생할 경우 롤백이 필요할 수 있기 때문입니다. Drizzle ORM은 현재 업그레이드만 지원하며, 다운그레이드 기능이 없어 협업 시 불편할 수 있습니다.

참고로, Python 생태계의 SQLAlchemy 마이그레이션 도구인 Alembic은 훨씬 더 발전된 형태의 마이그레이션을 제공합니다. Alembic은 비선형적인 마이그레이션 경로(브랜치포인트 생성 가능)를 지원하여 복잡한 팀 개발 환경에서도 유연하게 대응할 수 있습니다. 이상적으로는 JavaScript/TypeScript 생태계의 ORM도 이러한 수준의 마이그레이션 도구를 제공하는 것이 바람직합니다.

관계 설정의 용이성

Drizzle ORM에서 테이블 간 관계 설정이 매우 직관적이었습니다:

import { relations } from 'drizzle-orm';

export const usersRelations = relations(users, ({ one, many }) => ({
  profile: one(profiles, {
    fields: [users.id],
    references: [profiles.userId],
  }),
  posts: many(posts)
}));

이 방식은 데이터베이스 설계의 본질적인, 관계적인 측면을 명확하게 표현해주었습니다.

쿼리 작성의 편의성과 동일 이름 칼럼 문제 처리

두 ORM 모두 쿼리 작성을 위한 API를 제공하지만, Drizzle의 접근 방식이 더 직관적이고 관계형 모델을 활용하기 쉬웠습니다:

// Drizzle ORM - db.query 방식으로 관계 활용
const result = await db.query.posts.findMany({
  where: eq(posts.published, true),
  with: {
    user: true  // 게시물 작성자 정보를 함께 조회
  }
});

// 결과 접근이 직관적이고 타입 안전함
console.log(result[0].title);       // 게시물 제목
console.log(result[0].user.name);   // 작성자 이름 - 객체 구조로 명확하게 구분됨
console.log(result[0].user.id);     // 작성자 ID - 게시물 ID와 이름이 같아도 문제 없음

// Kysely
const result = await db
  .selectFrom('posts')
  .where('posts.published', '=', true)
  .leftJoin('users', 'posts.userId', 'users.id')
  .selectAll();

// 결과 접근 시 칼럼 이름 충돌 문제
console.log(result[0].id) // 오류: posts.id와 users.id 중 어떤 것인지 모호함
console.log(result[0].name) // 오류: 둘 다 name 칼럼이 있다면 모호함

Drizzle의 접근 방식이 테이블과 컬럼을 참조할 때 타입 안전성을 더 강력하게 보장하고, 관계를 활용한 쿼리 작성이 더 직관적이었습니다.

특히 여러 테이블 조인 시 동일한 이름의 칼럼 처리 부분에서 Drizzle ORM이 훨씬 더 편리했습니다. 이는 제 개발 경험에서 가장 중요한 차이점 중 하나였습니다.

// Drizzle ORM - 동일 이름 칼럼 처리
const result = await db.query.posts.findMany({
  with: {
    user: true  // posts.id와 users.id가 모두 있지만 자동으로 구분됨
  }
});

// 결과에 자연스럽게 접근 가능
console.log(result[0].id);        // 게시물 ID
console.log(result[0].user.id);   // 사용자 ID - 명확하게 구분됨
console.log(result[0].user.name); // 사용자 이름

// Kysely - 동일 이름 칼럼 처리를 위해 별칭 필요
const result = await db
  .selectFrom('posts')
  .leftJoin('users', 'posts.userId', 'users.id')
  .select([
    'posts.id as postId',       // 별칭 필수
    'posts.title',
    'posts.content',
    'users.id as userId',       // 별칭 필수
    'users.name as userName',   // 칼럼 이름이 같을 수 있으므로 별칭 필수
    'users.email as userEmail'  // 일관성을 위해 모든 사용자 관련 칼럼에 접두어 필요
  ]);

// 별칭을 통한 접근
console.log(result[0].postId);    // 게시물 ID
console.log(result[0].userId);    // 사용자 ID
console.log(result[0].userName);  // 사용자 이름

Drizzle ORM은 테이블과 칼럼을 객체로 참조하기 때문에, 동일한 이름의 칼럼이 있어도 자연스럽게 계층 구조로 처리되며 타입 추론도 정확하게 작동합니다. 반면 Kysely에서는 문자열 기반 접근 방식 때문에 별칭을 수동으로 지정해야 하는 경우가 많았고, 복잡한 조인에서 이런 작업이 번거로워졌습니다. 특히 여러 테이블에 같은 이름의 칼럼이 많을수록 모든 칼럼에 명시적인 별칭을 지정해야 하는 불편함이 있었습니다.

또한 Drizzle ORM은 결과 타입을 자동으로 정확하게 추론해주어 별도의 타입 지정 없이도 안전하게 결과를 사용할 수 있었습니다.

Kysely의 장점

물론 Kysely도 여러 강점이 있습니다:

1. 더 가벼운 구조: 필요한 기능만 포함할 수 있는 모듈화된 구조
2. SQL에 더 가까운 접근: SQL 구문에 매우 충실한 API 설계
3. 유연성: 복잡한 쿼리에서 때로 더 유연한 작성이 가능

또한 앞서 언급했듯이, Kysely의 TypeScript 기반 마이그레이션과 양방향(up/down) 마이그레이션 지원은 특정 상황에서 Drizzle ORM보다 우위에 있는 기능입니다.

SQLAlchemy와의 비교 및 앞으로의 기대

JavaScript/TypeScript 생태계의 ORM을 이야기하기 전에, 여러 언어 중에서도 Python의 SQLAlchemy는 특별한 위치를 차지합니다. 개인적으로 여태 사용해본 다양한 언어의 ORM 중에서 SQLAlchemy가 가장 기능이 풍부하고 강력하다고 느꼈습니다. 복잡한 쿼리 구성, 고급 관계 매핑, 트랜잭션 관리, 이벤트 시스템 등 SQLAlchemy의 기능은 정말 방대합니다.

Drizzle ORM은 JavaScript 생태계에서 매우 인상적인 발전을 이루었지만, 아직 SQLAlchemy의 경지에는 이르지 못했다고 생각합니다. 특히 다음과 같은 부분에서 SQLAlchemy의 성숙도와 기능 풍부함이 돋보입니다:

• 복잡한 서브쿼리와 윈도우 함수 지원
• 다양한 이벤트 리스너와 훅
• 다양한 상속 전략
• 복잡한 트랜잭션 관리와 세션 관리
• 대규모 프로젝트에서 검증된 안정성
• Alembic을 통한 비선형적 마이그레이션 지원
• 놀라울 정도로 방대하고 상세한 문서화

결론

두 ORM 모두 훌륭한 도구이지만, 제 개발 스타일과 프로젝트 요구사항에는 Drizzle ORM이 더 잘 맞았습니다. 특히 스키마 정의의 직관성, 강력한 마이그레이션 도구, 그리고 전반적인 개발자 경험 측면에서 Drizzle ORM이 더 생산적인 개발을 가능하게 해주었습니다.

동일 이름 칼럼 처리와 같은 실질적인 문제에서 Drizzle ORM의 객체 기반 접근 방식이 가져다주는 편리함은 실제 프로젝트에서 큰 차이를 만들었습니다.

ORM 선택은 결국 프로젝트 특성과 개인 선호도에 크게 좌우됩니다. 새로운 프로젝트를 시작한다면 두 도구 모두 간단히 테스트해보고 자신의 워크플로우에 더 적합한 것을 선택하는 것이 좋겠지만, 제 경우에는 Drizzle ORM이 명확한 승자였습니다.

앞으로 Drizzle ORM이 더욱 발전하여 SQLAlchemy 수준의 풍부한 기능과 유연성을 제공하게 되길 바랍니다. JavaScript/TypeScript 생태계에도 그런 수준의 강력한 ORM이 있으면 좋겠습니다. 다행히도 Drizzle ORM은 계속해서 발전하고 있으며, 그 발전 속도를 보면 기대가 큽니다.

여러분의 경험은 어떤가요? 다른 ORM 도구나 언어를 사용해보셨다면 의견을 공유해주세요!

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번역이 완료되면, 아래와 같이 메시지가 바뀝니다.

번역 기능은 제가 Hackers' Pub을 맨 처음 구상할 때부터 핵심 기능으로 고려하고 있던 것이었습니다. 소프트웨어 프로그래머로서 일정 수준 이상 성장하기 위해서는 반드시 영어를 배워야만 하는 불합리함이나 그리고 일본어나 중국어 등 영어가 아닌 언어로 쓰인 다양한 자료에 대부분의 외국인은 접근하지 못한다는 아쉬움을 오래 전부터 느꼈기 때문입니다. 다행히 얼마 전부터 LLM의 번역 품질이 아주 좋아졌고, 이를 활용하여 꽤 괜찮은 품질의 번역 기능을 Hackers' Pub 같은 작은 웹사이트에서도 구현할 수 있게 되었네요.

참고로 현재 번역에 쓰이는 모델은 Claude Sonnet 3.7입니다. 저렴하다고는 할 수 없는 모델인데요. 시범적으로 운영해 보고, 비용이 너무 부담된다고 여겨지면 Gemini 2.5 Flash 같은 다른 모델로 전환하는 것도 고려하고 있습니다.

아무튼, 모처럼 추가한 번역 기능이니 많은 분들이 유용함을 누리셨으면 좋겠습니다.

아래는 제가 샘플로 미리 만들어 둔 번역본들입니다:

• Ditch the DIY Drama: Why Use Fedify Instead of Building ActivityPub from Scratch? (영어) → 〈DIY 드라마는 그만: 왜 ActivityPub을 처음부터 구축하는 대신 Fedify를 사용해야 할까요?〉 (한국어)
• 〈애플리케이션 개발 측면에서 본 Drizzle ORM 대 Kysely 비교〉 (한국어) → 「アプリケーション開発の観点から見たDrizzle ORMとKyselyの比較」 (일본어)
• 〈deno-task-hooks: Git 훅을 Deno 태스크로 쉽게 관리하기〉 (한국어) → deno-task-hooks: Easily Manage Git Hooks as Deno Tasks (영어)
• Browser-Native Translation and Language Detection APIs Coming Soon (영어) → 〈브라우저 네이티브 번역 및 언어 감지 API 곧 출시 예정〉 (한국어)