염산하

일본 언론에서 한국 정부를 다룰 때 '친일' '반일' 프레이밍을 자주 사용하는데, 이런 구도의 문제점을 짚는 기사. https://www.huffingtonpost.jp/entry/story_jp_681db357e4b02fbba8e7f337
위안부 문제 같은 인권 문제를 '반일'이라고 줄여 표현하는 것은 문제의 본질을 가리고, 마찬가지로 '친일'은 일본 정치 구도에서는 좋은 것처럼 보일 수 있어도 실제로는 제국주의에 동조하고 인권을 탄압하려는 세력이고 일본에서도 이런 상황을 남 일 취급해서는 안 된다는 것.

미야옹철 채널을 구경하던 중에 자막을 "발작 버튼" 대신 "급발진 버튼"이라 써 둔 영상을 봤다. 아무래도 수의사셔서 질환 관련된 단어 사용에 경각심이 있으신 것 아닐까 싶네. 하여간 이 빠르고 싹바갈없는 혐오 밈의 시대에 이런 사람들이 있어서 좋다.

진짜 이번 선거에서 민주당은 우클릭을 정상적인 범위 내에서는 할 수 있는 극한으로 했습니다. 이 이상으로 더 할 수도 없을 만큼 했죠. 저는 개인적으로는 상당히 의미가 있는 실험이었다 생각합니다. 이렇게 극한으로 우클릭을 땡긴 상태에서도 김문수 이준석을 찍는다는 놈들은 신이 민주당을 공개적으로 지지해주는 일이 있어도 절대로 찍지 않을 놈들이니까요. 이제부터 저 숫자는 무슨 수를 써서도 가져올 수 없는 상수값으로 상정해놓고 전략을 짜야 합니다.

RE: https://bsky.app/profile/did:plc:wqa7ygdl5uwn2tfb7jkybdxd/post/3lqpb4iyifc2z

윤가놈이 싼 똥 때문에 이게 뭐냐. 손해배상 청구해야한다.

https://youtu.be/pNzHBy_VfmQ

대체 언제까지 민주진영 대통령은 인수위 없이 임기를 시작하게 할 것인가. 인수인계 안해주면 다음 대선에 그 당에서 후보 못 내게 하자.

이준석이랑 김문수 득표율 합치면 대충 50.4%의 유권자 시민 동료 여러분들이 극우적 정치세력에 무감각하거나 찬동하고 있다는 무서운 현실이 완성되는데 이런 이야기는 너무 무서워서 그냥 이불 속에 들어가고 싶다...

서울대학교에서는 잇따른 에스피시 산재 사고를 규탄하며 허영인 에스피시그룹 회장의 ‘서울대학교 발전공로상’을 박탈하라는 목소리가 나온다.

이 말도 맞네

https://bsky.brid.gy/r/https://bsky.app/profile/did:plc:4sujqnbd47ey26qcvajqoxa2/post/3lqeznny3nb2c

KBO 건물 앞에 야구팬들의 메시지 420여개를 전광판에 띄운 시위 트럭이 등장했습니다. ‘크보빵’(KBO빵) 불매 운동에 나선 야구팬들이 반복되는 산재 사고에도 무책임한 태도로 일관하는 SPC와 이런 기업과의 협업을 진행한 KBO를 규탄하는 트럭 시위에 나선 것입니다.

“야구는 삼진아웃, SPC는 사람 죽여도 문 안 닫아”...

돈주고 사는 굿즈를 왜 랜덤박스로 만드는지 난 이해할 수가 없다
아니 사실 이해는 됨 그래서 더 열받지

AI 코딩 연결은 왜 다 깃헙만 하지. 빗버킷 일 한하나? 아틀라시안!

자주 인용되는 Brian Foote 와 Joseph Yoder의 명언이 있다. '좋은 아키텍처가 비싸다고 생각하다면 나쁜 아키텍처를 시도해보라'. 좋은 아키텍처를 만들기 위해서는 투자가 필요하지만, 투자를 하지 않으면 나쁜 아키텍처로 인해 장기적으로 더 많은 비용이 든다는 의미다.

커뮤니케이션도 마찬가지다. 좋은 커뮤니케이션이 비용이 많이 든다고 생각한다면 나쁜 커뮤니케이션을 시도해보라. 좋은(성공적인) 커뮤니케이션에 투자하는 것이 나쁜(실패한) 커뮤니케이션의 대가를 치르는 것보다 저렴하다.

다이어그램을 만드는 시간을 아끼는 것은 '호미로 막을 것을 가래로 막는' 격이다. 나중에 다시 설명하고 다이어그램을 다시 만들고, 잘못된 의사소통으로 인한 혼란을 수습하는 데 더 많은 시간 또는 비용이 소요된다.

#독서 코드 밖 커뮤니케이션

@me 이제 뭔가 제로데이 어택을...

@me 락 기능이 없다면 서브 버전 보다도 못한 녀석

@hongminhee 헛 둘 다 유료 사용자이신가요?

여보세요? 빌? 제가 바로 사회인데요. 저에게 환원된 돈은 어디있지요?

https://madost.one/notes/a7jlfsjz88

최근 가장 피가 거꾸로 솟는 에피소드 https://youtu.be/g0r_-7dWQo4?si=3plVYHddRvsStmw0 심지어 기사 기록도 열심히 지우는 것으로 추정해 볼 수 있는 ㅈㅅ 신문...

글에서 한가지 걸리는 게 지난 1월 트럼프가 ‘유죄이지만 형벌을 부과하지 않는다’는 선고를 받은 게 "민주적 권력형성 과정에 대한 존중"이라는 표현. 당시 머천 판사는 트럼프는 유죄이지만 대통령이라는 지위 때문에 유의미한 형벌을 부과하지 못한다는 결론을 내렸다. 시스템을 '존중'했다기보다는 사회 혼란을 줄이기 위해 범죄자를 그대로 두는 선택을 했다고 봐야 할 것 같다. https://www.hankookilbo.com/News/Read/A2025011023380004459

대법관 서경환·신숙희·박영재·이숙연·마용주의 보충의견, 그 ‘허접한’ 기록 https://www.hani.co.kr/arti/opinion/column/1195961.html
"보충의견은 ‘공직선거에 대한 외국의 신속 재판 사례’로 2000년 미국 대선 직후 연방대법원이 내린 판결을 들고 있습니다. [...] 더구나 연방대법원의 이 판결은 역사상 가장 정치적이고 부패한 판결로 비판받는 판결입니다."

그날, 출입국 공무원들이 아수라장을 만들었다

https://h21.hani.co.kr/arti/society/society_general/57263.html

#노동 #이주노동자 #출입국관리소

공공의 불법은 항상 무시되고...

생각해보니 이번 연휴에는 일과 직간접 연관이 있는 일을 하지 않고 가족들과 놀고 먹고 집안일하는 것만 하는 데에 성공했다.

@hongminhee 기본을 안지키다니 이상한 방식이에요...

여태까지 地下鐵(지하철)에서 다음 驛(역)이 어딘지 알 수 없을 때마다 머릿속에서 온갖 陰謀論(음모논)을 떠올렸었는데… 이제라도 다음 驛(역)이 常時(상시) 表示(표시)된다니 多幸(다행)이네. (내가 주로 떠올렸던 陰謀論(음모논)은 廣告(광고)를 더 많이 보게 하려고 다음 驛(역)을 가끔만 表示(표시)한다는 것이었다.)

https://news.jtbc.co.kr/article/NB12245370

그냥 더 빨리 흘러간다.

단풍잎이 떨어져 물에 흐르지 않았다면...

#독서 아침에는 죽음을 생각하는 것이 좋다. 김영민.

기록에 대해 다룬다는 것도 좋았지만 그냥 마음에 드는 에세이라서 좋기도 했다.

다정과 다감, 황인찬

https://saltwatertree.tistory.com/76

참 오묘한 시다. 다정과 다감이 들어있는지 아닌지 모르겠다. 처음엔 이게 뭔 말인가 싶다가 읽을수록 묘하다.

LLM 기반의 게시글 번역 기능이 추가되었습니다. 우선, 자신이 쓴 게시글이 LLM을 이용해 번역되는 것을 허용하려면, 게시글 공개 설정에서 “LLM 기반 자동 번역 허용” 옵션을 켜 주셔야 합니다. 기존 게시글은 모두 이 옵션이 꺼져 있습니다만, 새로 쓰는 게시글의 경우 기본적으로 켜져 있습니다.

위와 같이 옵션을 켜 준 게시글은 위쪽에 다음과 같이 “다른 언어로 읽기” 메뉴가 표시되게 됩니다. 이 메뉴에 나오는 언어 목록은 언어 설정에서 정할 수 있습니다.

이 중에서 이미 번역이 완료된 언어는 바로 표시되지만, 아직 번역이 완료되지 않은 언어의 경우, 아래와 같이 기다리라는 메시지가 뜨게 됩니다. 게시글의 분량에 따라 번역 시간은 차이가 나지만, 짧으면 30초에서 길면 5분 정도 걸립니다.

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)

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!