[MSSQL] 파이썬(Python)으로 MSSQL 서버 연결 및 데이터 조회 완벽 가이드 (pyodbc)

문제 상황: SQL만으로는 부족할 때, 프로그래밍의 힘을 빌리고 싶다면?

"매일 아침 9시에 특정 SQL 쿼리를 실행해서, 그 결과를 엑셀 파일로 저장하는 작업을 자동화하고 싶습니다."
"웹사이트에서 사용자가 입력한 값을 받아 DB에 안전하게 저장하는 기능을 만들어야 합니다."
"DB에서 가져온 데이터를 복잡하게 가공하고 통계 분석 모델을 적용하고 싶습니다."

 

이 모든 요구사항은 순수한 SQL(T-SQL)만으로는 해결하기 어렵거나 불가능합니다. SQL은 데이터를 조회하고 관리하는 데 최적화된 언어이지만, 파일 입출력, 외부 API 연동, 복잡한 로직 처리, 자동화 스케줄링 같은 작업에는 프로그래밍 언어의 도움이 절대적으로 필요합니다.

 

파이썬(Python)은 배우기 쉽고 강력한 라이브러리가 많아 이러한 데이터 관련 작업을 처리하는 데 가장 널리 사용되는 언어입니다. 이 글에서는 파이썬의 pyodbc 라이브러리를 사용해 MSSQL 서버에 연결하고, 데이터를 조회하며, Pandas와 연동하여 분석하는 A to Z 과정을 상세히 다룹니다.

 

 

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1부: 환경 설정 - 파이썬과 SQL 서버의 만남 준비하기

가장 먼저 파이썬이 MSSQL 서버와 '대화'할 수 있도록 필요한 준비물들을 설치해야 합니다. 이 과정이 가장 중요하며, 한번 제대로 설정해 두면 계속해서 사용할 수 있습니다.

 

1단계: 파이썬 설치

당연하지만, 파이썬이 설치되어 있어야 합니다. 없다면 공식 파이썬 웹사이트(https://www.python.org/downloads/)에서 최신 버전을 다운로드하여 설치하세요. 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 반드시 체크하는 것이 좋습니다.

 

2단계: pyodbc 라이브러리 설치

pyodbc는 파이썬이 ODBC(Open Database Connectivity)라는 표준 인터페이스를 통해 다양한 데이터베이스와 통신할 수 있게 해주는 핵심 라이브러리입니다. Windows의 명령 프롬프트(cmd)나 터미널을 열고 아래 명령어를 입력하여 설치합니다.

pip install pyodbc

 

pip는 파이썬의 패키지 매니저로, 필요한 라이브러리를 간단하게 설치해 주는 도구입니다.

 

3단계: Microsoft ODBC Driver for SQL Server 설치 (가장 중요!)

pyodbc가 '통신 기술'이라면, ODBC 드라이버는 '통역사' 역할을 합니다. 파이썬의 요청을 SQL 서버가 알아들을 수 있는 언어로 번역해 주는 필수 소프트웨어입니다. 대부분의 Windows에는 기본 드라이버가 있지만, 최신 버전과의 호환성을 위해 Microsoft 공식 사이트에서 최신 버전을 설치하는 것을 강력히 권장합니다.

설치가 제대로 되었는지는 Windows의 시작 > ODBC 데이터 원본을 검색해서 실행한 뒤, [드라이버] 탭에서 ODBC Driver 17 for SQL Server (또는 유사한 이름)가 있는지 확인하면 됩니다.

 

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2부: 연결(Connection) - 파이썬 스크립트에서 MSSQL 서버 접속하기

환경 설정이 끝났다면, 이제 파이썬 코드로 실제 DB에 접속할 차례입니다. 이때 '연결 문자열(Connection String)'이라는 특별한 형식의 문자열이 필요합니다.

 

연결 문자열(Connection String) 구성하기

연결 문자열은 DB 접속에 필요한 모든 정보(서버 주소, DB 이름, 아이디, 비밀번호 등)를 담고 있는 열쇠입니다.

 

1. SQL Server 인증 사용 시 (ID/PW 방식)

conn_str = (
    r'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
    r'SERVER=your_server_name_or_ip;'  # 예: 192.168.0.10 or MyServerName
    r'DATABASE=your_database_name;'
    r'UID=your_username;'
    r'PWD=your_password;'
)

 

2. Windows 인증 사용 시 (현재 Windows 계정으로 접속)

conn_str = (
    r'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
    r'SERVER=your_server_name_or_ip;'
    r'DATABASE=your_database_name;'
    r'Trusted_Connection=yes;'  # 이 부분이 핵심
)

 

파이썬 코드로 연결 실행 및 종료하기

안정적인 관리를 위해 try... finally 구문을 사용하여, 작업 중 오류가 발생하더라도 반드시 DB 연결이 종료되도록 코드를 작성하는 것이 좋습니다.

import pyodbc

# 위에서 만든 연결 문자열
conn_str = (r'DRIVER=...' r'SERVER=...' ... ) 

conn = None # conn 변수를 바깥에 선언
try:
    # 1. DB에 연결
    conn = pyodbc.connect(conn_str)
    print("데이터베이스 연결 성공!")

    # 2. 커서(Cursor) 생성
    # 커서는 SQL 쿼리를 실행하고 결과를 가져오는 역할을 하는 객체
    cursor = conn.cursor()
    print("커서 생성 성공!")

    # --- 여기에 SQL 쿼리 실행 코드를 작성 ---

except Exception as e:
    print(f"오류 발생: {e}")

finally:
    # 3. 연결 종료 (매우 중요!)
    if conn:
        conn.close()
        print("데이터베이스 연결 종료.")

 

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3부: 실행 및 분석 - 데이터 조회하고 Pandas로 활용하기

 

기본 데이터 조회 (Fetch)

cursor.execute()로 쿼리를 실행한 뒤, cursor.fetchall()로 모든 결과를 가져와 파이썬의 리스트(List of Tuples) 형태로 사용할 수 있습니다.

# ... (연결 코드 부분) ...

# SQL 쿼리 정의
query = "SELECT TOP 10 product_name, price FROM Products;"

# 쿼리 실행
cursor.execute(query)

# 모든 결과 가져오기
rows = cursor.fetchall()

# 결과 출력
for row in rows:
    print(f"상품명: {row.product_name}, 가격: {row.price}")

# ... (연결 종료 코드 부분) ...

 

궁극의 조합: Pandas로 데이터 불러오기 (강력 추천)

데이터 분석 라이브러리인 Pandas와 함께 사용하면 pyodbc의 진정한 힘이 발휘됩니다. pandas.read_sql_query 함수 하나면, 위에서 작성한 복잡한 fetch 과정을 단 한 줄로 끝내고, 결과를 강력한 데이터프레임(DataFrame) 형태로 바로 받을 수 있습니다.

1. Pandas 설치: pip install pandas

2. 코드 예시:

import pyodbc
import pandas as pd

conn_str = ( ... )
conn = pyodbc.connect(conn_str)

query = "SELECT category, product_name, sale_amount FROM ProductSales;"

# 단 한 줄로 쿼리 결과를 Pandas DataFrame으로 변환!
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# Pandas DataFrame의 강력한 기능 활용
print("--- 데이터프레임 정보 ---")
df.info()

print("\n--- 데이터 상위 5개 ---")
print(df.head())

print("\n--- 카테고리별 평균 매출 ---")
print(df.groupby('category')['sale_amount'].mean())

conn.close()

이 방식은 DB에서 데이터를 가져와 통계 분석, 시각화, 머신러닝 모델링 등 후속 데이터 처리 작업을 수행할 때 거의 표준처럼 사용됩니다.

 

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4부: 데이터 조작 (INSERT, UPDATE, DELETE) 및 보안

데이터 조회뿐만 아니라 데이터 변경 작업도 가능합니다. 이때는 트랜잭션 관리(commit)와 보안(파라미터화)이 매우 중요합니다.

INSERT와 commit()

INSERT, UPDATE, DELETE 쿼리를 실행한 후에는, 변경 사항을 DB에 영구적으로 저장하라는 connection.commit() 명령을 반드시 호출해야 합니다.

new_product_name = '신형 스마트워치'
new_price = 350000

# 1. 쿼리 실행 (값 부분은 ? 로 처리)
# 절대 f-string 이나 % 포맷팅으로 값을 직접 넣지 마세요! (SQL 인젝션 공격에 취약)
cursor.execute("INSERT INTO Products (product_name, price) VALUES (?, ?)", new_product_name, new_price)

# 2. 변경사항 확정!
conn.commit()
print("데이터 삽입 완료.")

?를 사용하는 '파라미터화 쿼리'는 사용자의 악의적인 입력(SQL 인젝션)으로부터 데이터베이스를 보호하는 가장 기본적인 보안 장치이므로 반드시 지켜야 합니다.

 

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최종 요약

• 파이썬으로 MSSQL을 사용하려면 pyodbc 라이브러리와 ODBC 드라이버 설치가 필수입니다.
• 연결 문자열은 DB 접속의 열쇠이며, 접속 방식(SQL/Windows 인증)에 맞게 작성해야 합니다.
• 단순 조회는 cursor.execute와 fetchall을 사용하지만, 데이터 분석 시에는 pandas.read_sql_query를 사용하는 것이 압도적으로 효율적입니다.
• 데이터를 변경(INSERT 등)할 때는 반드시 conn.commit()을 호출하고, 보안을 위해 파라미터화 쿼리(?)를 사용해야 합니다.