DBMS 셋팅, 데이터적재 관련 코드 및 라이브러리 업데이트

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작업한 거 요약

• MariaDB 이전을 위해서, SQLAlchemy ORM DDL 수정
• 정적 분석 라이브러리 pyright 추가 및 린트 라이브러리 black 추가 (관련해서 추가 세팅 필요함)
• poetry를 통해서 black 및 pyright 세팅 (미완성)
• markdown 문서 작성
• 디렉터리 구조 작성

MariaDB 이전 사유와 해명

• PostgresSQL에 대한 영어 자료를 제외하는 것도 있는데 MySQL 두꺼운 책을 사버렸고, MariaDB 책이랑 같이 집에 있어서 이를 바탕으로 하나의 DBMS를 학습 목적이 크기도 함. ->(미안하다 끈기가 부족했다.)
• 동시에 MariaDB와 PostgreSQL은 약간식 구조와 작동 방식이 다르고, 이를 통해서 막히는 부분이 있습니다. (Database -> Object -> Table 식의 기본 구성이고, 이 객체 느낌의 작동마다 권한 설정 방식이 이상했습니다.) (GraphQL을 먼저 학습하는 게 좋아 보였습니다.)
• DBMS를 함부로 바꾸면 안 된다고 생각합니다만, 어차피 다 날아갔습니다. (PostgreSQL도 따로 학습해 보려고 합니다. 😉 -> 관심 있으시면 연락 주세요.)
• 이제 DB 관리 잘 해보겠습니다. 👋

SQLAlchemy ORM DDL 수정

• 기존 UUID 타입이 있는 것은 PostgreSQL에 타입으로 만들어져있어서 이를 가져와서 사용했습니다. 관련 자료
• UUID 부분을 DDL에서는 문자열로 처리하였습니다. (아마 쉽게 읽을 수 있을 겁니다.)
• 형식을 보면 String이라고 되어 있지만, DBMS의 Varchar로 처리됩니다. (DBMS는 하드디스크입니다. 그래서 저장하는 저장소의 연결 방식에도 고려를 해야 합니다. 관련해서는 discord나 구두로 이야기해 드리겠습니다. 이 varchar가 매우 재밌습니다.)

정적 분석 라이브러리 pyright 및 오토 포매팅 black 추가

• 예전부터 해봐야겠다고 생각하긴 했는데, 그냥 추가하였습니다. Front-End에서 든든하게 사용하는 prietter 개념이 있으면 좋겠다고 생각했습니다.
• pyright는 정적 분석기입니다. 스크립트 언어인 만큼 type hint와 pydantic을 통해서 사용하지만 hint일뿐 정적으로 분석하면 리팩토링이나 작업할 때 더 좋을 거 같습니다. (회사 내부에서 사용해 보고 싶었습니다.)
• 오토 포매팅으로 black을 사용해 보기로 하였습니다. 많이 있기도 하고 poetry와 연동이 됩니다.

poetry에 1차 세팅

• 관련 세팅을 해보았습니다. 추가적인 설명은 스터디 시간에 구두로 설명드리겠습니다.

markdown 문서

• 마크 다운 문서에 세팅이나 설명 관련해서 적었습니다.
• 완성되면 추가적으로 서비스 실행하는 방법에 대해서 기술할 예정입니다. (우리 Front-End 개발자들도 알아서 로컬 테스트가 가능하겠네요.)

디렉터리 아키텍처

• 구조를 잡았습니다. markdown 문서 참고해 보시고, 제가 직접 이리저리 학습해서 제 버전을 GrpahQL+ FastAPI + SQLAlchemy입니다.

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코드 충돌 발생해서 dev -> feature branch 가져왔서 확인한 뒤에 dev 다시 확인했습니다.