알려진 제한 사항¶

이 페이지에서는 CUBRID dialect의 알려진 제한 사항, 다른 데이터베이스와의 차이점, SQLAlchemy 테스트 스위트 결과를 설명합니다.

식별자 처리¶

모든 식별자는 소문자로 변환됩니다¶

CUBRID는 인용되지 않은 모든 식별자를 소문자로 정규화합니다. 테이블 및 컬럼 이름은 어떻게 지정하든 소문자로 저장됩니다:

# 이 모든 것이 같은 테이블을 생성합니다:
Table("MyTable", metadata, ...)
Table("MYTABLE", metadata, ...)
Table("mytable", metadata, ...)
# 모두 mytable로 저장

Note

dialect는 CUBRID의 SQL 표준 인용에 맞춰 큰따옴표 (")를 식별자 인용 문자로 사용합니다. 그러나 인용된 식별자도 CUBRID 서버 설정에 따라 소문자로 변환될 수 있습니다.

날짜/시간 정밀도¶

DATETIME은 밀리초 정밀도입니다¶

CUBRID DATETIME은 날짜와 시간을 밀리초 (3자리) 정밀도로 저장하며, MySQL이나 PostgreSQL의 마이크로초 (6자리) 정밀도가 아닙니다:

CUBRID:     2026-03-29 12:34:56.789       (3자리)
MySQL:      2026-03-29 12:34:56.789123    (6자리)
PostgreSQL: 2026-03-29 12:34:56.789123    (6자리)

Python datetime 객체에 마이크로초 값이 있으면 밀리초 미만 부분이 저장 시 잘립니다.

import datetime

# Python: microseconds = 789123
dt = datetime.datetime(2026, 3, 29, 12, 34, 56, 789123)

# CUBRID에서 저장 및 조회 후: microseconds = 789000
# 마지막 3자리 (123)가 손실됩니다

AUTO_INCREMENT 제한 사항¶

자동 UNIQUE 인덱스 없음¶

MySQL과 달리 CUBRID의 AUTO_INCREMENT는 해당 컬럼에 UNIQUE 인덱스를 자동으로 생성하지 않습니다. 유일성이 필요한 경우 (보통 기본 키의 경우 필요) PRIMARY KEY 또는 UNIQUE 제약 조건을 명시적으로 정의해야 합니다.

# 올바른 방법: PRIMARY KEY가 유일성을 보장
Column("id", Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

# PRIMARY KEY 없이 AUTO_INCREMENT만으로는 유일성이 보장되지 않음

테이블당 하나만¶

CUBRID는 테이블당 AUTO_INCREMENT 컬럼을 하나만 허용합니다. 여러 AUTO_INCREMENT 컬럼을 정의하려고 하면 오류가 발생합니다.

CHECK 제약 조건¶

적용되지 않음¶

CUBRID는 DDL에서 CHECK 제약 조건을 파싱하지만 런타임에 적용하지 않습니다. CHECK 제약 조건을 위반하는 데이터도 오류 없이 허용됩니다:

CREATE TABLE test (
    age INTEGER CHECK (age >= 0)
);

-- CHECK를 위반하지만 성공합니다:
INSERT INTO test (age) VALUES (-5);

CUBRID가 카탈로그에 CHECK 제약 조건을 저장하지 않으므로 dialect의 get_check_constraints()는 항상 빈 목록을 반환합니다.

누락된 SQL 기능¶

BOOLEAN 타입 없음¶

CUBRID에는 네이티브 BOOLEAN 컬럼 타입이 없습니다. dialect는 Boolean을 SMALLINT로 매핑합니다:

True는 1로 저장
False는 0으로 저장

RETURNING 절 없음¶

CUBRID는 INSERT ... RETURNING, UPDATE ... RETURNING, DELETE ... RETURNING을 지원하지 않습니다. dialect는 다음을 명시적으로 설정합니다:

insert_returning = False
update_returning = False
delete_returning = False

마지막으로 삽입된 ID는 cursor.lastrowid를 통해 얻습니다.

임시 테이블 없음¶

CUBRID는 CREATE TEMPORARY TABLE 또는 CREATE TEMP TABLE을 지원하지 않습니다. 임시 저장소가 필요한 경우 세션별 이름 규칙을 사용한 일반 테이블을 사용하고 이후에 정리하는 것을 고려하십시오.

RELEASE SAVEPOINT 없음¶

CUBRID는 SAVEPOINT와 ROLLBACK TO SAVEPOINT를 지원하지만 RELEASE SAVEPOINT는 지원하지 않습니다. dialect는 릴리스 작업을 자동으로 건너뜁니다:

def do_release_savepoint(self, connection, name):
    # CUBRID does not support RELEASE SAVEPOINT -- silently skip
    pass

이를 통해 SQLAlchemy의 중첩 트랜잭션 (savepoint) 지원이 올바르게 작동합니다.

CUBRID는 FOR SHARE 또는 LOCK IN SHARE MODE를 지원하지 않습니다. with_for_update(read=True) 사용 시 dialect가 해당 절을 자동으로 생략합니다.

NCHAR / NCHAR VARYING 없음¶

NCHAR과 NCHAR VARYING은 CUBRID 9.0에서 제거되었습니다. dialect는 다음과 같이 매핑합니다:

NCHAR(n) -> CHAR(n)
NVARCHAR(n) -> VARCHAR(n)

FLOAT 정밀도 승격¶

FLOAT(p)에서 p > 7로 지정하면 CUBRID가 자동으로 타입을 DOUBLE로 승격합니다. dialect는 타입 컴파일러에서 이 동작을 반영합니다.

집합 연산은 CUBRID 키워드를 사용합니다¶

CUBRID는 EXCEPT 대신 DIFFERENCE를, INTERSECT 대신 INTERSECTION을 사용합니다:

SQL 표준	CUBRID
`EXCEPT`	`DIFFERENCE`
`EXCEPT ALL`	`DIFFERENCE ALL`
`INTERSECT`	`INTERSECTION`
`INTERSECT ALL`	`INTERSECTION ALL`

dialect가 컴파일러에서 이를 자동으로 처리합니다.

DDL은 비트랜잭션입니다¶

CUBRID는 모든 DDL 구문을 자동 커밋합니다. 트랜잭션 내에서 CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE을 롤백할 수 없습니다.

SQLAlchemy 테스트 스위트 결과¶

dialect는 SQLAlchemy 표준 dialect 테스트 스위트에 대해 다음 결과로 테스트되었습니다:

카테고리	수
통과	737
실패	18
건너뜀	878
오류	22

실패 카테고리¶

18개의 테스트 실패는 다음 카테고리에 해당합니다:

식별자 소문자화 (8건)¶

quoted_name 관련 PK, FK, Index, Unique constraint 테스트입니다. CUBRID는 인용된 식별자도 소문자로 변환하므로 대소문자가 보존된 제약 조건 이름을 기대하는 테스트가 실패합니다.

FK 파싱 괄호 컬럼명 (6건)¶

BizarroCharacterTest의 col(3) 형식과 같이 괄호를 포함하는 컬럼명이 외래 키 파싱 시 올바르게 처리되지 않는 테스트입니다.

CTE INSERT 미지원 (1건)¶

CUBRID가 CTE(Common Table Expression)를 사용한 INSERT 구문을 지원하지 않아 발생하는 실패입니다.

ROWS BETWEEN 바인드 파라미터 (1건)¶

윈도우 함수의 ROWS BETWEEN 절에서 바인드 파라미터를 사용할 수 없어 발생하는 실패입니다.

JSON 공백 정규화 (1건)¶

CUBRID가 JSON 값을 저장할 때 공백을 정규화하므로 원본 JSON 문자열과 정확히 일치하는 결과를 기대하는 테스트가 실패합니다.

ENUM non-ASCII (1건)¶

ENUM 값에 non-ASCII 문자 (예: 한글, 일본어 등)를 사용할 때 발생하는 호환성 문제입니다.

오류 카테고리 (22건)¶

22개의 오류는 주로 다음 원인에 의해 발생합니다:

연결/드라이버 문제 (10건): 특정 파라미터 바인딩 패턴에 대한 pycubrid 드라이버 제한
미지원 DDL (6건): CUBRID가 지원하지 않는 작업 (예: 특정 경우의 ALTER COLUMN TYPE)
카탈로그 쿼리 차이 (4건): 테스트가 기대하는 것과 다른 CUBRID 카탈로그 뷰
예약어 충돌 (2건): data 컬럼명이 CUBRID 예약어와 충돌하여 발생하는 오류. 테스트 테이블에서 data를 컬럼명으로 사용할 때 인용 없이 사용하면 구문 오류가 발생합니다.

우회 방법¶

RETURNING 절 대체¶

INSERT 후 자동 생성된 ID를 얻으려면 cursor.lastrowid를 사용합니다:

with engine.connect() as conn:
    result = conn.execute(
        users.insert().values(name="Alice")
    )
    new_id = result.inserted_primary_key[0]
    conn.commit()

임시 테이블 대체¶

정리가 포함된 일반 테이블을 사용합니다:

temp_name = f"tmp_{session_id}"
conn.execute(text(f"CREATE TABLE {temp_name} (id INT, data VARCHAR(100))"))
# ... 테이블 사용 ...
conn.execute(text(f"DROP TABLE IF EXISTS {temp_name}"))

마이크로초 정밀도 대체¶

저장 전에 datetime 값을 밀리초로 반올림합니다:

import datetime

def round_to_millis(dt):
    """datetime을 밀리초 정밀도로 반올림합니다."""
    micro = dt.microsecond
    millis = (micro // 1000) * 1000
    return dt.replace(microsecond=millis)

BOOLEAN 컬럼 대체¶

필요한 경우 명시적 정수 값을 사용합니다:

# 원시 SQL에서 True/False 대신:
conn.execute(text("INSERT INTO t (active) VALUES (1)"))  # True
conn.execute(text("INSERT INTO t (active) VALUES (0)"))  # False