기능 지원 비교 (한국어)¶

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sqlalchemy-cubrid의 역량을 MySQL, PostgreSQL, SQLite의 성숙한 SQLAlchemy 방언과 종합 비교합니다.

이 문서를 사용해 CUBRID 방언이 무엇을 지원하고 지원하지 않는지, 프로젝트의 방언 선택 시 다른 데이터베이스 백엔드와 어떻게 비교되는지 이해하세요.

목차¶

범례
요약
DML — 데이터 조작 언어
DDL — 데이터 정의 언어
쿼리 기능
타입 시스템
스키마 리플렉션
트랜잭션과 연결
방언 엔진 기능
CUBRID 전용 기능
CUBRID 전용 DML 구성
인덱스 힌트
알려진 한계와 로드맵

범례¶

기호	의미
✅	완전 지원
⚠️	부분 또는 에뮬레이트 지원
❌	미지원

요약¶

기능 범주별 상위 개요.

범주	CUBRID	MySQL	PostgreSQL	SQLite
DML	✅	✅	✅	⚠️
DDL	✅	✅	✅	⚠️
쿼리 기능	✅	✅	✅	✅
타입 시스템	⚠️	✅	✅	⚠️
스키마 리플렉션	✅	✅	✅	⚠️
트랜잭션	✅	✅	✅	⚠️
엔진 기능	⚠️	✅	✅	⚠️

DML — 데이터 조작 언어¶

기능	CUBRID	MySQL	PostgreSQL	SQLite
INSERT … RETURNING	❌	❌	✅	✅
UPDATE … RETURNING	❌	❌	✅	✅
DELETE … RETURNING	❌	❌	✅	✅
INSERT … DEFAULT VALUES	✅	❌	✅	✅
빈 INSERT	✅	⚠️	✅	✅
다중 행 INSERT	✅	✅	✅	✅
INSERT FROM SELECT	✅	✅	✅	✅
ON DUPLICATE KEY UPDATE	✅	✅	❌	❌
MERGE 문	✅	❌	❌	❌
REPLACE INTO	✅	✅	❌	✅
FOR UPDATE (행 잠금)	✅	✅	✅	❌
LIMIT를 가진 UPDATE	✅	✅	❌	❌
TRUNCATE TABLE	✅	✅	✅	❌
IS DISTINCT FROM	✅	❌	✅	❌
Postfetch LASTROWID	✅	✅	❌	✅

참고¶

RETURNING: CUBRID에는 RETURNING 절이 없습니다. 자동 생성 키를 INSERT와 같은 왕복에서 가져올 수 없어, 방언은 대신 postfetch_lastrowid = True에 의존합니다 (C 드라이버는 get_last_insert_id() / SQL 폴백, pycubrid는 cursor.lastrowid).
DEFAULT VALUES: CUBRID는 INSERT INTO t DEFAULT VALUES를 지원합니다. 방언은 supports_default_values = True를 설정합니다.
ON DUPLICATE KEY UPDATE: CUBRID는 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE를 지원합니다. VALUES() 함수는 지원하지 않으며, dialect가 INSERT 바인드 파라미터를 재사용하여 처리합니다. sqlalchemy_cubrid.insert(table).on_duplicate_key_update(col=value)를 사용하세요. 사용 예는 CUBRID 전용 DML 구성 참고.
MERGE: CUBRID는 완전한 SQL MERGE 문을 지원합니다. .using(), .on(), .when_matched_then_update(), .when_not_matched_then_insert()와 함께 sqlalchemy_cubrid.dml.merge(target)을 사용하세요. CUBRID 전용 DML 구성 참고.
FOR UPDATE: CUBRID는 SELECT … FOR UPDATE [OF col1, col2]를 지원합니다. NOWAIT와 SKIP LOCKED는 미지원.
LIMIT를 가진 UPDATE: CUBRID와 MySQL 모두 UPDATE … LIMIT n을 지원합니다. PostgreSQL과 SQLite는 미지원.
다중 테이블 UPDATE: SQLAlchemy의 다중 테이블 UPDATE 패턴은 UPDATE t1, t2 SET ... WHERE ...로 컴파일되며, CUBRID가 받는 MySQL 스타일 구문과 일치합니다. 방언은 추가 FROM 절이 필요 없기 때문에 의도적으로 update_from_clause()를 비활성화합니다.
TRUNCATE: CUBRID는 TRUNCATE TABLE을 지원합니다. 방언은 오토커밋 감지에 TRUNCATE를 포함합니다.
IS DISTINCT FROM: CUBRID에는 SQL 표준 구문이 없지만 NULL-안전 등가 연산자 <=>를 지원합니다. 방언은 a IS DISTINCT FROM b를 (a <=> b) = 0으로, a IS NOT DISTINCT FROM b를 a <=> b로 에뮬레이트하여 술어와 SELECT 프로젝션 모두에서 NULL-안전 의미를 보존합니다 (#344, #377).

DDL — 데이터 정의 언어¶

기능	CUBRID	MySQL	PostgreSQL	SQLite
ALTER TABLE	✅	✅	✅	⚠️
테이블 코멘트	✅	✅	✅	❌
컬럼 코멘트	✅	✅	✅	❌
CREATE … IF NOT EXISTS	✅	✅	✅	✅
DROP … IF EXISTS	✅	✅	✅	✅
임시 테이블	❌	✅	✅	✅
다중 스키마	❌	✅	✅	⚠️

참고¶

ALTER TABLE: CUBRID는 컬럼과 제약조건 추가/삭제를 위한 표준 ALTER TABLE을 지원합니다. SQLite는 ALTER 지원이 제한적입니다 (컬럼 추가만, 3.35 이전에는 drop/rename 불가).
코멘트: CUBRID는 테이블(예: CREATE TABLE t (...) COMMENT = 'text')과 컬럼(예: col TYPE COMMENT 'text') 모두 인라인 COMMENT 구문을 지원합니다. 방언은 SetTableComment, DropTableComment, SetColumnComment DDL 구성을 구현합니다. 코멘트 리플렉션은 get_table_comment()와 get_columns()의 컬럼 코멘트로 지원됩니다.
IF NOT EXISTS / IF EXISTS: CUBRID는 CREATE TABLE IF NOT EXISTS와 DROP TABLE IF EXISTS를 지원합니다. 기본 SA 컴파일러가 이를 네이티브로 처리합니다.
임시 테이블: CUBRID는 CREATE TEMPORARY TABLE이나 세션 범위 테이블을 지원하지 않습니다.
다중 스키마: CUBRID는 단일 스키마 모델로 동작합니다. MySQL은 데이터베이스를 스키마로 사용합니다. SQLite는 데이터베이스를 attach할 수 있지만 진정한 스키마 지원은 없습니다.

쿼리 기능¶

기능	CUBRID	MySQL	PostgreSQL	SQLite
공통 테이블 표현식 (WITH)	✅	✅	✅	✅
재귀 CTE (WITH RECURSIVE)	✅	✅	✅	✅
DML 상의 CTE	❌	❌	✅	❌
윈도우 함수	✅	✅	✅	✅
NULLS FIRST / NULLS LAST	✅	❌	✅	✅
GROUP_CONCAT	✅	✅	❌	✅
INTERSECT	✅	✅	✅	✅
EXCEPT	✅	✅	✅	✅
DISTINCT	✅	✅	✅	✅
LIMIT / OFFSET	✅	✅	✅	✅
Lateral 조인	❌	❌	✅	❌
전문 검색 (MATCH … AGAINST)	❌	✅	✅	✅
쿼리 추적 / EXPLAIN	⚠️	✅	✅	✅

참고¶

CTE: CUBRID 11.0+는 읽기 쿼리를 위한 WITH 절을 지원합니다. 쓰기 가능 CTE(WITH … INSERT/UPDATE/DELETE)는 미지원.
재귀 CTE: CUBRID 11.x+는 재귀 쿼리를 위한 WITH RECURSIVE를 지원합니다. SQLAlchemy 기본 컴파일러가 올바른 구문을 생성합니다 — 방언별 컴파일이 필요 없습니다.
윈도우 함수: CUBRID는 OVER(PARTITION BY … ORDER BY …)와 함께 ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() 등의 윈도우 함수를 지원합니다. SA 기본 컴파일러가 이를 네이티브로 처리합니다.
NULLS FIRST / NULLS LAST: CUBRID는 ORDER BY col ASC NULLS FIRST와 ORDER BY col DESC NULLS LAST를 지원합니다. SA 기본 컴파일러가 네이티브로 처리합니다.
GROUP_CONCAT: CUBRID는 GROUP_CONCAT([DISTINCT] expr [ORDER BY …] [SEPARATOR '…'])를 지원합니다. sa.func.group_concat(column)을 사용하세요.
LIMIT / OFFSET: CUBRID는 MySQL 스타일 LIMIT [offset,] count 구문을 사용합니다. 오프셋만 주어지면 방언은 "남은 모든 행" 센티넬로 LIMIT offset, 4611686018427387904(2^62)를 냅니다 — 사실상 무제한이면서, CUBRID가 내부적으로 계산하는 offset + count 덧셈이 부호 있는 BIGINT 범위를 넘어 오버플로하지 않을 만큼 작습니다.
조인 변형: INNER JOIN과 LEFT OUTER JOIN은 정상 컴파일됩니다. FULL OUTER JOIN과 LATERAL은 CUBRID가 지원하지 않아 컴파일 중 거부됩니다.
Lateral 조인: CUBRID는 LATERAL 서브쿼리를 지원하지 않습니다. LATERAL 키워드는 구문 오류를 일으킵니다.
전문 검색: CUBRID는 MATCH … AGAINST 구문이나 전문 인덱스를 지원하지 않습니다.
쿼리 추적: CUBRID는 표준 EXPLAIN 대신 SET TRACE ON / SHOW TRACE를 사용합니다. 방언은 유틸리티 함수로 trace_query()를 제공합니다 — CUBRID 전용 DML 구성 참고.

타입 시스템¶

표준 SQL 타입¶

타입	CUBRID	MySQL	PostgreSQL	SQLite
SMALLINT	✅	✅	✅	✅
INTEGER	✅	✅	✅	✅
BIGINT	✅	✅	✅	✅
NUMERIC / DECIMAL	✅	✅	✅	✅
FLOAT	✅	✅	✅	✅
DOUBLE / REAL	✅	✅	✅	✅
BOOLEAN	⚠️	⚠️	✅	⚠️
DATE	✅	✅	✅	✅
TIME	✅	✅	✅	✅
DATETIME	✅	✅	✅	✅
TIMESTAMP	✅	✅	✅	✅
CHAR	✅	✅	✅	✅
VARCHAR	✅	✅	✅	✅
NCHAR / NVARCHAR	✅	⚠️	❌	❌
TEXT	✅	✅	✅	✅
BLOB	✅	✅	✅	✅
CLOB	✅	✅	✅	✅
BIT / BIT VARYING	✅	✅	✅	❌

확장 타입¶

타입	CUBRID	MySQL	PostgreSQL	SQLite
ENUM	✅	✅	✅	❌
JSON	✅	✅	✅	⚠️
ARRAY	❌	❌	✅	❌
UUID	❌	❌	✅	❌
INTERVAL	❌	❌	✅	❌
HSTORE	❌	❌	✅	❌

참고¶

BOOLEAN: CUBRID는 BOOLEAN을 SMALLINT로 매핑합니다. MySQL은 TINYINT(1)로 매핑합니다. SQLite는 불리언을 정수로 저장합니다. PostgreSQL만 네이티브 BOOLEAN 타입을 가집니다.
NCHAR / NVARCHAR: CUBRID는 일급 국가 문자 타입을 가집니다. MySQL은 컬럼 문자셋으로 국가 문자를 처리합니다. PostgreSQL과 SQLite에는 별도의 국가 문자 타입이 없습니다.
JSON: CUBRID 10.2+는 25개 이상의 JSON 함수를 가진 네이티브 JSON 지원(RFC 7159)이 있습니다. 방언은 JSON 타입, JSON_EXTRACT를 통한 col["key"] 경로 표현식, 타입별 접근(as_string(), as_integer(), as_float())을 지원합니다. MySQL(5.7+)과 PostgreSQL도 네이티브 JSON 지원이 있습니다. SQLite는 JSON 함수는 있지만 전용 컬럼 타입은 없습니다.
ARRAY: CUBRID는 유사 목적을 수행하지만 SQL 표준 배열은 아닌 컬렉션 타입(SET, MULTISET, SEQUENCE)을 사용합니다. PostgreSQL은 네이티브 ARRAY[] 지원이 있습니다.
CLOB: CUBRID와 MySQL은 명시적 CLOB 타입이 있습니다. PostgreSQL은 TEXT(무제한 길이)를 사용합니다. SQLite는 모든 텍스트를 TEXT로 저장합니다.

스키마 리플렉션¶

기능	CUBRID	MySQL	PostgreSQL	SQLite
테이블 이름	✅	✅	✅	✅
컬럼 정보	✅	✅	✅	✅
기본 키	✅	✅	✅	✅
외래 키	✅	✅	✅	✅
인덱스	✅	✅	✅	✅
유니크 제약	✅	✅	✅	✅
CHECK 제약	❌	✅	✅	❌
테이블 코멘트	✅	✅	✅	❌
컬럼 코멘트	✅	✅	✅	❌
뷰 이름	✅	✅	✅	✅
뷰 정의	✅	✅	✅	✅
스키마 이름	❌	✅	✅	❌
시퀀스	❌	❌	✅	❌
`has_table`	✅	✅	✅	✅
`has_index`	✅	❌	✅	✅
`has_sequence`	❌	❌	✅	❌

참고¶

CHECK 제약: CUBRID는 CHECK 제약 구문을 파싱하지만 런타임에 강제하지 않습니다. 오해를 일으키는 메타데이터의 리플렉션을 피하기 위해 방언은 의도적으로 get_check_constraints()에서 빈 리스트를 반환합니다.
테이블 코멘트: db_class.comment 시스템 카탈로그 컬럼을 조회하는 get_table_comment()로 리플렉트됩니다.
컬럼 코멘트: _db_attribute.comment 시스템 카탈로그 컬럼을 조회하는 get_columns()로 리플렉트됩니다. 각 컬럼 dict의 "comment" 키로 반환됩니다.
has_index: CUBRID 방언은 _db_index를 조회해 has_index()를 구현합니다. MySQL SA 방언은 전용 has_index() 메서드를 제공하지 않습니다.
리플렉션 소스: 리플렉션은 여러 소스에 분산되어 있습니다: 컬럼/코멘트는 SHOW COLUMNS IN + _db_attribute, PK 이름은 SHOW COLUMNS IN + 선택적 db_constraint 조회, 외래 키와 유니크 제약은 SHOW CREATE TABLE 파싱, 인덱스는 SHOW INDEXES IN + _db_index, 뷰 정의는 SHOW CREATE VIEW, 테이블/뷰 이름과 테이블 코멘트는 db_class.

트랜잭션과 연결¶

기능	CUBRID	MySQL	PostgreSQL	SQLite
격리 수준 관리	✅	✅	✅	✅
세이브포인트	✅	✅	✅	✅
2단계 커밋	❌	✅	✅	❌
서버 측 커서	❌	✅	✅	❌
오토커밋 감지	✅	✅	✅	✅
연결 수준 인코딩	❌	✅	✅	❌

CUBRID 격리 수준¶

CUBRID의 MVCC 엔진(10.0+)은 세 가지 격리 수준을 지원합니다:

수준	설명
`SERIALIZABLE` (6)	완전 직렬화
`REPEATABLE READ` (5)	트랜잭션 내 반복 가능한 읽기
`READ COMMITTED` (4, 기본)	읽기는 커밋된 데이터만 봄. 반복 불가능 리드 가능

참고¶

2단계 커밋: CUBRID는 XA를 통한 분산 트랜잭션을 지원하지 않습니다.
서버 측 커서: CUBRID Python 드라이버는 서버 측 커서 기능을 노출하지 않습니다.
오토커밋 감지: CUBRID 실행 컨텍스트는 SET, ALTER, CREATE, DROP, GRANT, REVOKE, TRUNCATE 문에 매칭하는 정규식 패턴을 사용해 오토커밋 활성화 시점을 결정합니다.
세이브포인트: CUBRID는 SAVEPOINT와 ROLLBACK TO SAVEPOINT를 지원합니다. RELEASE SAVEPOINT는 미지원 — 방언은 do_release_savepoint()를 no-op로 구현합니다.

방언 엔진 기능¶

기능	CUBRID	MySQL	PostgreSQL	SQLite
문장 캐싱	✅	✅	✅	✅
네이티브 enum	✅	✅	✅	❌
네이티브 불리언	❌	❌	✅	❌
네이티브 decimal	✅	✅	✅	❌
시퀀스	❌	❌	✅	❌
ON UPDATE CASCADE	✅	✅	✅	✅
ON DELETE CASCADE	✅	✅	✅	✅
자기 참조 FK	✅	✅	✅	✅
독립 연결	✅	✅	✅	✅
유니코드 DDL	✅	✅	✅	✅
이름 정규화	✅	❌	✅	❌

참고¶

문장 캐싱: supports_statement_cache = True. 방언은 SQLAlchemy 2.0의 컴파일 캐시와 완전 호환됩니다.
이름 정규화: CUBRID는 인용되지 않은 식별자를 소문자로 폴딩합니다. 방언은 Python 측 기대에 맞게 식별자를 정규화합니다 (requires_name_normalize = True).
최대 식별자 길이: CUBRID는 254자까지 식별자를 허용합니다 — MySQL(64)이나 PostgreSQL(63)보다 상당히 깁니다.

CUBRID 전용 기능¶

이 타입과 역량은 CUBRID 방언에 고유하며 MySQL, PostgreSQL, SQLite에 직접 대응물이 없습니다.

기능	설명
`MONETARY` 타입	로케일 인식 형식의 고정소수점 통화 타입
`STRING` 타입	`VARCHAR(1,073,741,823)`의 별칭 — 최대 길이 가변 문자열
`OBJECT` 타입	객체 식별자로 다른 행을 가리키는 OID 참조 타입
`SET` 컬렉션	유일한 원소의 순서 없는 컬렉션
`MULTISET` 컬렉션	중복을 허용하는 순서 없는 컬렉션
`SEQUENCE` 컬렉션	중복을 허용하는 순서 있는 컬렉션
3가지 MVCC 격리 수준	`READ COMMITTED`(기본), `REPEATABLE READ`, `SERIALIZABLE`
254자 식별자	MySQL(64)과 PostgreSQL(63)보다 김

컬렉션 타입¶

CUBRID의 컬렉션 타입(SET, MULTISET, SEQUENCE)은 지정된 데이터 타입의 원소를 담는 타입 컨테이너입니다. DDL에서 다음과 같이 선언됩니다:

SET(INTEGER)
MULTISET(VARCHAR)
SEQUENCE(DOUBLE)

이것들은 방언의 타입 컴파일러가 완전히 지원하며 Column 정의에서 사용할 수 있습니다.

CUBRID 전용 DML 구성¶

방언은 표준 SA API를 넘어서는 CUBRID 전용 DML 기능을 위한 커스텀 SQLAlchemy 구성을 제공합니다.

ON DUPLICATE KEY UPDATE¶

CUBRID는 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE를 지원합니다. VALUES() 함수는 지원하지 않으며, dialect가 INSERT 바인드 파라미터를 재사용하여 처리합니다.

from sqlalchemy_cubrid import insert

stmt = insert(users).values(id=1, name="alice", email="alice@example.com")
stmt = stmt.on_duplicate_key_update(name="updated_alice")
# INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (1, 'alice', 'alice@example.com')
# ON DUPLICATE KEY UPDATE name = 'updated_alice'

# 삽입되는 값 참조:
stmt = insert(users).values(id=1, name="alice", email="alice@example.com")
stmt = stmt.on_duplicate_key_update(name=stmt.inserted.name)
# ON DUPLICATE KEY UPDATE name = ?

허용되는 인자 형태: - 키워드 인자: stmt.on_duplicate_key_update(name="value") - 딕셔너리: stmt.on_duplicate_key_update({"name": "value"}) - 튜플 리스트 (순서 있음): stmt.on_duplicate_key_update([("name", "value"), ("email", "value")])

MERGE 문¶

CUBRID는 단일 연산으로 조건부 INSERT/UPDATE를 수행하는 SQL MERGE 문을 지원합니다.

from sqlalchemy_cubrid.dml import merge

stmt = (
    merge(target_table)
    .using(source_table)
    .on(target_table.c.id == source_table.c.id)
    .when_matched_then_update(
        {"name": source_table.c.name, "email": source_table.c.email},
        where=source_table.c.name.is_not(None),       # 선택적 WHERE
        delete_where=target_table.c.active == False,   # 선택적 DELETE WHERE
    )
    .when_not_matched_then_insert(
        {
            "id": source_table.c.id,
            "name": source_table.c.name,
            "email": source_table.c.email,
        },
        where=source_table.c.name.is_not(None),  # 선택적 WHERE
    )
)

생성 SQL:

MERGE INTO target_table
USING source_table
ON (target_table.id = source_table.id)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET name = source_table.name, email = source_table.email
  WHERE source_table.name IS NOT NULL
  DELETE WHERE target_table.active = 0
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (id, name, email)
  VALUES (source_table.id, source_table.name, source_table.email)
  WHERE source_table.name IS NOT NULL

빌더 메서드: - merge(target) — 팩토리 함수, 대상 테이블 설정 - .using(source) — 소스 테이블 또는 서브쿼리 - .on(condition) — 조인 조건 - .when_matched_then_update(values, where=None, delete_where=None) — UPDATE 절 - .when_matched_then_delete(where=None) — 기존 WHEN MATCHED 절에 DELETE WHERE 추가 - .when_not_matched_then_insert(values, where=None) — INSERT 절

when_matched_then_update 또는 when_not_matched_then_insert 중 최소 하나는 지정해야 합니다.

GROUP_CONCAT¶

CUBRID는 집계 함수로 GROUP_CONCAT을 지원합니다:

import sqlalchemy as sa

stmt = sa.select(sa.func.group_concat(users.c.name))
# SELECT GROUP_CONCAT(users.name) FROM users

REPLACE INTO¶

CUBRID는 새 행을 삽입하거나, 중복 키가 발견되면 충돌하는 행을 삭제하고 새 행을 삽입하는 REPLACE INTO를 지원합니다.

from sqlalchemy_cubrid import replace

stmt = replace(users).values(id=1, name="alice", email="alice@example.com")
# REPLACE INTO users (id, name, email) VALUES (1, 'alice', 'alice@example.com')

replace() 구성은 insert()처럼 동작하지만 INSERT INTO 대신 REPLACE INTO를 생성합니다.

쿼리 추적¶

CUBRID는 표준 EXPLAIN 대신 SET TRACE ON / SHOW TRACE를 사용합니다. 방언은 trace_query() 유틸리티를 제공합니다:

from sqlalchemy_cubrid import trace_query

with engine.connect() as conn:
    traces = trace_query(conn, text("SELECT * FROM users WHERE id = 1"))
    for line in traces:
        print(line)

trace_query()는 전체 수명 주기를 처리합니다: 추적 활성화, 문장 실행, 추적 출력 수집, 추적 비활성화 — 전부 안전한 try/finally 블록 안에서.

인덱스 힌트¶

CUBRID는 SELECT 쿼리에서 인덱스 힌트를 지원합니다. SQLAlchemy 내장 힌트 메커니즘을 통해 사용할 수 있습니다 — 커스텀 방언 구성이 필요 없습니다.

USING INDEX¶

# Select.with_hint() 사용
stmt = (
    sa.select(users)
    .with_hint(users, "USING INDEX idx_users_name", dialect_name="cubrid")
)

# Select.suffix_with() 사용
stmt = sa.select(users).suffix_with("USING INDEX idx_users_name")

USE INDEX / FORCE INDEX / IGNORE INDEX¶

stmt = (
    sa.select(users)
    .with_hint(users, "USE INDEX (idx_users_name)", dialect_name="cubrid")
)

stmt = (
    sa.select(users)
    .with_hint(users, "FORCE INDEX (idx_users_email)", dialect_name="cubrid")
)

stmt = (
    sa.select(users)
    .with_hint(users, "IGNORE INDEX (idx_users_old)", dialect_name="cubrid")
)

참고: with_hint(dialect_name="cubrid")를 사용하면 힌트는 CUBRID 방언으로 컴파일할 때만 출력됩니다. 다른 방언은 이를 무시하므로 코드가 안전하게 이식 가능합니다.

알려진 한계와 로드맵¶

현재 지원되지 않지만 CUBRID 데이터베이스 발전과 커뮤니티 기여에 따라 향후 릴리스에 추가될 수 있는 기능들.

기능	상태	이유
RETURNING 절	❌	CUBRID는 `INSERT/UPDATE/DELETE … RETURNING` 미지원
JSON 타입	✅	`JSON_EXTRACT`를 통한 경로 표현식을 갖춘 네이티브 JSON 지원 (CUBRID 10.2+)
임시 테이블	❌	CUBRID는 `CREATE TEMPORARY TABLE` 미지원
다중 스키마	❌	CUBRID는 단일 스키마 모델로 동작
IS DISTINCT FROM	✅	NULL-안전 `<=>`로 에뮬레이트 (#344, #377)
CHECK 제약 리플렉션	❌	CUBRID는 CHECK 제약을 파싱하지만 무시
시퀀스	❌	CUBRID는 대신 `AUTO_INCREMENT` 사용
Lateral 조인	❌	`LATERAL` 키워드가 CUBRID에서 구문 오류 발생
전문 검색	❌	`MATCH … AGAINST` 구문이나 전문 인덱스 없음
표준 EXPLAIN	❌	CUBRID는 대신 `SET TRACE ON` / `SHOW TRACE` 사용 (`trace_query()`로 지원)
Alembic 마이그레이션	✅	`CubridImpl` 엔트리 포인트로 지원 (`pip install sqlalchemy-cubrid[alembic]`)

최종 갱신: 2026년 4월 · sqlalchemy-cubrid v1.4.0 Beta · SQLAlchemy 2.0–2.1