Pythonで重複レコードを特定・削除:SQLAlchemyによる多様なアプローチ

2024-07-27

SQLAlchemyにおける重複カウント列

SQLAlchemyは、Pythonでデータベース操作を行うためのライブラリです。その機能の一つに、重複カウント列の作成があります。これは、特定の列における重複レコードの数をカウントするための列です。

作成方法

重複カウント列を作成するには、func.count()関数とGROUP BY句を使用します。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, func

engine = create_engine("sqlite:///example.db")
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    email = Column(String(255), unique=True)

    duplicate_count = Column(Integer, default=0)


Base.metadata.create_all(engine)

# 重複カウントを更新する
session = create_session(bind=engine)

for user in session.query(User).group_by(User.email).having(func.count(User.email) > 1):
    user.duplicate_count = session.query(func.count(User.email)).filter(User.email == user.email).scalar() - 1

session.commit()

使い方

重複カウント列は、重複レコードを特定したり、削除したりするために使用できます。

# 重複レコードを特定する
for user in session.query(User).filter(User.duplicate_count > 0):
    print(user.email)

# 重複レコードを削除する
session.query(User).filter(User.duplicate_count > 0).delete()
session.commit()

利点

重複カウント列を使用すると、重複レコードを効率的に処理することができます。また、重複レコードがどの程度存在するのかを把握するのにも役立ちます。




<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>ユーザー登録</title>
</head>
<body>
    <h1>ユーザー登録</h1>
    <form action="/register" method="post">
        <label for="name">名前:</label>
        <input type="text" id="name" name="name" required>

        <label for="email">メールアドレス:</label>
        <input type="email" id="email" name="email" required>

        <button type="submit">登録</button>
    </form>
</body>
</html>

Flask

from flask import Flask, render_template, request
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String

app = Flask(__name__)

engine = create_engine("sqlite:///example.db")
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    email = Column(String(255), unique=True)

Base.metadata.create_all(engine)

@app.route("/", methods=["GET"])
def index():
    return render_template("register.html")

@app.route("/register", methods=["POST"])
def register():
    name = request.form["name"]
    email = request.form["email"]

    # 重複レコードをチェックする
    if User.query.filter(User.email == email).count() > 0:
        return render_template("register.html", error="そのメールアドレスはすでに登録されています。")

    # ユーザーを登録する
    user = User(name=name, email=email)
    session.add(user)
    session.commit()

    return redirect("/")

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

重複レコード一覧

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>重複レコード一覧</title>
</head>
<body>
    <h1>重複レコード一覧</h1>
    <table>
        <tr>
            <th>メールアドレス</th>
            <th>重複カウント</th>
        </tr>
        {% for user in users %}
        <tr>
            <td>{{ user.email }}</td>
            <td>{{ user.duplicate_count }}</td>
        </tr>
        {% endfor %}
    </table>
</body>
</html>
from flask import render_template

@app.route("/duplicates")
def duplicates():
    # 重複レコードを取得する
    users = session.query(User).filter(User.duplicate_count > 0).all()

    return render_template("duplicates.html", users=users)
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>重複レコード削除</title>
</head>
<body>
    <h1>重複レコード削除</h1>
    <form action="/delete_duplicates" method="post">
        <button type="submit">削除</button>
    </form>
</body>
</html>
@app.route("/delete_duplicates", methods=["POST"])
def delete_duplicates():
    # 重複レコードを削除する
    session.query(User).filter(User.duplicate_count > 0).delete()
    session.commit()

    return redirect("/")

説明

ユーザー登録画面

  • ユーザー名とメールアドレスを入力するフォームを作成します。
  • フォーム送信時に、Flaskrequestオブジェクトを使用して入力値を取得します。
  • 重複レコードをチェックするために、Userモデルのqueryメソッドを使用して、入力されたメールアドレスがすでに登録されているかどうかを確認



from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, func

engine = create_engine("sqlite:///example.db")
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    email = Column(String(255), unique=True)


Base.metadata.create_all(engine)

# 重複レコードを特定する
for user in session.query(User).join(
    session.query(User.email, func.count(User.email).label("duplicate_count")).group_by(User.email).having(func.count(User.email) > 1),
    on=User.email == func.func.email
).filter(User.duplicate_count > 0):
    print(user.email)

CTE (Common Table Expression)

CTEを使用して、重複レコードを一時的な表に格納し、その表に対してクエリを実行することができます。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, func, text

engine = create_engine("sqlite:///example.db")
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    email = Column(String(255), unique=True)


Base.metadata.create_all(engine)

# 重複レコードを特定する
with session.begin_nested() as nested:
    duplicate_emails = nested.query(User.email, func.count(User.email).label("duplicate_count")).group_by(User.email).having(func.count(User.email) > 1).cte("duplicate_emails")

    for user in session.query(User).join(duplicate_emails, on=User.email == duplicate_emails.c.email).filter(duplicate_emails.c.duplicate_count > 0):
        print(user.email)

Window Functions

PostgreSQLなどのデータベースでは、ウィンドウ関数を使用して、重複レコードを特定することができます。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, func

engine = create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    email = Column(String(255), unique=True)


Base.metadata.create_all(engine)

# 重複レコードを特定する
for user in session.query(User).order_by(User.email).over().row_number().label("row_number"), User.email).filter(func.row_number() > 1):
    print(user.email)

サブクエリ

  • join()句を使用して、Userテーブルと、メールアドレスと重複カウントを算出したサブクエリを結合します。
  • having()句を使用して、重複カウントが1より大きいレコードのみを抽出します。

CTE

  • withステートメントを使用して、CTEを定義します。
  • CTE内で、group_by()句とhaving()句を使用して、重複レコードを特定します。
  • join()句を使用して、UserテーブルとCTEを結合します。

ウィンドウ関数

  • order_by()句とover().row_number()関数を使用して、各レコードに番号を割り当てます。

利点と注意点

それぞれの方法には、利点と注意点があります。

  • サブクエリ: シンプルでわかりやすいですが、複雑なクエリになると非効率になる可能性があります。
  • CTE: サブクエリよりも効率的ですが、データベースによってはサポートされていない場合があります。
  • ウィンドウ関数: データベースによってはサポートされていない場合があります。

sqlalchemy



SQLAlchemy.sql と Declarative ORM を使って Python で SQL クエリを構築する方法

SQLAlchemy. sql は、SQLAlchemy ORM とは別に、SQL クエリを構築するための Pythonic なツールを提供します。Declarative ORM と組み合わせて使用することで、SQL クエリをより柔軟かつ動的に生成することができます。...


SQLAlchemyで`LargeBinary`、`Binary`、`BLOB`型を使用してバイナリデータを保存する方法

SQLAlchemyでバイナリデータを使用するには、いくつかの方法があります。LargeBinary 型を使用するLargeBinary 型は、データベースに保存できる最大サイズのバイナリデータを表します。この型を使用するには、以下のようにコードを書きます。...


SQLAlchemyでdeclarative_baseクラスとsessionmakerクラスを組み合わせる

engine. execute() メソッドを使うtext() 関数を使うengine. execute() メソッドは、SQLクエリを直接実行するのに最もシンプルな方法です。ファイルの内容を読み込み、execute() メソッドに渡すことで、ファイルの内容をSQLクエリとして実行できます。...


中間テーブルの謎を解き明かす!SQLAlchemyで多対多リレーションシップを自在に操る

方法1:オブジェクトの追加関連付けたいオブジェクトを作成します。一方のオブジェクトの属性として、もう一方のオブジェクトを追加します。変更内容をコミットします。この方法は、シンプルで分かりやすいのが特徴です。以下は、この方法の例です。方法2:中間テーブルへの直接挿入...


SQLAlchemy におけるメタデータのその他の使用方法

メタデータは、データベースとの接続を確立する前に、または後で作成することができます。メタデータを作成するには、sqlalchemy. MetaData() オブジェクトを作成します。メタデータは、以下のような様々な目的に使用することができます。...



SQL SQL SQL SQL Amazon で見る



エンティティキャッシュでデータベースへのアクセスを減らす:SQLAlchemyのエンティティキャッシュ機能

クエリキャッシュSQLAlchemyは、発行されたSQLクエリとその結果を内部的にキャッシュできます。これは、同じクエリが繰り返し実行される場合に、データベースへのアクセスを減らすのに役立ちます。エンティティキャッシュSQLAlchemyは、エンティティオブジェクトとその関連オブジェクトをキャッシュできます。これは、エンティティが頻繁にアクセスされる場合に、データベースへのアクセスを減らすのに役立ちます。


SQLAlchemyチュートリアル:`query`と`query.all`を使ってデータを取得しよう

SQLAlchemyでは、データベース操作を行うための様々な機能が提供されています。その中でも、queryとquery. allは、データの取得に頻繁に使用されるメソッドです。この解説では、queryとquery. allの違いを明確にし、ループ処理におけるそれぞれの影響について説明します。


pg_transaction_status() 関数を使用した PostgreSQL トランザクションにおける保留中の操作の確認

PostgreSQL トランザクションにおいて、コミットされていない保留中の操作を確認することは、デバッグやトラブルシューティングを行う際に役立ちます。ここでは、SQLAlchemy を使用して PostgreSQL トランザクションにおける保留中の操作を確認する方法を、分かりやすく日本語で解説します。


Python でデータベースとやり取りする: SQLAlchemy 外部方言チュートリアル

外部方言は、SQLAlchemy に新しいデータベースバックエンドを追加するためのプラグインです。 外部方言は、SQLAlchemy コアとデータベースとの間の橋渡し役として機能します。外部方言を書くには、以下の手順が必要です。データベースとの接続


SQLAlchemyでBLOBデータを専用ストレージサービスに格納する

この例では、SQLAlchemyを使用して、データベースに画像ファイルを格納する方法を紹介します。Imageクラスは、データベースのimagesテーブルに対応するエンティティクラスです。id属性は、主キーです。name属性は、画像ファイルの名前です。