既存データベースのクエリも活用可能！ SQLAlchemyでカスタムSQLクエリを宣言型テーブル記述にマッピングする方法

2024-07-27

SQLAlchemyにおけるカスタムSQLクエリから宣言型テーブル記述へのマッピング

SQLAlchemyは、オブジェクト関係マッピング（ORM）ライブラリであり、Pythonでデータベース操作を容易にするものです。ORMでは、データベーステーブルをPythonクラスとして表現し、オブジェクト操作によってCRUD処理を行うことができます。

しかし、データベース構造が複雑な場合や、既存のデータベースを使用する場合、既存のSQLクエリを用いてデータを取得したい場合があります。そのような場合、SQLAlchemyはカスタムSQLクエリを宣言型テーブル記述にマッピングする機能を提供しています。

機能

カスタムSQLクエリを宣言型テーブル記述にマッピングする機能は、以下の利点があります。

クエリ結果をオブジェクトとして操作できる
複雑なデータベース構造を柔軟に表現できる
既存のSQLクエリをSQLAlchemyで利用できる

手順

クエリ定義: カスタムSQLクエリを定義します。
宣言型テーブル記述: クエリ結果を表現する宣言型テーブル記述を作成します。
マッピング: クエリと宣言型テーブル記述をマッピングします。

例

以下は、カスタムSQLクエリを宣言型テーブル記述にマッピングする例です。

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table

# データベース接続
engine = create_engine("sqlite:///example.db")
metadata = MetaData()

# カスタムSQLクエリ
query = """
SELECT
    id,
    name,
    email
FROM
    users
"""

# 宣言型テーブル記述
table = Table(
    "users",
    metadata,
    Column("id", Integer, primary_key=True),
    Column("name", String(255)),
    Column("email", String(255)),
)

# マッピング
mapper = declarative_base().mapper(table)
mapper.execute_text(query)

# オブジェクト操作
for row in table.select():
    print(row.id, row.name, row.email)

この例では、usersテーブルに対するカスタムSQLクエリを定義し、そのクエリ結果を表現する宣言型テーブル記述を作成しています。その後、クエリと宣言型テーブル記述をマッピングし、オブジェクト操作によってクエリ結果を取得しています。

注意点

クエリ結果は、オブジェクトとして操作できる必要があります。
クエリ結果は、宣言型テーブル記述の列と一致する必要があります。

SQLAlchemyは、カスタムSQLクエリを宣言型テーブル記述にマッピングする機能を提供することで、複雑なデータベース構造を柔軟に表現し、クエリ結果をオブジェクトとして操作することができます。

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# Create the database engine
engine = create_engine("sqlite:///example.db")

# Create the metadata
metadata = MetaData()

# Define the custom SQL query
query = """
SELECT
    u.id,
    u.name,
    u.email,
    a.address,
    a.city,
    a.state,
    a.zip_code
FROM users u
JOIN addresses a ON u.id = a.user_id
"""

# Create the declarative table description
users_table = Table(
    "users",
    metadata,
    Column("id", Integer, primary_key=True),
    Column("name", String(255)),
    Column("email", String(255)),
)

addresses_table = Table(
    "addresses",
    metadata,
    Column("id", Integer, primary_key=True),
    Column("user_id", Integer, ForeignKey("users.id")),
    Column("address", String(255)),
    Column("city", String(255)),
    Column("state", String(255)),
    Column("zip_code", String(255)),
)

# Create the mapper for the users table
users_mapper = declarative_base().mapper(users_table)

# Create the mapper for the addresses table
addresses_mapper = declarative_base().mapper(addresses_table)

# Execute the custom SQL query and map the results to the users table
users_mapper.execute_text(query)

# Select all users from the users table
for user in users_table.select():
    print(user.id, user.name, user.email)

    # Access the user's address
    address = user.addresses[0]
    print(f"  Address: {address.address}")
    print(f"  City: {address.city}")
    print(f"  State: {address.state}")
    print(f"  Zip Code: {address.zip_code}")

This code first creates the database engine and metadata objects. Then, it defines the custom SQL query that joins the users and addresses tables. Next, it creates the declarative table descriptions for the users and addresses tables.

The users_mapper and addresses_mapper objects are then created. The users_mapper object is used to execute the custom SQL query and map the results to the users table.

Finally, the code selects all users from the users table and prints their information. It also accesses the user's address and prints its information.

The from_statement() function can be used to create a declarative table description from a SQLAlchemy Core statement. This is useful if you already have a SQLAlchemy Core statement that you want to map to a declarative table.

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import text

# Create the database engine
engine = create_engine("sqlite:///example.db")

# Create the metadata
metadata = MetaData()

# Define the custom SQL query as a SQLAlchemy Core statement
query = text("""
SELECT
    u.id,
    u.name,
    u.email,
    a.address,
    a.city,
    a.state,
    a.zip_code
FROM users u
JOIN addresses a ON u.id = a.user_id
""")

# Create the declarative table description from the statement
users_table = Table(
    "users",
    metadata,
    *query.columns,
)

addresses_table = Table(
    "addresses",
    metadata,
    *query.columns,
)

# Create the mapper for the users table
users_mapper = declarative_base().mapper(users_table)

# Create the mapper for the addresses table
addresses_mapper = declarative_base().mapper(addresses_table)

# Execute the custom SQL query and map the results to the users table
users_mapper.execute_text(query)

# Select all users from the users table
for user in users_table.select():
    print(user.id, user.name, user.email)

    # Access the user's address
    address = user.addresses[0]
    print(f"  Address: {address.address}")
    print(f"  City: {address.city}")
    print(f"  State: {address.state}")
    print(f"  Zip Code: {address.zip_code}")

This code is similar to the previous example, but it uses the from_statement() function to create the declarative table descriptions from the SQLAlchemy Core statement. This can be a more concise way to create the table descriptions if you already have the statement.

Using declarative_base.metadata.reflect()

The declarative_base.metadata.reflect() function can be used to reflect the existing table structure from a database into declarative table descriptions. This is useful if you have an existing database and you want to create declarative table descriptions to match the existing tables.

from sqlalchemy import create_engine, MetaData
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# Create the database engine
engine = create_engine("sqlite:///example.db")

# Create the metadata
metadata = MetaData()

# Reflect the existing table structure from the database into declarative table descriptions
declarative_base().metadata.reflect(engine)

# Get the users and addresses tables from the metadata
users_table = declarative_base().tables["users"]
addresses_table = declarative_base().tables["addresses"]

# Create the mapper for the users table
users_mapper = declarative_base().mapper(users_table)

# Create the mapper for the addresses table
addresses_mapper = declarative_base().mapper(addresses_table)

# Select all users from the users table
for user in users_table.select():
    print(user.id, user.name, user.email)

    # Access the user's address
    address = user.addresses[0]
    print(f"  Address: {address.address}")
    print(f"  City: {address.city}")
    print(f"  State: {address.state}")
    print(f"  Zip Code: {address.zip_code}")

This code reflects the existing table structure from the database into declarative table descriptions. This can be a quick and easy way to get started with SQLAlchemy if you have an existing database.

Using a custom mapper

You can also create a custom mapper to map a custom SQL query to a declarative table description. This can be useful if you need more control over the mapping process.

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import mapper

# Create the database engine
engine = create_engine("sqlite:///example.db")

# Create the metadata

sqlalchemy