2 データアクセスオブジェクト (DAO)
本記事では、SQLAlchemyにおける重要な概念である「セッション」と、データ操作に欠かせない各種クエリについて、詳細に解説します。
セッションとは？
セッションは、データベースとのやり取りを管理するオブジェクトです。データベースへの接続、データの読み書き、変更、コミット、ロールバックといった操作を、セッションを通して行います。
セッションの主な役割
- トランザクションの管理
- コミットとロールバック
- 変更内容の追跡
- オブジェクトとデータベースレコードのマッピング
- データベースとの接続と切断
セッションの作成
セッションは、sessionmaker() 関数を使用して作成します。この関数は、エンジンオブジェクト (データベースへの接続情報) を引数として受け取り、セッション生成用のクラスオブジェクトを返します。
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# エンジンオブジェクトの作成
engine = create_engine('sqlite:///database.db')
# セッション生成用クラスオブジェクトの作成
Session = sessionmaker(bind=engine)
# セッションの作成
session = Session()
セッションの使い方
セッションオブジェクトを使用して、データベース操作を行います。以下は、簡単な例です。
# ユーザー情報の取得
user = session.query(User).filter_by(id=1).first()
# ユーザー情報の更新
user.name = 'Taro Yamada'
session.commit()
操作が完了したら、セッションを終了する必要があります。終了しないと、データベースとの接続が開放されず、問題が発生する可能性があります。
session.close()
クエリとは？
クエリは、データベースから特定のデータを取得するための手段です。SQLAlchemyでは、様々な種類のクエリを使用できます。
主なクエリの種類
having(): 集計条件group_by(): 集計join(): 結合offset(): オフセット指定limit(): 件数制限order_by(): ソートfilter(): 条件を指定して検索query(): 基本的なクエリ
クエリの実行
クエリを実行するには、all() メソッドまたは first() メソッドを使用します。
# 全てのユーザー情報を取得
users = session.query(User).all()
# ID 1 のユーザー情報を取得
user = session.query(User).filter_by(id=1).first()
サブクエリ
サブクエリは、クエリ内に別のクエリを埋め込む機能です。複雑な条件での検索などに役立ちます。
# 特定のグループに属するユーザー情報を取得
users = session.query(User).filter(User.group_id.in_(
session.query(Group).filter(Group.name == 'VIP').subquery()
))
結合
結合は、複数のテーブルからデータを関連付けて取得する機能です。
# ユーザー情報と注文情報を結合して取得
orders = session.query(User, Order).join(User.orders)
集計
集計は、データの統計情報を取得する機能です。
# 各グループのユーザー数を集計
group_counts = session.query(Group, func.count(User.id)).join(User.group).group_by(Group.id).all()
まず、以下のライブラリをインストールする必要があります。
pip install sqlalchemy
データベースの作成
以下のコードを使用して、SQLiteデータベースを作成します。
from sqlalchemy import create_engine
# データベースファイルのパス
db_path = 'database.db'
# エンジンオブジェクトの作成
engine = create_engine(f'sqlite:///{db_path}')
# テーブルの作成
with engine.connect() as connection:
connection.execute('''
CREATE TABLE users (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT NOT NULL,
email TEXT UNIQUE NOT NULL
);
''')
connection.execute('''
CREATE TABLE orders (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
user_id INTEGER NOT NULL,
product_name TEXT NOT NULL,
price INTEGER NOT NULL,
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);
''')
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# セッション生成用クラスオブジェクトの作成
Session = sessionmaker(bind=engine)
# セッションの作成
session = Session()
データの操作
1 ユーザ情報の登録
# ユーザー情報の登録
user = User(name='Taro Yamada', email='[email protected]')
session.add(user)
session.commit()
# 全てのユーザー情報を取得
users = session.query(User).all()
# 特定のIDのユーザー情報を取得
user = session.query(User).filter_by(id=1).first()
# ユーザー情報の更新
user = session.query(User).filter_by(id=1).first()
user.email = '[email protected]'
session.commit()
# ユーザー情報の削除
user = session.query(User).filter_by(id=1).first()
session.delete(user)
session.commit()
5 注文情報の登録
# 注文情報の登録
order = Order(user_id=1, product_name='Laptop', price=100000)
session.add(order)
session.commit()
# 特定のユーザーの注文情報を取得
orders = session.query(Order).filter_by(user_id=1).all()
# セッションの終了
session.close()
上記のコードは、あくまでも基本的な操作の一例です。SQLAlchemyでは、さらに複雑な操作や、様々な機能を利用することができます。
SQLAlchemy を使用せずに、直接 SQL 文を実行してデータベース操作を行う方法です。データベースとの接続、データの読み書き、変更、コミット、ロールバックといった操作を、SQL 文を使用して行います。
利点
- 細かい制御が可能
- シンプルで分かりやすい
欠点
- オブジェクト指向プログラミングの利点を活かせない
- エラーが発生しやすい
- コードが冗長になりやすい
データアクセスオブジェクト (DAO)
DAO パターンは、データベース操作をカプセル化するためのデザインパターンです。DAO オブジェクトは、特定のデータベース操作 (例: ユーザー情報の取得、注文情報の登録など) を担当し、それぞれ独立したメソッドを提供します。
- テストが容易になる
- コードのモジュール化と再利用性が向上
- パフォーマンスが低下する可能性がある
- 設定が複雑になる
オブジェクト関係マッパー (ORM)
ORM は、オブジェクトとデータベースレコードを自動的にマッピングするフレームワークです。SQLAlchemy は、代表的な ORM フレームワークの一つです。
- 開発効率が向上
- コードが簡潔で読みやすい
- オブジェクト指向プログラミングでデータベース操作を容易に行える
- 学習曲線がやや高い
上記以外にも、NoSQL データベースや REST API を利用した方法など、様々なデータベース操作の方法があります。
最適な方法の選択
どの方法が最適かは、プロジェクトの要件や開発者のスキルによって異なります。以下のような点を考慮して、最適な方法を選択する必要があります。
- パフォーマンス要件
- 開発者のスキル
- 操作の複雑性
- 操作対象のデータ量
- データベースの種類
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