SQLAlchemyにおける同一テーブルの外部キー結合：3つの主要な方法とその詳細比較

SQLAlchemyでは、同じテーブルを参照する外部キーを持つ2つの列を結合する様々な方法があります。状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。ここでは、代表的な3つの方法と、それぞれの利点と欠点について説明します。

方法1：alias() を使用する

この方法は、最もシンプルで分かりやすい方法です。まず、結合するテーブルにエイリアスを定義します。次に、join() 関数を使用して、エイリアス付きのテーブルを結合し、必要な列を選択します。

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, ForeignKey, join, select

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
metadata = MetaData()

# 定義
customers_table = Table('customers', metadata,
    Column('customer_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('city_id', Integer, ForeignKey('cities.city_id')),
)

cities_table = Table('cities', metadata,
    Column('city_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('country_id', Integer, ForeignKey('countries.country_id')),
)

countries_table = Table('countries', metadata,
    Column('country_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
)

# 結合
q = select(
    customers_table.customer_id,
    customers_table.name,
    cities_table.name.alias('city_name'),
    countries_table.name.alias('country_name'),
).join(cities_table, on=customers_table.city_id == cities_table.city_id).join(
    countries_table, on=cities_table.country_id == countries_table.country_id
)

# 実行
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(q)
    for row in result:
        print(row)

利点

• シンプルで分かりやすい
• コードが読みやすい

欠点

• 複数の結合が必要になると、コードが冗長になる
• パフォーマンスが落ちる可能性がある

方法2：subquery() を使用する

この方法は、alias() を使用するよりも柔軟性が高く、パフォーマンスも優れています。まず、結合する列を含むサブクエリを作成します。次に、join() 関数を使用して、メインクエリとサブクエリを結合します。

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, ForeignKey, join, select, subquery

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
metadata = MetaData()

# 定義
customers_table = Table('customers', metadata,
    Column('customer_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('city_id', Integer, ForeignKey('cities.city_id')),
)

cities_table = Table('cities', metadata,
    Column('city_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('country_id', Integer, ForeignKey('countries.country_id')),
)

countries_table = Table('countries', metadata,
    Column('country_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
)

# サブクエリ
city_subquery = select(
    cities_table.city_id,
    cities_table.name.alias('city_name'),
    countries_table.name.alias('country_name'),
).join(countries_table, on=cities_table.country_id == countries_table.country_id)

# 結合
q = select(
    customers_table.customer_id,
    customers_table.name,
    city_subquery.c.city_name,
    city_subquery.c.country_name,
).join(cities_table, on=customers_table.city_id == city_subquery.c.city_id)

# 実行
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(q)
    for row in result:
        print(row)

• 柔軟性が高い
• パフォーマンスが優れている

• コードが複雑になる
• 読みづらくなる

**方法3：relationship()

SQLAlchemyで同じテーブルを参照する外部キーを持つ2つの列を結合するサンプルコード

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, ForeignKey, join, select

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
metadata = MetaData()

# 定義
customers_table = Table('customers', metadata,
    Column('customer_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('city_id', Integer, ForeignKey('cities.city_id')),
)

cities_table = Table('cities', metadata,
    Column('city_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('country_id', Integer, ForeignKey('countries.country_id')),
)

countries_table = Table('countries', metadata,
    Column('country_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
)

# 結合
q = select(
    customers_table.customer_id,
    customers_table.name,
    cities_table.name.alias('city_name'),
    countries_table.name.alias('country_name'),
).join(cities_table, on=customers_table.city_id == cities_table.city_id).join(
    countries_table, on=cities_table.country_id == countries_table.country_id
)

# 実行
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(q)
    for row in result:
        print(row)

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, ForeignKey, join, select, subquery

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
metadata = MetaData()

# 定義
customers_table = Table('customers', metadata,
    Column('customer_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('city_id', Integer, ForeignKey('cities.city_id')),
)

cities_table = Table('cities', metadata,
    Column('city_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('country_id', Integer, ForeignKey('countries.country_id')),
)

countries_table = Table('countries', metadata,
    Column('country_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
)

# サブクエリ
city_subquery = select(
    cities_table.city_id,
    cities_table.name.alias('city_name'),
    countries_table.name.alias('country_name'),
).join(countries_table, on=cities_table.country_id == countries_table.country_id)

# 結合
q = select(
    customers_table.customer_id,
    customers_table.name,
    city_subquery.c.city_name,
    city_subquery.c.country_name,
).join(cities_table, on=customers_table.city_id == city_subquery.c.city_id)

# 実行
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(q)
    for row in result:
        print(row)

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, ForeignKey, relationship, join, select

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
metadata = MetaData()

# 定義
customers_table = Table('customers', metadata,
    Column('customer_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('city_id', Integer, ForeignKey('cities.city_id')),
)

cities_table = Table('cities', metadata,
    Column('city_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('country_id', Integer, ForeignKey('countries.country_id')),
)

countries_table = Table('countries', metadata,
    Column('country_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
)

# リレーションシップ
city = relationship(cities_table, foreign_keys=[customers_table.city_id])

# 結

SQLAlchemyで同じテーブルを参照する外部キーを持つ2つの列を結合するその他の方法

方法4：WITH 句を使用する

この方法は、複雑な結合をより読みやすく記述するために使用できます。まず、WITH 句を使用して、中間結果を含むCTE（Common Table Expression）を作成します。次に、メインクエリでCTEを参照して、必要な列を選択します。

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, ForeignKey, join, select, with_

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
metadata = MetaData()

# 定義
customers_table = Table('customers', metadata,
    Column('customer_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('city_id', Integer, ForeignKey('cities.city_id')),
)

cities_table = Table('cities', metadata,
    Column('city_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('country_id', Integer, ForeignKey('countries.country_id')),
)

countries_table = Table('countries', metadata,
    Column('country_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
)

# CTE
cte = with_(
    city_data as select(
        cities_table.city_id,
        cities_table.name.alias('city_name'),
        countries_table.name.alias('country_name'),
    ).join(countries_table, on=cities_table.country_id == countries_table.country_id),
)

# 結合
q = select(
    customers_table.customer_id,
    customers_table.name,
    city_data.c.city_name,
    city_data.c.country_name,
).join(cities_table, on=customers_table.city_id == city_data.c.city_id)

# 実行
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(q)
    for row in result:
        print(row)

この方法は、SQLAlchemyでクエリを実行した後、pandas DataFrameを使用してデータを操作する場合に便利です。まず、SQLAlchemyでクエリを実行し、結果をDataFrameに変換します。次に、pandasの機能を使用して、必要な列を結合します。

import pandas as pd

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, ForeignKey, join, select

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
metadata = MetaData()

# 定義
customers_table = Table('customers', metadata,
    Column('customer_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('city_id', Integer, ForeignKey('cities.city_id')),
)

cities_table = Table('cities', metadata,
    Column('city_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('country_id', Integer, ForeignKey('countries.country_id')),
)

countries_table = Table('countries', metadata,
    Column('country_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
)

# 結合
q = select(
    customers_table.customer_id,
    customers_table.name,
    cities_table.name.alias('city_name'),
    countries_table.name.alias('country_name'),
).join(cities_table, on=customers_table.city_id == cities_table.city_id).join(
    countries_table, on=cities_table.country_id == countries_table.country_id
)

# 実行
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(q).fetchall()

# pandas DataFrameに変換
df = pd.DataFrame(result)

# 結合
df_joined = df.merge(df[['city_id', 'city_name', 'country_name']], on='city_id', how='left')

# 表示
print(df_joined)

それぞれの方法には、それぞれ利点と欠点があります。状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。

• 方法1：alias() を使用する：シンプルで分かりやすいですが、複数の結合が必要になるとコードが