SQLAlchemyチュートリアル：テーブル名をオーバーライドして、データベースをもっと使いやすく

2024-07-27

SQLAlchemyでテーブル名をオーバーライドする方法

テーブル名をオーバーライドするシナリオ

複数のテーブルが同じクラスを使用する場合
クラス名がテーブル名として不適切な場合
既存のデータベーススキーマと互換性を保つ必要がある場合

テーブル名をオーバーライドするには、__tablename__ 属性を使用します。この属性は、Base クラスから継承したクラス内に定義する必要があります。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Base

class User(Base):
    __tablename__ = 'my_users'  # テーブル名を "my_users" にオーバーライド

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(64), unique=True)
    email = Column(String(120), unique=True)

__tablename__ 属性の注意点

データベースによっては、テーブル名の長さ制限がある場合があります。
予約済みまたは無効なテーブル名は使用できません。
テーブル名は大文字小文字を区別します。
__tablename__ 属性は、クラス定義の先頭に配置する必要があります。

__tablename__ 属性以外にも、テーブル名をオーバーライドする方法はいくつかあります。

手動でメタデータを作成する
Table クラスを使用する
declarative_base 関数の name 引数を使用する

これらの方法は、より高度なユースケースで使用されます。詳細については、SQLAlchemyのドキュメントを参照してください。

これにより、開発者は、データベースの複雑さを意識せずに、アプリケーションロジックに集中することができます。
ORMを使用すると、Pythonオブジェクトとデータベーステーブル間のマッピングを自動的に行うことができます。
SQLAlchemyは、Pythonで最も人気のあるORM（オブジェクト関係マッピング）ライブラリの1つです。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Base

class User(Base):
    __tablename__ = 'my_users'  # テーブル名を "my_users" にオーバーライド

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(64), unique=True)
    email = Column(String(120), unique=True)

このコードを実行すると、my_users という名前のテーブルがデータベースに作成されます。テーブルには、id、username、email という3つの列があります。

説明

unique 引数は、username 列と email 列がそれぞれユニークであることを示します。
primary_key 引数は、id 列が主キーであることを示します。
Column クラスを使用して、テーブルの列を定義しています。
__tablename__ 属性を使用して、テーブル名を my_users にオーバーライドしています。
このコードは、Base クラスから User クラスを継承しています。

実行方法

このコードを実行するには、以下の手順を実行する必要があります。

SQLAlchemyと必要なデータベースドライバーをインストールします。
データベース接続を作成します。
上記のコードをPythonスクリプトに保存します。
スクリプトを実行します。

データベース接続の例

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')

スクリプトの実行例

from myapp import User  # 上記のコードを含むモジュールをインポート

Base.metadata.create_all(engine)  # テーブルを作成

このコードを実行すると、my_users という名前のテーブルが postgresql データベースに作成されます。

このコードはあくまで基本的な例です。実際のアプリケーションでは、より複雑なテーブル構造やクエリを使用する可能性があります。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, declarative_base

Base = declarative_base(name='myapp_tables')  # テーブル名プレフィックスを "myapp_tables" に変更

class User(Base):
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(64), unique=True)
    email = Column(String(120), unique=True)

このコードを実行すると、User クラスのテーブル名は myapp_tables_users になります。

Table クラスを使用して、手動でテーブルメタデータを作成することもできます。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Table, MetaData

metadata = MetaData()

users_table = Table('my_users', metadata,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column('username', String(64), unique=True),
    Column('email', String(120), unique=True)
)

このコードを実行すると、my_users という名前のテーブルメタデータオブジェクトが作成されます。このオブジェクトを使用して、エンジンにテーブルを作成したり、マッピングを作成したりすることができます。

MetaData クラスを使用して、手動でメタデータオブジェクトを作成することもできます。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, MetaData

metadata = MetaData()

table_definition = {
    'id': Column(Integer, primary_key=True),
    'username': Column(String(64), unique=True),
    'email': Column(String(120), unique=True)
}

users_table = Table('my_users', metadata, **table_definition)

このコードは、Table クラスを使用する例とほぼ同じです。唯一の違いは、テーブル定義を辞書として渡していることです。

これらの方法の比較

方法	説明	利点	欠点
`__tablename__` 属性	最も簡単で一般的な方法	シンプルで分かりやすい	複雑なテーブル構造には向かない
`declarative_base` 関数の `name` 引数	複数のテーブルで同じプレフィックスを使用したい場合に便利	テーブル名プレフィックスを簡単に変更できる	プレフィックスがすべてのテーブルに適用される
`Table` クラス	手動でテーブルメタデータを完全に制御したい場合に便利	複雑なテーブル構造やカスタムオプションに対応できる	複雑で冗長なコードになる可能性がある
手動でメタデータを作成	最も詳細な制御を提供する	すべてのニーズに対応できる	非常に複雑でエラーが発生しやすい