CData MongoDB Connectorで始めるSQLAlchemyとMongoDB連携
SQLAlchemyでMongoDBを使う：詳細解説
SQLAlchemyは、Pythonで広く利用されているオブジェクト関係マッピング（ORM）ツールです。一方、MongoDBは、NoSQLデータベースとして人気のあるドキュメント指向データベースです。一見、両者は互換性がないように思えますが、CData MongoDB Connectorを使うことで、SQLAlchemyを使ってMongoDBにアクセスすることが可能です。
この解説では、SQLAlchemyでMongoDBを使う仕組みと、その具体的な方法について詳しく説明します。
仕組み
CData MongoDB Connectorは、MongoDBをSQLデータベースとしてSQLAlchemyに認識させるためのブリッジとして機能します。具体的には、以下の処理を行います。
- SQLクエリをMongoDBクエリに変換: SQLAlchemyで発行されたSQLクエリを、CData MongoDB ConnectorがMongoDB用のクエリに変換します。
- MongoDBとのデータのやり取り: 変換されたクエリを使って、CData MongoDB ConnectorがMongoDBからデータを取得・更新・削除します。
- SQLAlchemyへ結果を返す: 取得したデータは、SQLAlchemyが認識できる形式に変換されて返されます。
利用方法
1 環境構築
以下のライブラリをインストールする必要があります。
- CData MongoDB Connector
- SQLAlchemy
2 接続
from sqlalchemy import create_engine
from cdatamongo import CDataMongoDBConnection
# エンジンを作成
engine = create_engine("cdatamongodb://localhost:27017/testdb")
# セッションを作成
session = Session(bind=engine)
3 操作
SQLAlchemyの標準的な操作で、MongoDBコレクションにアクセスできます。
- データの挿入
# ドキュメントを作成
user = {"name": "Alice", "age": 30}
# セッションに追加
session.add(user)
# コミット
session.commit()
- データの取得
# コレクションからドキュメントを取得
users = session.query(User).all()
# 1件ずつ処理
for user in users:
print(user.name, user.age)
- データの更新
# ドキュメントを取得
user = session.query(User).filter(User.name == "Alice").one()
# 更新
user.age = 31
# コミット
session.commit()
- データの削除
# ドキュメントを削除
session.delete(user)
# コミット
session.commit()
注意事項
- リレーションシップデータは、適切なマッピング設定が必要となります。
- MongoDBはスキーマレスなデータベースであるため、SQLAlchemyでのスキーマ定義は必須ではありません。
pip install sqlalchemy cdatamongo
from sqlalchemy import create_engine
from cdatamongo import CDataMongoDBConnection
# エンジンを作成
engine = create_engine("cdatamongodb://localhost:27017/testdb")
# セッションを作成
session = Session(bind=engine)
操作
1 データの挿入
# ドキュメントを作成
user = {"name": "Alice", "age": 30}
# セッションに追加
session.add(user)
# コミット
session.commit()
# コレクションからドキュメントを取得
users = session.query(User).all()
# 1件ずつ処理
for user in users:
print(user.name, user.age)
# ドキュメントを取得
user = session.query(User).filter(User.name == "Alice").one()
# 更新
user.age = 31
# コミット
session.commit()
# ドキュメントを削除
session.delete(user)
# コミット
session.commit()
- より複雑な操作や、様々なデータ型への対応については、それぞれの公式ドキュメントを参照してください。
- このコードは、CData MongoDB ConnectorとSQLAlchemyの基本的な使い方を示しています。
SQLAlchemy以外の方法でMongoDBにアクセスする
SQLAlchemy以外にも、MongoDBにアクセスするための様々な方法があります。ここでは、代表的な方法とそれぞれの利点・欠点について紹介します。
MongoDB公式ドライバー
MongoDBは、公式のドライバーを複数提供しています。
Motor: 非同期処理に特化したドライバーです。
- 利点: 高速なパフォーマンス、非同期アプリケーションに最適
- 欠点: PyMongoほど機能が豊富ではない
PyMongo: Pythonで最も広く使われているドライバーです。
- 利点: 豊富な機能、活発なコミュニティ
- 欠点: 複雑な設定が必要、パフォーマンスが遅い場合がある
ODM（Object Document Mapper）
ODMは、オブジェクトとMongoDBドキュメントを相互に変換するツールです。
Pydantic: データモデルの定義と検証に特化したODMです。
- 利点: 厳格なデータ型チェック、高速なパフォーマンス
- 欠点: 複雑なモデルには向かない
MongoEngine: 人気のあるODMです。
- 利点: オブジェクト指向の開発に適している、使いやすい
- 欠点: 柔軟性に欠ける場合がある
REST API
MongoDBは、REST APIを介してアクセスすることもできます。
- 欠点: パフォーマンスが遅い場合がある、セキュリティ対策が必要
- 利点: シンプル、様々な言語からアクセス可能
比較表
| 方法 | 利点 | 欠点 |
|---|---|---|
| MongoDB公式ドライバー (PyMongo) | 豊富な機能、活発なコミュニティ | 複雑な設定が必要、パフォーマンスが遅い場合がある |
| MongoDB公式ドライバー (Motor) | 高速なパフォーマンス、非同期アプリケーションに最適 | PyMongoほど機能が豊富ではない |
| ODM (MongoEngine) | オブジェクト指向の開発に適している、使いやすい | 柔軟性に欠ける場合がある |
| ODM (Pydantic) | 厳格なデータ型チェック、高速なパフォーマンス | 複雑なモデルには向かない |
| REST API | シンプル、様々な言語からアクセス可能 | パフォーマンスが遅い場合がある、セキュリティ対策が必要 |
どの方法が最適かは、要件によって異なります。
- 柔軟性が重要であれば、REST APIが適しています。
- 使いやすさが重要であれば、PyMongoやMongoEngineが適しています。
- パフォーマンスが重要であれば、MotorやPydanticが適しています。
mongodb sqlalchemy
