Pythonでデータベース操作をマスター：SQLAlchemy Select 式の使い方

SQLAlchemy Select 式のデータ型

概要

SQLAlchemy の select 式は、データベースからデータを取得するための強力なツールです。この式を使用して、必要なデータを取得するための条件や操作を指定できます。

select 式は、さまざまなデータ型を返すことができます。最も一般的なデータ型は次のとおりです。

• 数値型: 整数、浮動小数点、ブール値など
• 文字列型: テキスト、日付、時刻など
• バイナリ型: 画像、ファイルなど
• 複合型: 複数の列を含むデータ構造

データ型の決定

select 式が返すデータ型は、式内の列と操作によって決まります。

• 列: 各列には、データベースで定義されたデータ型があります。select 式は、これらのデータ型をそのまま返します。
• 操作: いくつかの操作は、データ型の変換を引き起こす可能性があります。たとえば、整数列を浮動小数点列にキャストすると、データ型が変更されます。

select 式から返されるデータ型を取得するには、いくつかの方法があります。

• 属性アクセス: 列にアクセスするには、属性アクセスを使用できます。たとえば、user_id 列にアクセスするには、row.user_id と記述します。
• 関数: いくつかのデータ型は、関数を使用して取得できます。たとえば、datetime 列を取得するには、row.created_at.strftime('%Y-%m-%d') と記述します。
• メソッド: いくつかのデータ型は、メソッドを使用して取得できます。たとえば、bytes 列を取得するには、row.data.hex() と記述します。

例

次の例は、users テーブルからデータを取得する select 式を示しています。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, Binary

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    email = Column(String(255))
    created_at = Column(DateTime)
    data = Column(Binary)

session = create_session()

query = session.query(User)
results = query.all()

for row in results:
    print(row.id)  # 整数
    print(row.name)  # 文字列
    print(row.email)  # 文字列
    print(row.created_at.strftime('%Y-%m-%d'))  # 文字列
    print(row.data.hex())  # バイナリ

この例では、select 式は次のデータ型を返します。

• id: 整数
• name: 文字列
• email: 文字列
• created_at: 文字列
• data: バイナリ

select 式のデータ型に関する詳細情報については、次のリソースを参照してください。

補足

• select 式は、複雑なクエリを作成するために使用できるさまざまな操作をサポートしています。
• select 式は、結果をさまざまな方法でフィルタリング、ソート、グループ化できます。
• select 式は、結果を別のテーブルに挿入したり、更新したり、削除したりするために使用できます。

SQLAlchemy Select 式のサンプルコード

以下のサンプルコードは、select 式を使用してデータベースからデータを取得する方法を示しています。

例 1: 単一の列を選択する

この例では、users テーブルから name 列を選択しています。

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

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

session = create_session()

query = session.query(User.name)
results = query.all()

for name in results:
    print(name)

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

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

session = create_session()

query = session.query(User.id, User.name)
results = query.all()

for row in results:
    print(row.id, row.name)

例 3: 条件付きでデータを選択する

この例では、users テーブルから name が Alice または Bob であるレコードを選択します。

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

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

session = create_session()

query = session.query(User.name)
query = query.filter(User.name.in_(['Alice', 'Bob']))
results = query.all()

for name in results:
    print(name)

例 4: 順序付けされた結果を取得する

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

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

session = create_session()

query = session.query(User)
query = query.order_by(User.name)
results = query.all()

for row in results:
    print(row.name)

例 5: 集計関数を使用する

この例では、users テーブルのレコード数をカウントします。

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

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

session = create_session()

query = session.query(User)
count = query.count()
print(f'Total users: {count}')

これらの例は、select 式を使用してデータベースからデータを取得する方法を示すほんの一例です。select 式は、さまざまな操作をサポートしており、複雑なクエリを作成するために使用できます。

SQLAlchemy Select 式の代替方法

代替方法

• SQL クエリ: SQL クエリを使用してデータベースから直接データを取得できます。これは、シンプルなクエリの場合や、select 式で実現できない複雑な操作が必要な場合に役立ちます。
• ORM メソッド: SQLAlchemy は、get、filter、order_by などの ORM メソッドを提供します。これらのメソッドを使用して、データベースからデータを取得し、操作できます。
• サードパーティライブラリ: SQLAlchemy 以外にも、データベース操作に使用できる多くのサードパーティライブラリがあります。これらのライブラリは、独自の機能や API を提供する場合があります。

各方法の利点と欠点

最適な方法を選択する

最適な方法は、ニーズと要件によって異なります。

• シンプルなクエリの場合は、SQL クエリを使用するのが最善です。
• 複雑なクエリが必要な場合は、select 式を使用するのが最善です。
• 使いやすさとコードの簡潔さを重視する場合は、ORM メソッドを使用するのが最善です。
• 独自の機能や API が必要な場合は、サードパーティライブラリを使用するのが最善です。

SQL クエリ

SELECT name FROM users;

ORM メソッド

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

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

session = create_session()

users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.name)

サードパーティライブラリ

import peewee

db = peewee.SqliteDatabase('database.db')

class User(peewee.Model):
    name = peewee.CharField()

user = User.select().execute()
for row in user:
    print(row.name)