SQLAlchemyチュートリアル：queryとquery.allを使ってデータを取得しよう

SQLAlchemyにおけるqueryとquery.allの違いとそのループ処理における影響

SQLAlchemyでは、データベース操作を行うための様々な機能が提供されています。その中でも、queryとquery.allは、データの取得に頻繁に使用されるメソッドです。

この解説では、queryとquery.allの違いを明確にし、ループ処理におけるそれぞれの影響について説明します。

queryとquery.allの違い

1 query

queryは、データベースに対するクエリを構築するためのオブジェクトを返します。このオブジェクトは、条件を追加したり、ソート順序を指定したりといった操作を可能にします。しかし、実際にデータを取得するまでは、データベースへのアクセスは行われません。

query.allは、queryオブジェクトによって構築されたクエリを実行し、結果をすべてメモリに読み込み、リストとして返します。つまり、query.allを呼び出す時点で、データベースへのアクセスが発生します。

ループ処理における影響

1 queryを使用する場合

queryオブジェクトを直接ループ処理する場合、1件ずつデータを取得しながら処理を行うことになります。そのため、データ件数が膨大になると、処理に時間がかかる可能性があります。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

query = users.select()

for row in query:
    # 1件ずつデータを取得して処理を行う
    print(row)

query.allを使用すると、事前にすべてのデータを取得してからループ処理を行うことになります。そのため、データ件数が膨大であっても、処理速度は比較的速くなります。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

query = users.select()

results = query.all()

for row in results:
    # すべてのデータを取得してから処理を行う
    print(row)

どちらを使用すべきか

データ件数が少ない場合は、queryとquery.allのどちらを使用しても大きな違いはありません。

データ件数が膨大な場合は、query.allを使用する方が処理速度が速くなります。しかし、すべてのデータをメモリに読み込むため、メモリ使用量に注意する必要があります。

3 その他の考慮事項

• データを逐次処理したい場合は、queryを使用する方が効率的です。
• データをメモリに読み込みたくない場合は、queryを使用する必要があります。
• クエリを複数回実行する場合は、queryオブジェクトを再利用することで、パフォーマンスを向上させることができます。

まとめ

queryとquery.allは、それぞれ異なる特徴を持つため、状況に応じて使い分けることが重要です。データ件数や処理内容などを考慮し、最適な方法を選択してください。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

query = users.select().where(users.c.age > 20)

for row in query:
    # 1件ずつデータを取得して処理を行う
    print(row.name, row.age)

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

query = users.select().where(users.c.age > 20)

results = query.all()

for row in results:
    # すべてのデータを取得してから処理を行う
    print(row.name, row.age)

クエリを複数回実行する場合

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

query = users.select()

# 1回目
for row in query:
    # 1件ずつデータを取得して処理を行う
    print(row.name, row.age)

# 2回目
query = query.where(users.c.age > 20)

for row in query:
    # すべてのデータを取得してから処理を行う
    print(row.name, row.age)

メモリ使用量を抑える方法

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

query = users.select()

# イテレータを使用することで、メモリ使用量を抑える
for row in query.iterall():
    # 1件ずつデータを取得して処理を行う
    print(row.name, row.age)

SQLAlchemyでデータを取得するその他の方法

scalarは、クエリ結果の最初の1行の最初の列のみを取得します。データ件数が多く、最初の行のみが必要な場合に有効です。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

user_id = users.select().where(users.c.name == "John").scalar()

print(user_id)

firstは、クエリ結果の最初の1行を取得します。scalarと異なり、すべての列を取得できます。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

user = users.select().where(users.c.name == "John").first()

print(user.name, user.age)

oneは、クエリ結果が1行であることを保証し、その行を取得します。結果が複数行または0行の場合は、エラーが発生します。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

user = users.select().where(users.c.name == "John").one()

print(user.name, user.age)

executeは、生のSQLクエリを実行し、結果をResultProxyオブジェクトとして返します。ResultProxyオブジェクトは、イテレータとして使用したり、fetchallメソッドを使用してリストに変換したりできます。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

query = "SELECT * FROM users WHERE age > 20"

results = engine.execute(query)

for row in results:
    # すべてのデータを取得してから処理を行う
    print(row.name, row.age)

Core Expressionsを使用すると、SQLクエリをより詳細に制御できます。select、where、order_byなどの句を直接構築することができます。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, select, and_

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

query = select(users).where(and_(users.c.age > 20, users.c.name == "John"))

results = engine.execute(query)

for row in results:
    # すべてのデータを取得してから処理を行う
    print(row.name, row.age)

ORM (Object-Relational Mapping) を使用すると、データベースのテーブルをPythonのオブジェクトとして操作できます。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, orm

engine = create_engine("sqlite:///mydb.sqlite")
metadata = MetaData()
users = Table("users", metadata, autoload_with=engine)

Base = orm.declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = orm.Column(Integer, primary_key=True)
    name = orm.Column(String)
    age = orm.Column(Integer)

session = orm.sessionmaker(bind=engine)()

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

for user in users:
    print(user.name, user.age)

• データ件数が少なく、すべてのデータが必要な場合は、query.allを使用するのが最も簡単です。
• データ件数が多く、最初の行のみが必要な場合は、scalarを使用します。
• データ件数が多く、すべての列が必要な場合は、iterallを使用