SQLAlchemyでビューとWindow関数を使用してサブクエリを避ける

SQLAlchemyにおけるメインクエリ内サブクエリ（WHERE句以外） - subquery() 関数非対応問題の解決策

SQLAlchemyにおいて、メインクエリ内でサブクエリを使用する場合、WHERE 句以外では subquery() 関数が使えないという問題が発生することがあります。この問題は、サブクエリを適切に表現するための代替手段が限られていることに起因します。

本記事では、この問題を解決するための2つの主要な方法と、それぞれの利点と欠点について詳しく解説します。

問題の背景

subquery() 関数は、サブクエリを表現するための便利なツールですが、メインクエリの WHERE 句以外で使用することは想定されていません。これは、subquery() 関数が内部的に WHERE 句に変換されるためです。

しかし、メインクエリの他の部分（例：SELECT 句、FROM 句、ORDER BY 句など）でサブクエリを使用したいケースがあります。このような場合、subquery() 関数は使用できず、代替手段が必要となります。

解決策1：相関サブクエリ

相関サブクエリは、メインクエリ内の外部テーブルから値を参照するサブクエリです。この方法は、メインクエリとサブクエリが密接に関連している場合に有効です。

例：SELECT 句における相関サブクエリ

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

engine = create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
metadata = MetaData()

orders = Table("orders", metadata, 
    column("order_id", Integer, primary_key=True),
    column("customer_id", Integer),
    column("order_date", Date),
)

customers = Table("customers", metadata, 
    column("customer_id", Integer, primary_key=True),
    column("name", String),
)

# メインクエリ：注文日と顧客名のリストを取得
query = select(orders.order_date, customers.name) \
    .from_self(orders) \
    .join(customers, on=orders.customer_id == customers.customer_id) \
    .where(customers.name.like('%田中%'))

# クエリ実行
with engine.connect() as connection:
    results = connection.execute(query)
    for row in results:
        print(row)

相関サブクエリの利点

• メインクエリとサブクエリが密接に関連している場合に読みやすいコードとなる
• シンプルな構文で記述できる

• 結合が複雑になると、クエリが分かりにくくなる
• パフォーマンスが低下する可能性がある

解決策2：CTE（Common Table Expressions）

CTEは、一時的な中間結果セットを定義するための構文です。CTEを使用すると、サブクエリを名前付きの結果セットとして定義し、メインクエリ内で参照することができます。

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

engine = create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
metadata = MetaData()

orders = Table("orders", metadata, 
    column("order_id", Integer, primary_key=True),
    column("customer_id", Integer),
    column("order_date", Date),
)

customers = Table("customers", metadata, 
    column("customer_id", Integer, primary_key=True),
    column("name", String),
)

# CTE：顧客名を含む注文IDのリスト
with_customer_name = CTE(select(orders.order_id, customers.name) \
    .from_self(orders) \
    .join(customers, on=orders.customer_id == customers.customer_id))

# メインクエリ：注文日と顧客名のリストを取得
query = select(with_customer_name.order_date, with_customer_name.name) \
    .from_self(with_customer_name)

# クエリ実行
with engine.connect() as connection:
    results = connection.execute(query)
    for row in results:
        print(row)

CTEの利点

• 複雑なサブクエリをより分かりやすく記述できる
• 結合が複雑な場合でも、クエリのパフォーマンスを向上させることができる

• 相関サブ

SQLAlchemyにおけるメインクエリ内サブクエリ（WHERE句以外） - 解決策サンプルコード

相関サブクエリ

この例では、orders テーブルと customers テーブルを結合し、注文日と顧客名のリストを取得します。サブクエリは、customers テーブルから顧客名を取得するために使用されます。

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

engine = create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
metadata = MetaData()

orders = Table("orders", metadata, 
    column("order_id", Integer, primary_key=True),
    column("customer_id", Integer),
    column("order_date", Date),
)

customers = Table("customers", metadata, 
    column("customer_id", Integer, primary_key=True),
    column("name", String),
)

# メインクエリ：注文日と顧客名のリストを取得
query = select(orders.order_date, customers.name) \
    .from_self(orders) \
    .join(customers, on=orders.customer_id == customers.customer_id) \
    .where(customers.name.like('%田中%'))

# クエリ実行
with engine.connect() as connection:
    results = connection.execute(query)
    for row in results:
        print(row)

説明

1. create_engine() 関数を使用して、データベースへの接続を作成します。
2. MetaData() オブジェクトを使用して、テーブルのメタデータを定義します。
3. Table() オブジェクトを使用して、orders テーブルと customers テーブルを定義します。
4. select() 関数を使用して、メインクエリを作成します。
5. from_self() メソッドを使用して、orders テーブルをメインクエリのデータソースとして指定します。
6. on 句を使用して、結合条件を指定します。この例では、orders.customer_id カラムと customers.customer_id カラムが一致する必要があります。
7. where() 句を使用して、customers.name カラムが '%田中%' に一致するレコードのみを選択するようにフィルター条件を設定します。
8. with engine.connect() as connection: ブロックを使用して、データベースとの接続を開きます。
9. connection.execute(query) メソッドを使用して、クエリを実行します。
10. for row in results: ループを使用して、クエリ結果を反復処理します。
11. print(row) ステートメントを使用して、各行のデータを出力します。

CTE（Common Table Expressions）

この例では、CTEを使用して、orders テーブルと customers テーブルを結合し、顧客名を含む注文IDのリストを定義します。その後、このCTEをメインクエリ内で参照して、注文日と顧客名のリストを取得します。

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

engine = create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
metadata = MetaData()

orders = Table("orders", metadata, 
    column("order_id", Integer, primary_key=True),
    column("customer_id", Integer),
    column("order_date", Date),
)

customers = Table("customers", metadata, 
    column("customer_id", Integer, primary_key=True),
    column("name", String),
)

# CTE：顧客名を含む注文IDのリスト
with_customer_name = CTE(select(orders.order_id, customers.name) \
    .from_self(orders) \
    .join(customers, on=orders.customer_id == customers.customer_id))

# メインクエリ：注文日と顧客名のリストを取得
query = select(with_customer_name.order_date, with_customer_name.name) \
    .from_self(with_customer_name)

# クエリ実行
with engine.connect() as connection:
    results = connection.execute(query)
    for row in results:
        print(

SQLAlchemyにおけるメインクエリ内サブクエリ（WHERE句以外）- その他の方法

ビューを使用する

ビューは、データベース内の既存のテーブルからデータを操作および変換するための仮想テーブルとして機能します。サブクエリをビューとして定義し、メインクエリ内でそのビューを参照することができます。

利点

• コードをよりモジュール化および再利用可能にすることができる

欠点

• ビューの変更がメインクエリに与える影響を理解する必要がある
• データベースによっては、パフォーマンスが低下する可能性がある

例：ビューを使用したSELECT 句

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, select, column, and_, CTE, create_view

engine = create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
metadata = MetaData()

orders = Table("orders", metadata, 
    column("order_id", Integer, primary_key=True),
    column("customer_id", Integer),
    column("order_date", Date),
)

customers = Table("customers", metadata, 
    column("customer_id", Integer, primary_key=True),
    column("name", String),
)

# ビュー：顧客名を含む注文情報
order_with_customer_name = create_view("order_with_customer_name", metadata, 
    query=select(orders.order_id, customers.name) \
        .from_self(orders) \
        .join(customers, on=orders.customer_id == customers.customer_id)
)

# メインクエリ：注文日と顧客名のリストを取得
query = select(order_with_customer_name.order_date, order_with_customer_name.name) \
    .from_self(order_with_customer_name)

# クエリ実行
with engine.connect() as connection:
    results = connection.execute(query)
    for row in results:
        print(row)

Window 関数は、サブクエリを使用せずに、現在の行に関連するデータに基づいて計算を実行できる便利な機能です。

• サブクエリを使用せずに複雑な集計や分析を実行できる
• コードをより簡潔に記述できる

• すべてのデータベースで Window 関数がサポートされているわけではない
• 複雑な集計や分析を行う場合、パフォーマンスが低下する可能性がある

例：SELECT 句における Window 関数

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

engine = create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
metadata = MetaData()

orders = Table("orders", metadata, 
    column("order_id", Integer, primary_key=True),
    column("customer_id", Integer),
    column("order_date", Date),
    column("order_amount", Float),
)

# メインクエリ：注文日、顧客名、注文金額、顧客ごとの合計金額のリストを取得
query = select(
    orders.order_date,
    customers.name,
    orders.order_amount,
    func.sum(orders.order_amount).over(partition_by=customers.name) AS total_amount_per_customer
) \
    .from_self(orders) \
    .join(customers, on=orders.customer_id == customers.customer_id) \
    .order_by(orders.order_date)

# クエリ実行
with engine.connect() as connection:
    results = connection.execute(query)
    for row in results:
        print(row)

サブクエリを複数回実行する

この方法は、単純ですが、パフォーマンスが低下する可能性があります。

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

engine = create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
metadata = MetaData()

orders = Table("orders", metadata, 
    column("order_id", Integer, primary_key=True),
    column("customer_id", Integer),
    column("order_date", Date),
    column("order_amount