SQLAlchemyでBLOBデータを専用ストレージサービスに格納する

SQLAlchemyでBLOBを使用する例

この例では、SQLAlchemyを使用して、データベースに画像ファイルを格納する方法を紹介します。

コード例

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Binary

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Image(Base):
    __tablename__ = 'images'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    data = Column(Binary)

# 画像ファイルを読み込む
with open('image.jpg', 'rb') as f:
    image_data = f.read()

# 画像データをデータベースに格納する
image = Image(name='image.jpg', data=image_data)

# セッションを作成して、画像オブジェクトを保存する
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

session = sessionmaker()()
session.add(image)
session.commit()

# 画像データをデータベースから取得する
image = session.query(Image).filter(Image.name == 'image.jpg').one()

# 画像ファイルを保存する
with open('image_copy.jpg', 'wb') as f:
    f.write(image.data)

# セッションを閉じる
session.close()

解説

• Imageクラスは、データベースのimagesテーブルに対応するエンティティクラスです。
• id属性は、主キーです。
• name属性は、画像ファイルの名前です。
• data属性は、画像ファイルのバイナリデータです。
• with openステートメントを使用して、画像ファイルを読み込みます。
• image_data変数に、画像ファイルのバイナリデータが格納されます。
• Imageオブジェクトを作成し、name属性とdata属性を設定します。
• sessionmakerを使用して、セッションを作成します。
• セッションを使用して、Imageオブジェクトを保存します。
• session.commit()メソッドを使用して、変更をコミットします。
• session.query(Image).filter(Image.name == 'image.jpg').one()を使用して、データベースから画像データを取得します。
• session.close()メソッドを使用して、セッションを閉じます。

• 画像ファイル以外にも、PDFファイル、音声ファイル、動画ファイルなど、さまざまなバイナリデータをBLOBデータ型で格納できます。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Binary

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Image(Base):
    __tablename__ = 'images'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    data = Column(Binary)

# 画像ファイルを読み込む
with open('image.jpg', 'rb') as f:
    image_data = f.read()

# 画像データをデータベースに格納する
image = Image(name='image.jpg', data=image_data)

# セッションを作成して、画像オブジェクトを保存する
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

session = sessionmaker()()
session.add(image)
session.commit()

# 画像データをデータベースから取得する
image = session.query(Image).filter(Image.name == 'image.jpg').one()

# 画像ファイルを保存する
with open('image_copy.jpg', 'wb') as f:
    f.write(image.data)

# セッションを閉じる
session.close()

• 画像ファイルを読み込み、バイナリデータを取得する
• 画像データをデータベースに格納する
• 画像ファイルを保存する

このコードをベースに、さまざまなBLOBデータ処理を行うアプリケーションを開発することができます。

コードの詳細解説

エンティティクラスの定義

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Binary

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Image(Base):
    __tablename__ = 'images'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    data = Column(Binary)

画像ファイルの読み込み

# 画像ファイルを読み込む
with open('image.jpg', 'rb') as f:
    image_data = f.read()

画像データの格納

# 画像データをデータベースに格納する
image = Image(name='image.jpg', data=image_data)

# セッションを作成して、画像オブジェクトを保存する
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

session = sessionmaker()()
session.add(image)
session.commit()

# 画像データをデータベースから取得する
image = session.query(Image).filter(Image.name == 'image.jpg').one()

画像ファイルの保存

# 画像ファイルを保存する
with open('image_copy.jpg', 'wb') as f:
    f.write(image.data)

セッションのクローズ

# セッションを閉じる
session.close()

• このコードは、SQLiteデータベースを使用しています。他のデータベースを使用する場合は、接続文字列を変更する必要があります。
• このコードは、画像ファイルのみを扱っています。他の種類のBLOBデータ

Base64エンコード

from sqlalchemy import Column, Integer, String

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Image(Base):
    __tablename__ = 'images'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    data = Column(String)

# 画像ファイルを読み込む
with open('image.jpg', 'rb') as f:
    image_data = f.read()

# 画像データをBase64エンコードする
import base64
encoded_data = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')

# 画像データをデータベースに格納する
image = Image(name='image.jpg', data=encoded_data)

# セッションを作成して、画像オブジェクトを保存する
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

session = sessionmaker()()
session.add(image)
session.commit()

# 画像データをデータベースから取得する
image = session.query(Image).filter(Image.name == 'image.jpg').one()

# 画像データをBase64デコードする
decoded_data = base64.b64decode(image.data)

# 画像ファイルを保存する
with open('image_copy.jpg', 'wb') as f:
    f.write(decoded_data)

# セッションを閉じる
session.close()

この方法の利点は、データベースに格納するデータ量が少なくて済むことです。ただし、Base64エンコード/デコード処理に時間がかかるという欠点もあります。

Pickle

BLOBデータをPickleを使用してシリアル化し、データベースに格納することができます。

import pickle

from sqlalchemy import Column, Integer, String, PickleType

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Image(Base):
    __tablename__ = 'images'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    data = Column(PickleType)

# 画像ファイルを読み込む
with open('image.jpg', 'rb') as f:
    image_data = f.read()

# 画像データをPickleでシリアル化する
pickled_data = pickle.dumps(image_data)

# 画像データをデータベースに格納する
image = Image(name='image.jpg', data=pickled_data)

# セッションを作成して、画像オブジェクトを保存する
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

session = sessionmaker()()
session.add(image)
session.commit()

# 画像データをデータベースから取得する
image = session.query(Image).filter(Image.name == 'image.jpg').one()

# 画像データをPickleでデシリアライズする
unpickled_data = pickle.loads(image.data)

# 画像ファイルを保存する
with open('image_copy.jpg', 'wb') as f:
    f.write(unpickled_data)

# セッションを閉じる
session.close()

この方法の利点は、さまざまな種類のBLOBデータを格納できることです。ただし、Pickleはセキュリティ上の脆弱性があるため、注意が必要です。

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