SQLAlchemy Core vs ORM: Detailní srovnání konstrukce dotazů

SQLAlchemy je výkonný a flexibilní SQL toolkit a objektově-relační mapovač (ORM) pro Python. Nabízí dva odlišné způsoby interakce s databázemi: SQLAlchemy Core a SQLAlchemy ORM. Pochopení rozdílů mezi těmito přístupy je zásadní pro výběr správného nástroje pro vaše konkrétní potřeby. Tento článek poskytuje komplexní srovnání konstrukce dotazů pomocí SQLAlchemy Core i ORM, se zaměřením na výkon, flexibilitu a snadnost použití.

Pochopení SQLAlchemy Core

SQLAlchemy Core poskytuje přímý a explicitní způsob interakce s databázemi. Umožňuje definovat databázové tabulky a spouštět příkazy SQL přímo. Je to v podstatě abstrakční vrstva nad nativním SQL dialektem databáze, která poskytuje pythonovský způsob konstrukce a provádění SQL.

Klíčové vlastnosti SQLAlchemy Core:

• Explicitní SQL: Píšete příkazy SQL přímo, což vám dává jemnou kontrolu nad interakcemi s databázemi.
• Nízkoúrovňová abstrakce: Poskytuje tenkou abstrakční vrstvu, minimalizuje režii a maximalizuje výkon.
• Zaměření na data: Zabývá se především řádky dat jako slovníky nebo n-tice.
• Větší flexibilita: Nabízí maximální flexibilitu pro složité dotazy a funkce specifické pro databázi.

Pochopení SQLAlchemy ORM

SQLAlchemy ORM (Object-Relational Mapper) poskytuje vyšší úroveň abstrakční vrstvy, která vám umožňuje interakci s databází pomocí objektů Pythonu. Mapuje databázové tabulky na třídy Pythonu, což vám umožňuje pracovat s daty objektově orientovaným způsobem.

Klíčové vlastnosti SQLAlchemy ORM:

• Objektově orientovaný: Komunikuje s daty prostřednictvím objektů Pythonu, které reprezentují databázové řádky.
• Vyšší úroveň abstrakce: Automatizuje mnoho databázových operací, čímž zjednodušuje vývoj.
• Zaměření na objekty: Zpracovává data jako objekty, poskytuje zapouzdření a dědičnost.
• Zjednodušený vývoj: Zjednodušuje běžné databázové úlohy a snižuje množství šablony kódu.

Nastavení databáze (společná půda)

Než porovnáme konstrukci dotazů, nastavme si jednoduché databázové schéma pomocí SQLAlchemy. Pro demonstrační účely použijeme SQLite, ale koncepty platí pro ostatní databázové systémy (např. PostgreSQL, MySQL, Oracle) s drobnými úpravami specifickými pro dialekt. Vytvoříme tabulku `users` se sloupci `id`, `name` a `email`.

Nejprve nainstalujte SQLAlchemy:

            pip install sqlalchemy
            

              
                Copy
              
            
          

Nyní definujme tabulku pomocí přístupů Core i ORM. Toto počáteční nastavení ukazuje základní rozdíl v tom, jak jsou tabulky definovány.

Nastavení Core

            from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String

engine = create_engine('sqlite:///:memory:') # In-memory database for example
metadata = MetaData()

users_table = Table(
    'users',
    metadata,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String(50)),
    Column('email', String(100))
)

metadata.create_all(engine)

connection = engine.connect()
            

              
                Copy
              
            
          

Nastavení ORM

            from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker

engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    email = Column(String(100))

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
            

              
                Copy
              
            
          

V příkladu Core definujeme tabulku přímo pomocí třídy `Table`. V příkladu ORM definujeme třídu Pythonu `User`, která mapuje na tabulku `users`. ORM používá deklarativní základ k definování struktury tabulky prostřednictvím definice třídy.

Srovnání konstrukce dotazů

Nyní porovnejme, jak konstruovat dotazy pomocí SQLAlchemy Core a ORM. Pokryjeme běžné operace s dotazy, jako je výběr dat, filtrování dat, vkládání dat, aktualizace dat a mazání dat.

Výběr dat

SQLAlchemy Core:

            from sqlalchemy import select

# Select all users
select_stmt = select(users_table)
result = connection.execute(select_stmt)
users = result.fetchall()

for user in users:
    print(user)

# Select specific columns (name and email)
select_stmt = select(users_table.c.name, users_table.c.email)
result = connection.execute(select_stmt)
users = result.fetchall()

for user in users:
    print(user)
            

              
                Copy
              
            
          

SQLAlchemy ORM:

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

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

# Select specific columns (name and email)
users = session.query(User.name, User.email).all()

for user in users:
    print(user)
            

              
                Copy
              
            
          

V Core používáte funkci `select` a specifikujete tabulku nebo sloupce, které chcete vybrat. K přístupu ke sloupcům používáte `users_table.c.column_name`. Výsledkem je seznam n-tic reprezentujících řádky. V ORM používáte `session.query(User)` k výběru všech uživatelů a k přístupu ke sloupcům používáte atributy objektu (např. `user.name`). Výsledkem je seznam objektů `User`. Všimněte si, že ORM automaticky zpracovává mapování sloupců tabulky na atributy objektu.

Filtrování dat (klauzule WHERE)

SQLAlchemy Core:

            from sqlalchemy import select, and_, or_

# Select users with name 'Alice'
select_stmt = select(users_table).where(users_table.c.name == 'Alice')
result = connection.execute(select_stmt)
users = result.fetchall()

for user in users:
    print(user)

# Select users with name 'Alice' and email containing 'example.com'
select_stmt = select(users_table).where(
    and_(
        users_table.c.name == 'Alice',
        users_table.c.email.like('%example.com%')
    )
)
result = connection.execute(select_stmt)
users = result.fetchall()

for user in users:
    print(user)
            

              
                Copy
              
            
          

SQLAlchemy ORM:

            # Select users with name 'Alice'
users = session.query(User).filter(User.name == 'Alice').all()

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

# Select users with name 'Alice' and email containing 'example.com'
users = session.query(User).filter(
    User.name == 'Alice',
    User.email.like('%example.com%')
).all()

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

              
                Copy
              
            
          

V Core používáte klauzuli `where` k filtrování dat. Můžete použít logické operátory jako `and_` a `or_` ke kombinování podmínek. V ORM používáte metodu `filter`, která poskytuje objektově orientovanější způsob, jak specifikovat podmínky filtru. Více volání `filter` je ekvivalentní použití `and_`.

Řazení dat (klauzule ORDER BY)

SQLAlchemy Core:

            from sqlalchemy import select

# Select users ordered by name (ascending)
select_stmt = select(users_table).order_by(users_table.c.name)
result = connection.execute(select_stmt)
users = result.fetchall()

for user in users:
    print(user)

# Select users ordered by name (descending)
from sqlalchemy import desc
select_stmt = select(users_table).order_by(desc(users_table.c.name))
result = connection.execute(select_stmt)
users = result.fetchall()

for user in users:
    print(user)
            

              
                Copy
              
            
          

SQLAlchemy ORM:

            # Select users ordered by name (ascending)
users = session.query(User).order_by(User.name).all()

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

# Select users ordered by name (descending)
from sqlalchemy import desc
users = session.query(User).order_by(desc(User.name)).all()

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

              
                Copy
              
            
          

V Core i ORM používáte klauzuli `order_by` k seřazení výsledků. K určení sestupného pořadí můžete použít funkci `desc`. Syntaxe je velmi podobná, ale ORM používá pro odkazy na sloupce atributy objektu.

Omezení výsledků (klauzule LIMIT a OFFSET)

SQLAlchemy Core:

            from sqlalchemy import select

# Select the first 5 users
select_stmt = select(users_table).limit(5)
result = connection.execute(select_stmt)
users = result.fetchall()

for user in users:
    print(user)

# Select users starting from the 6th user (offset 5), limit 5
select_stmt = select(users_table).offset(5).limit(5)
result = connection.execute(select_stmt)
users = result.fetchall()

for user in users:
    print(user)
            

              
                Copy
              
            
          

SQLAlchemy ORM:

            # Select the first 5 users
users = session.query(User).limit(5).all()

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

# Select users starting from the 6th user (offset 5), limit 5
users = session.query(User).offset(5).limit(5).all()

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

              
                Copy
              
            
          

Core i ORM používají metody `limit` a `offset` k řízení počtu vrácených výsledků. Syntaxe je téměř identická.

Spojování tabulek (klauzule JOIN)

Spojování tabulek je složitější operace, která zdůrazňuje rozdíly mezi Core a ORM. Předpokládejme, že máme druhou tabulku nazvanou `addresses` se sloupci `id`, `user_id` a `address`.

SQLAlchemy Core:

            from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, ForeignKey

addresses_table = Table(
    'addresses',
    metadata,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column('user_id', Integer, ForeignKey('users.id')),
    Column('address', String(200))
)

metadata.create_all(engine)

# Select users and their addresses
select_stmt = select(users_table, addresses_table).where(users_table.c.id == addresses_table.c.user_id)
result = connection.execute(select_stmt)
users_addresses = result.fetchall()

for user, address in users_addresses:
    print(user.name, address.address)
            

              
                Copy
              
            
          

SQLAlchemy ORM:

            from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship

class Address(Base):
    __tablename__ = 'addresses'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
    address = Column(String(200))
    user = relationship("User", back_populates="addresses") # Define relationship with User

User.addresses = relationship("Address", back_populates="user")

Base.metadata.create_all(engine)

# Select users and their addresses
users = session.query(User).all()

for user in users:
    for address in user.addresses:
        print(user.name, address.address)
            

              
                Copy
              
            
          

V Core explicitně specifikujete podmínku spojení pomocí klauzule `where`. Výsledky načítáte jako n-tice a k sloupcům přistupujete podle indexu. V ORM definujete vztah mezi třídami `User` a `Address` pomocí funkce `relationship`. To vám umožňuje přistupovat k adresám spojeným s uživatelem přímo prostřednictvím atributu `user.addresses`. ORM zpracovává spojení implicitně. Argument `back_populates` udržuje obě strany vztahu synchronizované.

Vkládání dat

SQLAlchemy Core:

            from sqlalchemy import insert

# Insert a new user
insert_stmt = insert(users_table).values(name='Bob', email='bob@example.com')
result = connection.execute(insert_stmt)

# Get the ID of the newly inserted row
inserted_id = result.inserted_primary_key[0]
print(f"Inserted user with ID: {inserted_id}")
connection.commit()
            

              
                Copy
              
            
          

SQLAlchemy ORM:

            # Insert a new user
new_user = User(name='Bob', email='bob@example.com')
session.add(new_user)
session.commit()

# Get the ID of the newly inserted row
print(f"Inserted user with ID: {new_user.id}")
            

              
                Copy
              
            
          

V Core používáte funkci `insert` a zadáváte hodnoty, které chcete vložit. Musíte potvrdit transakci, aby se změny uložily. V ORM vytvoříte objekt `User`, přidáte jej do relace a potvrdíte relaci. ORM automaticky sleduje změny a zpracovává proces vkládání. Přístup k `new_user.id` po potvrzení načte přiřazený primární klíč.

Aktualizace dat

SQLAlchemy Core:

            from sqlalchemy import update

# Update the email of user with ID 1
update_stmt = update(users_table).where(users_table.c.id == 1).values(email='new_email@example.com')
result = connection.execute(update_stmt)
print(f"Updated {result.rowcount} rows")
connection.commit()
            

              
                Copy
              
            
          

SQLAlchemy ORM:

            # Update the email of user with ID 1
user = session.query(User).filter(User.id == 1).first()
if user:
    user.email = 'new_email@example.com'
    session.commit()
    print("User updated successfully")
else:
    print("User not found")
            

              
                Copy
              
            
          

V Core používáte funkci `update` a specifikujete sloupce, které chcete aktualizovat, a klauzuli where. Musíte potvrdit transakci. V ORM načtete objekt `User`, upravíte jeho atributy a potvrdíte relaci. ORM automaticky sleduje změny a aktualizuje odpovídající řádek v databázi.

Mazání dat

SQLAlchemy Core:

            from sqlalchemy import delete

# Delete user with ID 1
delete_stmt = delete(users_table).where(users_table.c.id == 1)
result = connection.execute(delete_stmt)
print(f"Deleted {result.rowcount} rows")
connection.commit()
            

              
                Copy
              
            
          

SQLAlchemy ORM:

            # Delete user with ID 1
user = session.query(User).filter(User.id == 1).first()
if user:
    session.delete(user)
    session.commit()
    print("User deleted successfully")
else:
    print("User not found")
            

              
                Copy
              
            
          

V Core používáte funkci `delete` a specifikujete klauzuli where. Musíte potvrdit transakci. V ORM načtete objekt `User`, smažete jej z relace a potvrdíte relaci. ORM zpracovává proces mazání.

Úvahy o výkonu

SQLAlchemy Core obecně nabízí lepší výkon pro složité dotazy, protože vám umožňuje psát přímo vysoce optimalizované příkazy SQL. Existuje menší režie spojená s překladem objektově orientovaných operací do SQL. To se však děje za cenu zvýšeného vývojového úsilí. Čistý SQL může být někdy specifický pro databázi a méně přenosný.

SQLAlchemy ORM může být pomalejší pro určité operace kvůli režii mapování objektů na databázové řádky a naopak. Pro mnoho běžných případů použití je však rozdíl ve výkonu zanedbatelný a výhody zjednodušeného vývoje převažují nad náklady na výkon. ORM také poskytuje mechanismy ukládání do mezipaměti, které mohou v některých scénářích zlepšit výkon. Použití technik jako netrpělivé načítání (`joinedload`, `subqueryload`) může výrazně optimalizovat výkon při práci s příbuznými objekty.

Kompromisy:

• Core: Rychlejší rychlost provádění, větší kontrola, strmější křivka učení, podrobnější kód.
• ORM: Pomalejší rychlost provádění (potenciálně), menší kontrola, snadnější učení, stručnější kód.

Úvahy o flexibilitě

SQLAlchemy Core poskytuje maximální flexibilitu, protože máte úplnou kontrolu nad příkazy SQL. To je obzvláště důležité při práci se složitými dotazy, funkcemi specifickými pro databázi nebo operacemi kritickými pro výkon. Můžete přímo využívat pokročilé funkce SQL, jako jsou okenní funkce, výrazy společné tabulky (CTE) a uložené procedury.

SQLAlchemy ORM nabízí menší flexibilitu, protože abstrahuje základní SQL. I když podporuje mnoho běžných funkcí SQL, nemusí být vhodný pro vysoce specializované nebo specifické operace pro databázi. Možná budete muset přejít na Core pro určité úkoly, pokud ORM neposkytuje požadovanou funkčnost. SQLAlchemy umožňuje kombinovat Core a ORM ve stejné aplikaci a poskytuje to nejlepší z obou světů.

Úvahy o snadnosti použití

SQLAlchemy ORM se obecně snadněji používá než SQLAlchemy Core, zejména pro jednoduché operace CRUD (Create, Read, Update, Delete). Objektově orientovaný přístup zjednodušuje vývoj a snižuje množství šablony kódu. Můžete se zaměřit na aplikační logiku spíše než na detaily syntaxe SQL.

SQLAlchemy Core vyžaduje hlubší porozumění konceptům SQL a databáze. Může být podrobnější a vyžadovat více kódu k dosažení stejných úkolů jako ORM. To vám však také dává větší kontrolu a viditelnost interakcí s databází.

Kdy použít Core vs. ORM

Použijte SQLAlchemy Core, když:

• Potřebujete maximální výkon a kontrolu nad SQL.
• Jednáte se složitými dotazy nebo funkcemi specifickými pro databázi.
• Máte silné porozumění konceptům SQL a databáze.
• Režie mapování objektů je nepřijatelná.
• Pracujete se starší databází se složitými schématy.

Použijte SQLAlchemy ORM, když:

• Upřednostňujete snadnost použití a rychlý vývoj.
• Pracujete na nové aplikaci s dobře definovaným objektovým modelem.
• Potřebujete zjednodušit běžné operace CRUD.
• Výkon není primární prioritou (nebo jej lze optimalizovat pomocí ukládání do mezipaměti a netrpělivého načítání).
• Chcete využít objektově orientované funkce, jako je zapouzdření a dědičnost.

Příklady z reálného světa a úvahy

Uvažujme několik scénářů z reálného světa a jak by mohl být ovlivněn výběr mezi Core a ORM:

1. Platforma elektronického obchodu: Platforma elektronického obchodu spravující miliony produktů a transakcí zákazníků by mohla těžit z použití SQLAlchemy Core pro svou vrstvu přístupu k datům, zejména pro dotazy kritické pro výkon, jako je vyhledávání produktů a zpracování objednávek. ORM by se mohlo použít pro méně kritické operace, jako je správa uživatelských profilů a kategorií produktů.

2. Aplikace pro analýzu dat: Aplikace pro analýzu dat, která vyžaduje složité agregace a transformace dat, by pravděpodobně těžila ze SQLAlchemy Core, což umožňuje vysoce optimalizované dotazy SQL a použití analytických funkcí specifických pro databázi.

3. Systém pro správu obsahu (CMS): CMS, který spravuje články, stránky a mediální aktiva, by mohl efektivně používat SQLAlchemy ORM pro své funkce správy obsahu, což zjednodušuje vytváření, úpravu a načítání obsahu. Core by se mohlo použít pro vlastní funkce vyhledávání nebo složité vztahy obsahu.

4. Finanční obchodní systém: Systém vysokofrekvenčního obchodování by téměř jistě používal SQLAlchemy Core kvůli extrémní citlivosti na latenci a potřebě jemné kontroly nad interakcemi s databázemi. Každá mikrosekunda se počítá!

5. Platforma sociálních médií: Platforma sociálních médií by mohla používat hybridní přístup. ORM pro správu uživatelských účtů, příspěvků a komentářů a Core pro složité grafové dotazy k nalezení spojení mezi uživateli nebo analýze trendů.

Úvahy o internacionalizaci: Při navrhování databázových schémat pro globální aplikace zvažte použití datových typů Unicode (např. `NVARCHAR`) pro podporu více jazyků. SQLAlchemy zpracovává kódování Unicode transparentně. Zvažte také ukládání dat a časů ve standardizovaném formátu (např. UTC) a jejich převod do místního časového pásma uživatele ve vrstvě aplikace.

Závěr

SQLAlchemy Core a ORM nabízejí různé přístupy k interakcím s databázemi, z nichž každý má své silné a slabé stránky. SQLAlchemy Core poskytuje maximální výkon a flexibilitu, zatímco SQLAlchemy ORM zjednodušuje vývoj a nabízí objektově orientovaný přístup. Volba mezi Core a ORM závisí na specifických požadavcích vaší aplikace. V mnoha případech je nejlepším řešením hybridní přístup, který kombinuje silné stránky Core i ORM. Pochopení nuancí každého přístupu vám umožní činit informovaná rozhodnutí a budovat robustní a efektivní databázové aplikace. Nezapomeňte při výběru mezi SQLAlchemy Core a ORM zvážit dopady na výkon, požadavky na flexibilitu a snadnost použití.