SQLAlchemy Core vs ORM: En detaljeret sammenligning af forespørgselskonstruktion

SQLAlchemy er et kraftfuldt og fleksibelt SQL-værktøjssæt og Object-Relational Mapper (ORM) til Python. Det tilbyder to forskellige måder at interagere med databaser på: SQLAlchemy Core og SQLAlchemy ORM. Det er afgørende at forstå forskellene mellem disse tilgange for at vælge det rigtige værktøj til dine specifikke behov. Denne artikel giver en omfattende sammenligning af forespørgselskonstruktion ved hjælp af både SQLAlchemy Core og ORM, med fokus på ydeevne, fleksibilitet og brugervenlighed.

Forståelse af SQLAlchemy Core

SQLAlchemy Core giver en direkte og eksplicit måde at interagere med databaser på. Det giver dig mulighed for at definere databasetabeller og udføre SQL-statements direkte. Det er i det væsentlige et abstraktionslag oven på databasens native SQL-dialekt, hvilket giver en Pythonisk måde at konstruere og udføre SQL på.

Nøglekarakteristika ved SQLAlchemy Core:

• Eksplicit SQL: Du skriver SQL-statements direkte, hvilket giver dig finkornet kontrol over databaseinteraktioner.
• Lavere niveau af abstraktion: Giver et tyndt abstraktionslag, der minimerer overhead og maksimerer ydeevnen.
• Fokus på data: Beskæftiger sig primært med rækker af data som ordbøger eller tupler.
• Større fleksibilitet: Tilbyder maksimal fleksibilitet til komplekse forespørgsler og databasespecifikke funktioner.

Forståelse af SQLAlchemy ORM

SQLAlchemy ORM (Object-Relational Mapper) giver et højere abstraktionslag, der giver dig mulighed for at interagere med databasen ved hjælp af Python-objekter. Det kortlægger databasetabeller til Python-klasser, så du kan arbejde med data på en objektorienteret måde.

Nøglekarakteristika ved SQLAlchemy ORM:

• Objektorienteret: Interagerer med data gennem Python-objekter, der repræsenterer databaserækker.
• Højere niveau af abstraktion: Automatiserer mange databaseoperationer, hvilket forenkler udviklingen.
• Fokus på objekter: Håndterer data som objekter, hvilket giver indkapsling og nedarvning.
• Forenklet udvikling: Forenkler almindelige databaseopgaver og reducerer boilerplate-kode.

Opsætning af databasen (fælles grundlag)

Før vi sammenligner forespørgselskonstruktion, lad os opsætte et simpelt databaseskema ved hjælp af SQLAlchemy. Vi bruger SQLite til demonstrationsformål, men koncepterne gælder for andre databasesystemer (f.eks. PostgreSQL, MySQL, Oracle) med mindre dialektspecifikke justeringer. Vi opretter en `users`-tabel med kolonner til `id`, `name` og `email`.

Installer først SQLAlchemy:

            pip install sqlalchemy
            

              
                Copy
              
            
          

Lad os nu definere tabellen ved hjælp af både Core- og ORM-tilgangen. Denne indledende opsætning viser den grundlæggende forskel i, hvordan tabeller defineres.

Core Setup

            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
              
            
          

ORM Setup

            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
              
            
          

I Core-eksemplet definerer vi tabellen direkte ved hjælp af `Table`-klassen. I ORM-eksemplet definerer vi en Python-klasse `User`, der kortlægger til `users`-tabellen. ORM'en bruger en deklarativ base til at definere tabelstrukturen gennem klassedefinitionen.

Sammenligning af forespørgselskonstruktion

Lad os nu sammenligne, hvordan man konstruerer forespørgsler ved hjælp af SQLAlchemy Core og ORM. Vi dækker almindelige forespørgselsoperationer såsom valg af data, filtrering af data, indsættelse af data, opdatering af data og sletning af data.

Valg af data

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
              
            
          

I Core bruger du `select`-funktionen og angiver tabellen eller kolonnerne, der skal vælges. Du får adgang til kolonner ved hjælp af `users_table.c.column_name`. Resultatet er en liste over tupler, der repræsenterer rækkerne. I ORM bruger du `session.query(User)` til at vælge alle brugere, og du får adgang til kolonner ved hjælp af objektattributter (f.eks. `user.name`). Resultatet er en liste over `User`-objekter. Bemærk, at ORM automatisk håndterer kortlægningen af tabelkolonner til objektattributter.

Filtrering af data (WHERE Clause)

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
              
            
          

I Core bruger du `where`-klausulen til at filtrere data. Du kan bruge logiske operatorer som `and_` og `or_` til at kombinere betingelser. I ORM bruger du `filter`-metoden, som giver en mere objektorienteret måde at angive filterbetingelser på. Flere `filter`-kald svarer til at bruge `and_`.

Bestilling af data (ORDER BY Clause)

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
              
            
          

I både Core og ORM bruger du `order_by`-klausulen til at sortere resultaterne. Du kan bruge `desc`-funktionen til at angive faldende rækkefølge. Syntaksen er meget ens, men ORM'en bruger objektattributter til kolonnereferencer.

Begrænsning af resultater (LIMIT and OFFSET Clauses)

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
              
            
          

Både Core og ORM bruger `limit` og `offset`-metoder til at styre antallet af returnerede resultater. Syntaksen er næsten identisk.

Sammenføjning af tabeller (JOIN Clause)

Sammenføjning af tabeller er en mere kompleks operation, der fremhæver forskellene mellem Core og ORM. Lad os antage, at vi har en anden tabel kaldet `addresses` med kolonnerne `id`, `user_id` og `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
              
            
          

I Core angiver du eksplicit join-betingelsen ved hjælp af `where`-klausulen. Du henter resultaterne som tupler og får adgang til kolonnerne efter indeks. I ORM definerer du et forhold mellem `User`- og `Address`-klasserne ved hjælp af funktionen `relationship`. Dette giver dig mulighed for at få adgang til de adresser, der er knyttet til en bruger, direkte gennem attributten `user.addresses`. ORM'en håndterer join implicit. Argumentet `back_populates` holder begge sider af forholdet synkroniseret.

Indsættelse af data

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
              
            
          

I Core bruger du `insert`-funktionen og angiver de værdier, der skal indsættes. Du skal committe transaktionen for at bevare ændringerne. I ORM opretter du et `User`-objekt, føjer det til sessionen og committer sessionen. ORM'en sporer automatisk ændringer og håndterer indsættelsesprocessen. Adgang til `new_user.id` efter commit henter den tildelte primære nøgle.

Opdatering af data

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
              
            
          

I Core bruger du `update`-funktionen og angiver de kolonner, der skal opdateres, og where-klausulen. Du skal committe transaktionen. I ORM henter du `User`-objektet, ændrer dets attributter og committer sessionen. ORM'en sporer automatisk ændringerne og opdaterer den tilsvarende række i databasen.

Sletning af data

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
              
            
          

I Core bruger du `delete`-funktionen og angiver where-klausulen. Du skal committe transaktionen. I ORM henter du `User`-objektet, sletter det fra sessionen og committer sessionen. ORM'en håndterer sletningsprocessen.

Ydeevneovervejelser

SQLAlchemy Core tilbyder generelt bedre ydeevne til komplekse forespørgsler, fordi det giver dig mulighed for at skrive stærkt optimerede SQL-statements direkte. Der er mindre overhead involveret i at oversætte objektorienterede operationer til SQL. Dette sker dog på bekostning af øget udviklingsindsats. Rå SQL kan nogle gange være databasespecifik og mindre portabel.

SQLAlchemy ORM kan være langsommere til visse operationer på grund af overhead ved kortlægning af objekter til databaserækker og omvendt. Men for mange almindelige use cases er ydeevneforskellen ubetydelig, og fordelene ved forenklet udvikling opvejer ydeevneomkostningerne. ORM giver også caching-mekanismer, der kan forbedre ydeevnen i nogle scenarier. Brug af teknikker som eager loading (`joinedload`, `subqueryload`) kan optimere ydeevnen betydeligt, når du arbejder med relaterede objekter.

Trade-offs:

• Core: Hurtigere udførelseshastighed, mere kontrol, stejlere indlæringskurve, mere udførlig kode.
• ORM: Langsommere udførelseshastighed (potentielt), mindre kontrol, lettere at lære, mere præcis kode.

Fleksibilitetsovervejelser

SQLAlchemy Core giver maksimal fleksibilitet, fordi du har fuld kontrol over SQL-statements. Dette er især vigtigt, når du beskæftiger dig med komplekse forespørgsler, databasespecifikke funktioner eller ydeevnekritiske operationer. Du kan udnytte avancerede SQL-funktioner som vinduesfunktioner, almindelige tabeludtryk (CTEs) og lagrede procedurer direkte.

SQLAlchemy ORM tilbyder mindre fleksibilitet, fordi det abstraherer den underliggende SQL. Selvom det understøtter mange almindelige SQL-funktioner, er det muligvis ikke egnet til højt specialiserede eller databasespecifikke operationer. Du skal muligvis gå ned til Core til visse opgaver, hvis ORM'en ikke giver den krævede funktionalitet. SQLAlchemy giver mulighed for at blande og matche Core og ORM inden for samme applikation, hvilket giver det bedste fra begge verdener.

Brugervenlighedsovervejelser

SQLAlchemy ORM er generelt lettere at bruge end SQLAlchemy Core, især til simple CRUD-operationer (Create, Read, Update, Delete). Den objektorienterede tilgang forenkler udviklingen og reducerer boilerplate-kode. Du kan fokusere på applikationslogikken snarere end detaljerne i SQL-syntaks.

SQLAlchemy Core kræver en dybere forståelse af SQL- og databasekoncepter. Det kan være mere udførligt og kræve mere kode for at udføre de samme opgaver som ORM. Dette giver dig dog også mere kontrol og synlighed i databaseinteraktionerne.

Hvornår skal man bruge Core vs. ORM

Brug SQLAlchemy Core, når:

• Du har brug for maksimal ydeevne og kontrol over SQL.
• Du beskæftiger dig med komplekse forespørgsler eller databasespecifikke funktioner.
• Du har en stærk forståelse af SQL- og databasekoncepter.
• Overhead ved kortlægning af objekter er uacceptabel.
• Du arbejder på en legacy-database med komplekse skemaer.

Brug SQLAlchemy ORM, når:

• Du prioriterer brugervenlighed og hurtig udvikling.
• Du arbejder på en ny applikation med en veldefineret objektmodel.
• Du har brug for at forenkle almindelige CRUD-operationer.
• Ydeevne er ikke et primært problem (eller kan optimeres med caching og eager loading).
• Du vil udnytte objektorienterede funktioner som indkapsling og nedarvning.

Real-World Eksempler og Overvejelser

Lad os overveje et par real-world scenarier, og hvordan valget mellem Core og ORM kan blive påvirket:

1. E-commerce Platform: En e-handelsplatform, der administrerer millioner af produkter og kundetransaktioner, kan drage fordel af at bruge SQLAlchemy Core til sit kerne-dataadgangslag, især til ydeevnekritiske forespørgsler som produktsøgninger og ordrebehandling. ORM'en kan bruges til mindre kritiske operationer som administration af brugerprofiler og produktkategorier.

2. Data Analytics Application: En dataanalyseapplikation, der kræver komplekse aggregeringer og datatransformationer, vil sandsynligvis drage fordel af SQLAlchemy Core, hvilket giver mulighed for stærkt optimerede SQL-forespørgsler og brugen af databasespecifikke analytiske funktioner.

3. Content Management System (CMS): Et CMS, der administrerer artikler, sider og medieaktiver, kan effektivt bruge SQLAlchemy ORM til sine indholdsadministrationsfunktioner, hvilket forenkler oprettelse, redigering og hentning af indhold. Core kan bruges til brugerdefinerede søgefunktioner eller komplekse indholdsrelationer.

4. Financial Trading System: Et højfrekvent handelssystem vil næsten helt sikkert bruge SQLAlchemy Core på grund af den ekstreme latensfølsomhed og behovet for finkornet kontrol over databaseinteraktioner. Hvert mikrosekund tæller!

5. Social Media Platform: En social medieplatform kan bruge en hybrid tilgang. ORM til administration af brugerkonti, indlæg og kommentarer og Core til komplekse grafforespørgsler for at finde forbindelser mellem brugere eller analysere tendenser.

Internationaliserings Overvejelser: Når du designer databaseskemaer til globale applikationer, skal du overveje at bruge Unicode-datatyper (f.eks. `NVARCHAR`) for at understøtte flere sprog. SQLAlchemy håndterer Unicode-kodning transparent. Overvej også at gemme datoer og klokkeslæt i et standardiseret format (f.eks. UTC) og konvertere dem til brugerens lokale tidszone i applikationslaget.

Konklusion

SQLAlchemy Core og ORM tilbyder forskellige tilgange til databaseinteraktioner, hver med sine egne styrker og svagheder. SQLAlchemy Core giver maksimal ydeevne og fleksibilitet, mens SQLAlchemy ORM forenkler udviklingen og tilbyder en objektorienteret tilgang. Valget mellem Core og ORM afhænger af de specifikke krav til din applikation. I mange tilfælde er en hybrid tilgang, der kombinerer styrkerne ved både Core og ORM, den bedste løsning. Forståelse af nuancerne i hver tilgang giver dig mulighed for at træffe informerede beslutninger og opbygge robuste og effektive databaseapplikationer. Husk at overveje ydeevneimplikationerne, fleksibilitetskravene og brugervenligheden, når du vælger mellem SQLAlchemy Core og ORM.