SQLAlchemy Core vs ORM: En detaljerad jämförelse av frågekonstruktion

SQLAlchemy är ett kraftfullt och flexibelt SQL-verktyg och Object-Relational Mapper (ORM) för Python. Det erbjuder två distinkta sätt att interagera med databaser: SQLAlchemy Core och SQLAlchemy ORM. Att förstå skillnaderna mellan dessa metoder är avgörande för att välja rätt verktyg för dina specifika behov. Denna artikel ger en omfattande jämförelse av frågekonstruktion med både SQLAlchemy Core och ORM, med fokus på prestanda, flexibilitet och användarvänlighet.

Förstå SQLAlchemy Core

SQLAlchemy Core tillhandahåller ett direkt och explicit sätt att interagera med databaser. Det låter dig definiera databastabeller och exekvera SQL-satser direkt. Det är i huvudsak ett abstraktionslager ovanpå databasens egna SQL-dialekt, vilket ger ett Python-anpassat sätt att konstruera och exekvera SQL.

Viktiga egenskaper hos SQLAlchemy Core:

• Explicit SQL: Du skriver SQL-satser direkt, vilket ger dig finmaskig kontroll över databasinteraktioner.
• Abstraktion på lägre nivå: Ger ett tunt abstraktionslager, vilket minimerar omkostnader och maximerar prestanda.
• Fokus på data: Hanterar främst datarader som dictionaries eller tuples.
• Större flexibilitet: Erbjuder maximal flexibilitet för komplexa frågor och databasspecifika funktioner.

Förstå SQLAlchemy ORM

SQLAlchemy ORM (Object-Relational Mapper) tillhandahåller ett abstraktionslager på högre nivå, vilket gör att du kan interagera med databasen med hjälp av Python-objekt. Det mappar databastabeller till Python-klasser, vilket gör att du kan arbeta med data på ett objektorienterat sätt.

Viktiga egenskaper hos SQLAlchemy ORM:

• Objektorienterat: Interagerar med data genom Python-objekt, som representerar databastabeller.
• Abstraktion på högre nivå: Automatiserar många databasoperationer, vilket förenklar utvecklingen.
• Fokus på objekt: Hanterar data som objekt, vilket ger inkapsling och arv.
• Förenklad utveckling: Förenklar vanliga databasuppgifter och minskar boilerplate-kod.

Ställa in databasen (gemensam grund)

Innan vi jämför frågekonstruktion, låt oss sätta upp ett enkelt databasschema med SQLAlchemy. Vi kommer att använda SQLite för demonstrationsändamål, men koncepten gäller för andra databassystem (t.ex. PostgreSQL, MySQL, Oracle) med mindre dialektspecifika justeringar. Vi skapar en users-tabell med kolumner för id, name och email.

Installera först SQLAlchemy:

            pip install sqlalchemy
            

              
                Copy
              
            
          

Låt oss nu definiera tabellen med både Core- och ORM-metoderna. Denna initiala inställning visar den grundläggande skillnaden i hur tabeller definieras.

Core-inställning

            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-inställning

            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-exemplet definierar vi tabellen direkt med hjälp av klassen Table. I ORM-exemplet definierar vi en Python-klass User som mappar till tabellen users. ORM använder en deklarativ bas för att definiera tabellstrukturen genom klassdefinitionen.

Jämförelse av frågekonstruktion

Låt oss nu jämföra hur man konstruerar frågor med SQLAlchemy Core och ORM. Vi kommer att täcka vanliga frågeoperationer som att välja data, filtrera data, infoga data, uppdatera data och ta bort data.

Välja 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 använder du funktionen select och anger tabellen eller kolumnerna att välja. Du kommer åt kolumner med users_table.c.column_name. Resultatet är en lista med tupler som representerar raderna. I ORM använder du session.query(User) för att välja alla användare, och du kommer åt kolumner med objektattribut (t.ex. user.name). Resultatet är en lista med User-objekt. Observera att ORM automatiskt hanterar mappningen av tabellkolumner till objektattribut.

Filtrera data (WHERE-satsen)

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 använder du where-satsen för att filtrera data. Du kan använda logiska operatorer som and_ och or_ för att kombinera villkor. I ORM använder du metoden filter, som ger ett mer objektorienterat sätt att ange filtervillkor. Flera filter-anrop är likvärdiga med att använda and_.

Sortera data (ORDER BY-satsen)

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 och ORM använder du order_by-satsen för att sortera resultaten. Du kan använda funktionen desc för att ange fallande ordning. Syntaxen är mycket lik, men ORM använder objektattribut för kolumnreferenser.

Begränsa resultat (LIMIT- och OFFSET-satserna)

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 och ORM använder metoderna limit och offset för att kontrollera antalet returnerade resultat. Syntaxen är nästan identisk.

Sammanfoga tabeller (JOIN-satsen)

Att sammanfoga tabeller är en mer komplex operation som belyser skillnaderna mellan Core och ORM. Låt oss anta att vi har en andra tabell som heter addresses med kolumnerna id, user_id och 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 anger du explicit join-villkoret med where-satsen. Du hämtar resultaten som tupler och kommer åt kolumnerna via index. I ORM definierar du en relation mellan klasserna User och Address med hjälp av funktionen relationship. Detta gör att du kan komma åt adresserna som är associerade med en användare direkt via attributet user.addresses. ORM hanterar joinkopplingen implicit. Argumentet back_populates håller båda sidor av relationen synkroniserade.

Infoga 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 använder du funktionen insert och anger värdena att infoga. Du måste committa transaktionen för att spara ändringarna. I ORM skapar du ett User-objekt, lägger till det i sessionen och committar sessionen. ORM spårar automatiskt ändringar och hanterar infogningsprocessen. Att komma åt new_user.id efter commiten hämtar den tilldelade primärnyckeln.

Uppdatera 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 använder du funktionen update och anger kolumnerna att uppdatera samt where-satsen. Du måste committa transaktionen. I ORM hämtar du User-objektet, ändrar dess attribut och committar sessionen. ORM spårar automatiskt ändringarna och uppdaterar motsvarande rad i databasen.

Ta bort 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 använder du funktionen delete och anger where-satsen. Du måste committa transaktionen. I ORM hämtar du User-objektet, tar bort det från sessionen och committar sessionen. ORM hanterar borttagningsprocessen.

Prestandaöverväganden

SQLAlchemy Core erbjuder generellt bättre prestanda för komplexa frågor eftersom det låter dig skriva mycket optimerade SQL-satser direkt. Det är mindre overhead involverat i att översätta objektorienterade operationer till SQL. Detta kommer dock till priset av ökad utvecklingsinsats. Ren SQL kan ibland vara databasspecifik och mindre portabel.

SQLAlchemy ORM kan vara långsammare för vissa operationer på grund av overheaden med att mappa objekt till databasrader och vice versa. Men för många vanliga användningsfall är prestandaskillnaden försumbar, och fördelarna med förenklad utveckling överväger prestandakostnaden. ORM tillhandahåller också cachningsmekanismer som kan förbättra prestanda i vissa scenarier. Att använda tekniker som eager loading (joinedload, subqueryload) kan avsevärt optimera prestanda när man hanterar relaterade objekt.

• Core: Snabbare exekveringshastighet, mer kontroll, brantare inlärningskurva, mer detaljerad kod.
• ORM: Långsammare exekveringshastighet (potentiellt), mindre kontroll, lättare att lära sig, mer koncis kod.

Flexibilitetsöverväganden

SQLAlchemy Core ger maximal flexibilitet eftersom du har fullständig kontroll över SQL-satserna. Detta är särskilt viktigt när man hanterar komplexa frågor, databasspecifika funktioner eller prestandakritiska operationer. Du kan utnyttja avancerade SQL-funktioner som fönsterfunktioner, common table expressions (CTEs) och lagrade procedurer direkt.

SQLAlchemy ORM erbjuder mindre flexibilitet eftersom det abstraherar bort den underliggande SQL:en. Även om det stöder många vanliga SQL-funktioner, kanske det inte är lämpligt för mycket specialiserade eller databasspecifika operationer. Du kan behöva gå ner till Core för vissa uppgifter om ORM inte tillhandahåller den nödvändiga funktionaliteten. SQLAlchemy tillåter att man blandar och matchar Core och ORM inom samma applikation, vilket ger det bästa av två världar.

Användarvänlighetsöverväganden

SQLAlchemy ORM är generellt enklare att använda än SQLAlchemy Core, särskilt för enkla CRUD-operationer (Create, Read, Update, Delete). Den objektorienterade metoden förenklar utvecklingen och minskar boilerplate-kod. Du kan fokusera på applikationslogiken snarare än detaljerna i SQL-syntaxen.

SQLAlchemy Core kräver en djupare förståelse för SQL- och databaskoncept. Det kan vara mer detaljerat och kräva mer kod för att utföra samma uppgifter som ORM. Detta ger dig dock också mer kontroll och insyn i databasinteraktionerna.

När ska man använda Core vs. ORM

• Du behöver maximal prestanda och kontroll över SQL.
• Du hanterar komplexa frågor eller databasspecifika funktioner.
• Du har en stark förståelse för SQL- och databaskoncept.
• Overhead för mappning av objekt är oacceptabel.
• Du arbetar med en äldre databas med komplexa scheman.

• Du prioriterar användarvänlighet och snabb utveckling.
• Du arbetar med en ny applikation med en väldefinierad objektmodell.
• Du behöver förenkla vanliga CRUD-operationer.
• Prestanda inte är ett primärt bekymmer (eller kan optimeras med cachning och eager loading).
• Du vill utnyttja objektorienterade funktioner som inkapsling och arv.

Exempel från verkligheten och överväganden

Låt oss titta på några scenarier från verkligheten och hur valet mellan Core och ORM kan påverkas:

1. E-handelsplattform: En e-handelsplattform som hanterar miljontals produkter och kundtransaktioner kan dra nytta av att använda SQLAlchemy Core för sitt kärndataåtkomstlager, särskilt för prestandakritiska frågor som produktsökningar och orderhantering. ORM kan användas för mindre kritiska operationer som att hantera användarprofiler och produktkategorier.

2. Dataanalysapplikation: En dataanalysapplikation som kräver komplexa aggregeringar och datatransformationer skulle troligen dra nytta av SQLAlchemy Core, vilket möjliggör mycket optimerade SQL-frågor och användning av databasspecifika analysfunktioner.

3. Content Management System (CMS): Ett CMS som hanterar artiklar, sidor och mediaresurser skulle effektivt kunna använda SQLAlchemy ORM för sina innehållshanteringsfunktioner, vilket förenklar skapandet, redigeringen och hämtningen av innehåll. Core kan användas för anpassade sökfunktioner eller komplexa innehållsrelationer.

4. Finansiellt handelssystem: Ett högfrekvent handelssystem skulle nästan säkert använda SQLAlchemy Core på grund av den extrema latenskänsligheten och behovet av finmaskig kontroll över databasinteraktioner. Varje mikrosekund räknas!

5. Sociala medieplattform: En social medieplattform skulle kunna använda en hybridlösning. ORM för att hantera användarkonton, inlägg och kommentarer, och Core för komplexa grafiska frågor för att hitta anslutningar mellan användare eller analysera trender.

Internationaliseringsöverväganden: När du designar databasscheman för globala applikationer, överväg att använda Unicode-datatyper (t.ex. NVARCHAR) för att stödja flera språk. SQLAlchemy hanterar Unicode-kodning transparent. Överväg också att lagra datum och tider i ett standardiserat format (t.ex. UTC) och konvertera dem till användarens lokala tidszon i applikationsskiktet.

Slutsats

SQLAlchemy Core och ORM erbjuder olika metoder för databasinteraktioner, var och en med sina egna styrkor och svagheter. SQLAlchemy Core ger maximal prestanda och flexibilitet, medan SQLAlchemy ORM förenklar utvecklingen och erbjuder ett objektorienterat tillvägagångssätt. Valet mellan Core och ORM beror på de specifika kraven för din applikation. I många fall är en hybridlösning, som kombinerar styrkorna hos både Core och ORM, den bästa lösningen. Att förstå nyanserna i varje metod gör att du kan fatta välgrundade beslut och bygga robusta och effektiva databasapplikationer. Kom ihåg att överväga prestandakonsekvenserna, flexibilitetskraven och användarvänligheten när du väljer mellan SQLAlchemy Core och ORM.