SQL上級者こそ知って欲しい、なぜO/Rマッパーが重要か？

PgDay2012 LightningTalk
SQL上級者にこそ知って欲しい

なぜ
O/Rマッパー
が重要か？
makoto kuwata <kwa@kuwata-lab.com>
http://www.kuwata-lab.com/

問：次のSQLは
何が問題でしょう？

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SQL
-- 販売成績上位10コを抽出
select * from sales
where deleted = false
order by amount desc
limit 10

文法的には正しいけど…


話は変わって、
他のプログラミング言語


Ruby
## 販売実績上位Nコを抽出
def sales_top(n, rows)
xs = rows.map {|row| Sale.new(*row) }
xs = xs.select {|x| ! x.deleted_at }
xs = xs.sort_by {|x| - x.amount }
xs = xs[0, 10]
return xs
end


Ruby
xs = xs[0, 10] select from相当
return xs
end


Ruby
xs = xs[0, 10]
return xs where相当
end


Ruby
xs = xs[0, 10]
return xs order by相当
end


Ruby
xs = xs[0, 10]
return xs
limit相当
end


Ruby
xs = xs[0, 10]
return xs
end 1つの関数でいろんな
ことをやりすぎている


複数の関数に分解
（リファクタリング）


Ruby
def to_sales(rows)
rows.map {|row| Sale.new(*row) }
end

def active(sales)
sales.select {|x| ! x.deleted_at }
end

def top(n, sales)
sales = sales.sort_by {|x| - x.amount }
return sales[0, 10]
end


Ruby
## 使い方
return top(n, active(to_sales(rows)))
end
分解した関数を
組み合わせる


専用のクラスを定義
（オブジェクト指向）


Ruby
clas Sales
def initialize(rows)
@all = rows.map {|row| Sales.new(*row) }
end
attr_reader :all
def active
@all = @all.select {|x| ! x.deleted }
return self
end
def top(n)
@all = @all.sort_by {|x| - x.amount }
@all = @all[0, n]
return self
end
end


Ruby
## 使い方
Sales.new(rows).active().top(10).all()

分解したメソッドを
組み合わせる


プログラミング言語が
持っている基本機能


• 「全体」「部分」
をに分解する機能

• 「部分」「全体」
からを構築する機能

• 「部分」に名前をつけて抽象化する機能


改めて、次のSQLは
何が問題でしょう？


SQL
-- 販売成績上位10コを抽出
select * from sales
order by amount desc
limit 10


SQLは、分解・構築・
抽象化の機能が弱っちい！


そこで
O/R Mapper!!


ORMを使うことで、

•SQLを小さい部品に分解
• 部品からSQL全体を構築
• 部品に名前をつけて抽象化
できるようになる！


サンプルコード:

ActiveRecord (Rails3)


Ruby
class Sales < ActiveReocrd::Base
に相当する「部分」
named_scope :active,
{:conditions=>"deleted = false"}

named_scope :top, lambda do |n|
{:order=>"amount desc", :limit=>n}
end
order by amount desc limit n
end に相当する「部分」


「部分」を組み合わせて Ruby
「全体」を構築

Sales.active().top(10).all()

## これは
## select * from sales
## where deleted = false
## order by amount desc limit 10
## を生成して実行する

※(2012-12-19) 「と同じ」を「を生成して実行する」に修正


サンプルコード：

DataMapper


Ruby
class Sales
include DataMapper::Resource
def self.active
where(:deleted => false)
end

def self.top(n)
order(:amount.desc).limit(n)
end
end order by amount desc limit n


「部分」を組み合わせて Ruby
「全体」を構築

Sales.active().top(10).all()

## これも
## select * from sales
## where deleted = false
## order by amount desc limit 10
## を生成して実行する

※(2012-12-19) 「と同じ」を「を生成して実行する」に修正


別のサンプル：

副問い合わせ


SQL
-- 年齢が20歳の社員が所属する部署一覧
select * from departments
where id in
(select dept_id from employees
where age = 20)
order by name
SQLに「部品化」の機能が
ないことを示す典型例

※(2012-12-13) "select id" を "select dept_id" に修正



Sequel


副問い合わせを切り出して
名前を付ける
Ruby
dept_ids = Employee.select(:dept_id)
.filter(:age=>20)
Department.filter(:id=>dept_ids).all()
SQL構築が簡潔になる
SQL
select * from departments
where id in
(select dept_id from employees
where age = 20)


Ruby
dept_ids = Employee.select(:dept_id)
.filter(:age=>20)
Department.filter(:id=>dept_ids).all()
Budget.filter(:dept_id=>dept_ids).all()

部品化した副問い合わせを複数の
SQLで共用できる(with句より便利)


別のサンプル：

重複した式


SQL
-- 誕生日をもとに年齢を計算
select date_part('year', age(birth))
as age, count(*)
from users
where date_part('year', age(birth)) < 20
group by date_part('year', age(birth))
order by age
同じ式が重複して出現



SQLAlchemy


年齢の計算式を表す構文木を作り、 Python
from sqlalchemy.sql import func as fn
age = fn.date_part('year',
fn.age(User.birth))
rows = DBSession
.query(age, fn.count('*'))
.select_from(User)
.filter(age < 20)
.group_by(age)
.order_by(age)
.all()
それを複数箇所で使用できる


つまり


• SQLには部品化の機能がない
→ SQLが長くなる・わかりにくい
→ 複数のSQLで要素の重複が多い

• ORMはSQL要素の部品化ができる
→ SQL構築が簡潔・わかりやすい
→ 複数のSQLで部品を共用できる


たとえるなら


まだ進化の途中な
高水準へと進化ので暖かい目を！

Lisp, Ruby Modern ORM

C, Pascal JDBC, DBI

Assembler SQL
低水準から


まとめ


• 一般のプログラミング言語には
「分解」「構築」「抽象化」
の機能がある

• SQLはそれらが弱っちい
• モダンなORMなら、それらの機能
をSQLに提供できる

ORMはSQLの高水準言語 or DSL！


おしまい

SQL上級者こそ知って欲しい、なぜO/Rマッパーが重要か？

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