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Python Academy · レッスン

リレーションシップとJOIN

関連するテーブルをモデル化します

「リレーションシップとJOIN」はCoddyKit上の無料Python Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはPython Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Python Academyコースには全4レッスンが含まれています。

関連するテーブル

実際のデータは互いに関連しています。たとえば、1人の著者には複数の本があり、1つの注文には複数の商品があります。SQLAlchemy では、こうしたつながりを リレーションシップ と 外部キー でモデル化します。

# Author 1 --- many --- Book
# A foreign key on Book points back to Author
print('One-to-many is the most common link')

外部キー

外部キー カラムには、関連する行の主キーが格納されます。ForeignKey('table.column') を使って宣言します。

from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
# author_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey('authors.id'))
print('ForeignKey links child to parent')

親の定義

親モデルでは、relationship() を使って子のコレクションを保持します。

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, mapped_column, relationship
from typing import List
class Base(DeclarativeBase):
    pass
class Author(Base):
    __tablename__ = 'authors'
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    name: Mapped[str]
    books: Mapped[List['Book']] = relationship(back_populates='author')
print('Author.books holds related Book objects')

子の定義

子モデルには、外部キーカラムと、親を参照する relationship() が含まれます。

from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, mapped_column, relationship
class Base(DeclarativeBase):
    pass
class Book(Base):
    __tablename__ = 'books'
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    title: Mapped[str]
    author_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey('authors.id'))
    author: Mapped['Author'] = relationship(back_populates='books')
print('Book.author points to its parent')

back_populates

back_populates は2つのリレーションシップを関連付け、一方を更新するともう一方にも自動的に反映されるようにします。

# author.books.append(book) also sets book.author = author
# Both sides stay in sync automatically
print('back_populates keeps both sides consistent')

リレーションシップの利用

関連付けると、通常の属性と同じようにリレーションシップをたどれます。author.books はリストで、book.author は親オブジェクトです。

# for book in author.books:
#     print(book.title)
# print(book.author.name)
print('Navigate with plain attribute access')

グラフの構築

親のコレクションに子を追加します。親を Session に追加すると、子にもカスケードされます。

# a = Author(name='Rowling')
# a.books.append(Book(title='Book 1'))
# session.add(a)
# session.commit()  # author and book both saved
print('Cascade saves the whole object graph')

暗黙的な JOIN

book.author にアクセスすると、SQLAlchemy は関連する行を自動的に読み込みます。これは内部で行われる遅延ロードです。

# Accessing book.author runs a SELECT if not loaded yet
# This is lazy loading
print('Lazy loading fetches related rows on access')

明示的な JOIN

テーブルをまたいでフィルタリングするには、select の中で join() を使用します。これにより SQL JOIN が生成されます。

from sqlalchemy import select
# stmt = select(Book).join(Author).where(Author.name == 'Rowling')
# books = session.scalars(stmt).all()
print('join(Author) filters across the relationship')

先行ロード

小さなクエリが大量に発行されるのを避けるには、joinedload または selectinload を使って関連する行をあらかじめ読み込みます。

from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import selectinload
# stmt = select(Author).options(selectinload(Author.books))
print('selectinload preloads children in one extra query')

多対多の関連

多対多の関連では、関連付けテーブルが両側をつなぎます。relationship() の secondary= でそのテーブルを指定します。

# students <-> courses via a 'enrollments' association table
# courses: Mapped[List['Course']] = relationship(secondary=enrollments)
print('secondary= models many-to-many')

理解度チェック

リレーションシップに関する知識を確認しましょう。

まとめ

関連するテーブルをモデル化しました。

  • ForeignKey は子のカラムにリンクを格納します
  • relationship() と back_populates で両側を接続します
  • リンクを通常の属性としてたどり、遅延ロードによってアクセス時に取得します
  • join() はテーブルをまたいだフィルタリングに使い、selectinload は先行ロードを行い、secondary= は多対多の関連を処理します

よくある質問

「リレーションシップとJOIN」レッスンは無料ですか？

はい。「リレーションシップとJOIN」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Python Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Python Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「リレーションシップとJOIN」で何を学びますか？

関連するテーブルをモデル化します ブラウザで直接実行するハンズオンコードでPython Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Python Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのPython Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。

「リレーションシップとJOIN」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このPython Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのPython Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. SQLAlchemy CoreとORMの違い
  2. モデルの定義
  3. Sessionによるクエリ
  4. リレーションシップとJOIN
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