SQLAlchemy のアプリ開発

ノート:

このドキュメントはアーカイブされています。これは、このドキュメントがその後更新されないことを示しています。詳細は開発者ガイドの概要を参照してください。

このチュートリアルでは、TiDB と SQLAlchemy に基づいて単純な Python アプリケーションを構築する方法を示します。ここで構築するサンプル アプリケーションは、顧客情報と注文情報を追加、クエリ、および更新できるシンプルな CRM ツールです。

ステップ 1. TiDB クラスターを開始する

ローカル ストレージで疑似 TiDB クラスターを開始します。

docker run -p 127.0.0.1:$LOCAL_PORT:4000 pingcap/tidb:v5.1.0

上記のコマンドは、モック TiKV を使用して一時的な単一ノード クラスターを開始します。クラスタはポート$LOCAL_PORTでリッスンします。クラスターが停止すると、データベースに対して既に行われた変更は保持されません。

ノート:

実稼働用に「実際の」TiDB クラスターをデプロイするには、次のガイドを参照してください。

また、無料試用版を提供するTiDB Cloudを使用する 、完全に管理された Database-as-a-Service (DBaaS) を使用することもできます。

ステップ 2. データベースを作成する

  1. SQL シェルで、アプリケーションが使用するtest_sqlalchemyのデータベースを作成します。

    CREATE DATABASE test_sqlalchemy;
    
  2. アプリケーションの SQL ユーザーを作成します。

    CREATE USER <username> IDENTIFIED BY <password>;
    

    ユーザー名とパスワードをメモします。プロジェクトを初期化するときに、アプリケーション コードでそれらを使用します。

  3. 作成した SQL ユーザーに必要な権限を付与します。

    GRANT ALL ON test_sqlalchemy.* TO <username>;
    

ステップ 3. 仮想環境を設定してプロジェクトを初期化する

  1. Python の依存関係およびパッケージ マネージャーであるを使用して、仮想環境を設定し、プロジェクトを初期化します。

    詩は、システムの依存関係を他の依存関係から分離し、依存関係の汚染を回避できます。次のコマンドを使用して、Poetry をインストールします。

    pip install --user poetry
    
  2. Poetry を使用して開発環境を初期化します。

    poetry init --no-interaction --dependency sqlalchemy
    
    poetry add git+https://github.com/pingcap/sqlalchemy-tidb.git#main
    

ステップ 4. アプリケーション コードを取得して実行する

このチュートリアルのサンプル アプリケーション コード ( main.py ) は、SQLAlchemy を使用して Python メソッドを SQL 操作にマップします。サンプル アプリケーション コードは、ローカル マシンにmain.pyという名前の Python ファイルとして保存できます。

コードは次の操作を実行します。

  1. UserおよびOrderマッピング クラスの指定に従って、 test_sqlalchemyデータベースにusersおよびordersテーブルを作成します。
  2. usersordersのテーブルにデータを挿入します。
  3. オーダーからデータをoid削除します。
  4. ordersつずつoid更新します。
  5. usersordersのテーブルをテーブル結合します。
  6. 同じuidを使用してusersおよびordersテーブルをクエリします。
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float, ForeignKey, create_engine, Enum
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

import enum
engine = create_engine(
    'tidb://{username}:{password}@{hostname}:{port}/test_sqlalchemy?charset=utf8mb4',
    echo=False)

# The base class on which the objects will be defined.
Base = declarative_base()

class Gender(enum.Enum):
    Female = 1
    Male = 2

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    uid = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    gender = Column(Enum(Gender))

    def __repr__(self):
        return "<User(name='%s', gender='%s')>" % (
            self.name, self.gender)

class Order(Base):
    __tablename__ = 'orders'

    # Every SQLAlchemy table should have a primary key named 'id'.
    oid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

    uid = Column(Integer)
    price = Column(Float)

    # Prints out a user object conveniently.
    def __repr__(self):
        return "<User(oid='%d', uid='%d', price'%f')>" % (
            self.name, self.uid, self.price)

# Creates all tables by issuing CREATE TABLE commands to the database.
Base.metadata.create_all(engine)

# Creates a new session to the database by using the described engine.
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Inserts users into the database.
session.add_all([
    User(name='Alice', gender=Gender.Female),
    User(name='Peter', gender=Gender.Male),
    User(name='Ben', gender=Gender.Male),
])
session.commit()

# Inserts Order into the database.
ed_user = Order(uid=1, price=2.5)

# Adds the created users to the DB and commit.
session.add(ed_user)
session.commit()

# Inserts Orders into the database.
session.add_all([
    Order(uid=1, price=0.5),
    Order(uid=2, price=4.5),
    Order(uid=2, price=2123.87),
    Order(uid=3, price=212.5),
    Order(uid=3, price=8.5),
]
)
session.commit()

# Deletes orders by oid.
session.query(Order).filter(Order.oid == 4).delete()
session.commit()

# Updates orders.
session.query(Order).filter(Order.oid == 1).update({'price': 3.5})
session.commit()

# Joins orders and users tables.
print(
    session.query(User.name, Order.price)
    .select_from(User)
    .filter(User.uid == Order.uid)
    .filter(Order.uid == 3)
    .all()
)

ステップ 1. 接続パラメーターを更新して TiDB に接続する

上記のmain.pyファイルで、 create_engine()に渡された文字列を、データベースの作成時に取得した接続文字列に置き換えます。

engine = create_engine(
    'tidb://{username}:{password}@{hostname}:{port}/test_sqlalchemy?charset=utf8mb4',
    echo=False)

デフォルトでは、次のように文字列を設定できます。

engine = create_engine(
    'tidb://root:@127.0.0.1:4000/test_sqlalchemy?charset=utf8mb4',
    echo=False)

ステップ 2. アプリケーション コードを実行する

接続文字列が正しく設定されたら、アプリケーション コードを実行します。

python3 main.py

予想される出力は次のとおりです。

[('Ben', 212.5), ('Ben', 8.5)]
エコシステム
TiDB
TiKV
TiSpark
Chaos Mesh
© 2022 PingCAP. All Rights Reserved.