第17回：新春O/Rマッパー対決2009

多対多のリレーションを張るときに間のテーブルをORマッパー側で管理してくれる。

データ取ってくるときにjQueryっぽいメソッドチェーンが使える
〜.filter(〜).filter(〜).count()みたいな感じ。で、一つのSQLを生成して実行してくれる。

Modelのオブジェクトのsaveメソッドを呼び出しておしまい。
insert/updateを勝手に判定してくれる。

Modelから一般管理ページを生成する機能。

論理削除等の扱いがいい感じらしい

SQLAlchemyのみData Mapperパターン、他2つはActive Recordパターン。

一つのDB-Connection
Unit Of Workパターン
- データベースに影響を与えるオブジェクトへの変更をすべて記録し、作業が終了した際にすべての変更を一度にデータベースに変更する。
Identity Map
- DBから一度読み込まれたデータオブジェクトを保持し、再度参照した際に同じものを参照した場合は

selectする時もlistに詰める場合は遅延評価されるので、
Pythonコード中で何度queryを呼んでも、
実際に必要になるまでSQLが発行されない。
逆にeagerloadを使えば関連するものを事前に取っておける。

メソッドチェーンでSQLを生成して実行できる。
Pythonでは演算子オーバーロードができるので、
.where(user_table.c.id < 10000)の括弧の中は、
booleanではなく条件を表すオブジェクト、という風にできる。

ほとんどのORMはレコード追加時のデフォルト値の設定をアプリ側でしかできない。
SQLAlchemyも普通はアプリ側でやるが、DBサーバ側でやらせるような定義もできる。

関連テーブルは自分で定義しないといけない(Djangoとの違い)

パイプラインパターン
- イテレータを次々に渡していく
拡張メソッド
- 既存クラスにメソッドを追加出来る。
- 拡張メソッドをusingしたcsファイルの範囲内で、該当クラスにメソッドが追加される。
- コンパイル時にただのstaticメソッド呼び出しに変換されている。
ラムダ式
- 式ツリーを扱える