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Django ORM クエリセット

2024/02/15に公開

django

Python

SQL

tech

SELECT

テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- 全ての商品を取得する
SELECT * FROM products;

-- 商品の名前と価格だけを取得する
SELECT name, price FROM products;

# 全ての商品を取得する
Product.objects.all()

# 商品の名前と価格だけを取得する 
products = Product.objects.only('name', 'price')

SELECTを使用するときの注意点

インデックスを適切に設定していない場合、大量のデータを持つテーブルのクエリは遅くなる可能性がある。
SELECT * は必要なカラムだけを取得するよりも効率が悪いことがある。

Djangoでのクエリセットの注意点

クエリセットは評価されるまで実際のデータベースへのクエリは実行されない。
all()やcount()などのメソッドを呼び出すと、クエリセットが評価される。
大量のデータを扱う際は、only()やdefer()を使用して不要なフィールドのロードを遅延させることが有効。

onlyの挙動と注意点

DjangoのORMでは、only()メソッドを使って特定のフィールドのみを指定してデータを取得しても、返されるのはモデルのインスタンスとしてのオブジェクトです。このオブジェクトには、取得したnameやpriceのフィールドの値にアクセスすることができますが、他のフィールド（この場合created_atなど）にアクセスしようとすると、そのフィールドの値がデータベースからまだ取得されていないため、追加のSQLクエリが実行され、そのフィールドのデータが取得されます。

この機能は、データベースへの初回のクエリで必要なフィールドのデータのみを効率的に取得するために有用ですが、後に他のフィールドへのアクセスが頻発する場合、その度に追加のSQLクエリが実行されるため、予期しないパフォーマンスの低下を引き起こす可能性があります。

したがって、only()メソッドを使用する際には、どのフィールドへアクセスする可能性があるのか、事前に予測して適切に使用することが推奨されます。

INSERT

テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- 商品を追加する
INSERT INTO products (name, price) VALUES ('新商品', 1500);

# 商品を追加する
product = Product(name='新商品', price=1500)
product.save()

INSERTを使用するときの注意点

必須のカラムに対して値を提供しないとエラーが発生する。
一意性制約や外部キー制約などの制約違反が発生すると、データの追加に失敗する。

Djangoでのクエリセットの注意点

save()メソッドを呼び出す際に、既存のレコードを上書きしないように注意が必要（特に、既存のモデルのインスタンスに対して変更を加えた場合）。
bulk_create()を使用すると、save()メソッドやシグナルが発火しないため、これらの機能に依存する処理は手動で行う必要がある。

UPDATE

テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- 商品の価格を更新する
UPDATE products SET price = 2000 WHERE name = '新商品';

# 商品の価格を更新する
Product.objects.filter(name='新商品').update(price=2000)

UPDATEを使用するときの注意点

WHERE句を忘れると、全てのレコードの値が更新されてしまう可能性があるので、更新の対象となるレコードを正確に指定することが重要。
一意性制約や外部キー制約などの制約違反が発生すると、データの更新に失敗する。

Djangoでのクエリセットの注意点

update()メソッドは、モデルのsave()メソッドやシグナルをトリガーしないため、これらの機能に依存する処理は手動で行う必要がある。
更新の対象となるレコードの選択はfilter()メソッドを使用して行うが、正確に更新したいレコードを指定することが重要。

DELETE

テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- 商品を削除する
DELETE FROM products WHERE name = '新商品';

# 商品を削除する
Product.objects.filter(name='新商品').delete()

DELETEを使用するときの注意点

WHERE句を忘れると、全てのレコードが削除されてしまう可能性があるので、削除の対象となるレコードを正確に指定することが重要。
外部キー制約などが存在する場合、他のテーブルとの関連性に注意しながら削除を行う必要がある。

Djangoでのクエリセットの注意点

Django の ORM は、デフォルトで外部キー制約に対するCASCADE動作を行います。これにより、あるモデルが削除されたとき、それに関連する他のモデルのレコードも自動的に削除される場合があります。この動作はForeignKeyのon_deleteオプションで制御できます。
delete()メソッドは、関連するモデルに対しても適用されるため、意図しないデータの削除を防ぐために注意が必要。

TRUNCATE

TRUNCATE文は、指定したテーブルの全ての行を効率的に削除します。このコマンドは、DELETE文よりも高速ですが、以下の特徴・制限があります

TRUNCATEは全ての行を一度に削除しますので、特定の条件でデータを削除することはできません。
一部のRDBMSでは、TRUNCATEはトランザクションの一部として実行されることができず、ロールバックもできない場合があります。
DELETE文とは異なり、TRUNCATEはテーブルに関連するトリガーを起動しません。
外部キー制約が存在する場合、TRUNCATEの動作は制限されるか、エラーが発生する可能性があります。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- 商品テーブルの全データを削除する
TRUNCATE TABLE products;

# 商品テーブルの全データを削除する
Product.objects.all().delete()

TRUNCATEを使用するときの注意点

WHERE句を忘れると、全てのレコードが削除されてしまう可能性があるので、削除の対象となるレコードを正確に指定することが重要。
外部キー制約などが存在する場合、他のテーブルとの関連性に注意しながら削除を行う必要がある。

Djangoでのクエリセットの注意点

Django の ORM で Product.objects.all().delete() を使用すると、DELETE文が発行されます。これは、TRUNCATEとは異なり、レコードを一つずつ削除するので、大量のデータを削除する場合はパフォーマンス上の考慮が必要です。
さらに、Djangoの delete() メソッドは、関連するモデルに対しても適用されるため、TRUNCATEのようにテーブルのみを対象とすることは難しくなります。

NULLの判定方法

テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- manufacturerカラムがNULLの商品を取得する
SELECT * FROM products WHERE manufacturer IS NULL;

# manufacturerフィールドがNULLの商品を取得する
products_with_null_manufacturer = Product.objects.filter(manufacturer__isnull=True)

NULLの判定方法を使用するときの注意点

SQLでは、NULLは「未知」や「値が存在しない」といった意味を持ちます。そのため、=や!=を使ってNULLを直接比較することはできません。
NULL値を持つカラムのデータは、数値や文字列の比較演算では予期しない結果をもたらす場合があります。

Djangoでのクエリセットの注意点

DjangoのORMは、NULLをPythonのNoneとして扱います。フィールドにNULL値を設定する場合、Noneを代入します。
isnullフィルタを使用する際に、TrueやFalseの値を正しく指定することで、NULLまたはNOT NULLの検索を行います。

LIKE演算子

LIKE演算子は、特定のパターンに一致する文字列を検索するためのSQLの演算子です。ワイルドカード文字として %（ゼロ文字以上の任意の文字列に一致）や _（1文字に一致）を使用します。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- nameカラムが"apple"を含む商品を取得する
SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%apple%';

# nameフィールドが"apple"を含む商品を取得する
products_with_apple = Product.objects.filter(name__icontains="apple")

LIKE演算子を使用するときの注意点

LIKE演算子はフルテキスト検索の機能を持たないため、大量のデータを持つテーブルでの検索は効率が悪くなる可能性があります。
LIKEのパターン内でのワイルドカードの使用は、検索範囲を広げるため、適切に使用することが重要です。

Djangoでのクエリセットの注意点

Djangoのフィルタでは__icontainsや__containsなどを利用してLIKE検索を行いますが、大量のデータを持つテーブルでの検索時にパフォーマンスの問題が起こる可能性があります。
検索文字列の中にワイルドカード文字としての%や_を含む場合、Djangoのフィルタ内ではそれらの文字はワイルドカードとして扱われません。

BETWEEN演算子

BETWEEN演算子は、指定した範囲内の値を持つレコードを検索するためのSQLの演算子です。範囲は最小値と最大値の両方を含みます。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- priceカラムの値が100から500の間の商品を取得する
SELECT * FROM products WHERE price BETWEEN 100 AND 500;

# priceフィールドの値が100から500の間の商品を取得する
products_in_price_range = Product.objects.filter(price__range=(100, 500))

BETWEEN演算子を使用するときの注意点

BETWEENで指定した範囲は両端の値を含みます。したがって、厳密には>=および<=の条件と同じです。
範囲の終端値を含むか含まないかを明示的に指定する場合、BETWEENを使わずに、通常の比較演算子（<, <=, >, >=）を使用する必要があります。

Djangoでのクエリセットの注意点

__rangeフィルタは指定した範囲の両端の値を含みます。
範囲の終端値を含むか含まないかを明示的に指定する場合、通常のフィルタリング方法（例: __gte, __lte, __gt, __lt）を組み合わせて使用する必要があります。

IN/NOT IN演算子

INは指定されたリストの中に値が存在する場合にマッチするSQLの演算子で、NOT INはその逆を意味し、リストの中に値が存在しない場合にマッチします。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- nameカラムの値が"apple", "banana", or "cherry"のいずれかの商品を取得する
SELECT * FROM products WHERE name IN ('apple', 'banana', 'cherry');

-- nameカラムの値が"apple", "banana", or "cherry"以外の商品を取得する
SELECT * FROM products WHERE name NOT IN ('apple', 'banana', 'cherry');

# nameフィールドの値が"apple", "banana", or "cherry"のいずれかの商品を取得する
products_in_list = Product.objects.filter(name__in=['apple', 'banana', 'cherry'])

# nameフィールドの値が"apple", "banana", or "cherry"以外の商品を取得する
products_not_in_list = Product.objects.exclude(name__in=['apple', 'banana', 'cherry'])

IN/NOT IN演算子を使用するときの注意点

INのリストが非常に大きい場合、クエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。
サブクエリを使用してINリストを動的に生成する場合、サブクエリ自体のパフォーマンスも考慮する必要があります。

Djangoでのクエリセットの注意点

DjangoのORMを使用してリストを作成する際、リストが非常に大きい場合は、クエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。
リストの大きさやデータベースの設計によっては、バッチ処理や分割してクエリを実行することを検討するとよいでしょう。

ANY/ALL演算子

ANY演算子はサブクエリの結果に対して、指定された条件が1つでも満たされる場合に真を返します。
ALL演算子はサブクエリの結果に対して、指定された条件をすべての結果が満たす場合に真を返します。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- priceがサブクエリで返される価格のいずれかより高い商品を取得する
SELECT * FROM products WHERE price > ANY (SELECT price FROM products WHERE name = 'apple');

-- priceがサブクエリで返される全ての価格より高い商品を取得する
SELECT * FROM products WHERE price > ALL (SELECT price FROM products WHERE name = 'apple');

DjangoのORMは、ANYおよびALL演算子に直接対応するクエリセットメソッドを提供していません。しかし、同等の結果を得るために他の方法やクエリセットの組み合わせを使用することができます。

# ANYに相当する操作
apple_prices = Product.objects.filter(name='apple').values_list('price', flat=True)
products_more_expensive_than_any_apple = Product.objects.filter(price__in=apple_prices)

# ALLに相当する操作はより複雑ですが、以下のようなアプローチが考えられます
max_apple_price = Product.objects.filter(name='apple').aggregate(Max('price'))['price__max']
products_more_expensive_than_all_apples = Product.objects.filter(price__gt=max_apple_price)

ANY/ALL演算子を使用するときの注意点

サブクエリの結果が大量のデータを返す可能性がある場合、クエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。
ALLを使用する場合、特にサブクエリの結果が空の場合の挙動に注意が必要です。

Djangoでのクエリセットの注意点

DjangoのORMはANYやALLといったSQLの高度な演算子に直接対応するメソッドを提供していないため、それを模倣するための別のアプローチや組み合わせが必要になることがあります。

DISTINCT

DISTINCTキーワードは、SQLのSELECTステートメント内で使われ、重複したデータを排除して一意のデータのみを取得するために使用されます。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- productsテーブルのnameカラムから、重複を排除した一意の商品名を取得する
SELECT DISTINCT name FROM products;

DjangoのORMでは、.distinct()メソッドをクエリセットにチェーンすることでDISTINCTを模倣することができます。

# productsテーブルのnameカラムから、重複を排除した一意の商品名を取得する
unique_product_names = Product.objects.values_list('name', flat=True).distinct()

DISTINCTを使用するときの注意点

DISTINCTを使うと、DBが結果セット内のデータの一意性を確保するための追加の処理を行う必要があります。これにより、大量のデータが存在する場合や複雑なクエリの場合、クエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。

Djangoでのクエリセットの注意点

Djangoの.distinct()メソッドは、デフォルトで全てのカラムを考慮して一意性を確保します。特定のフィールドだけを考慮したい場合は、そのフィールド名を引数として渡す必要があります。

ORDER BY

ORDER BY句は、SQLのSELECTステートメントの結果を特定のカラムの値に基づいてソートするために使用されます。昇順（ASC）または降順（DESC）でのソートが可能です。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- productsテーブルのデータをpriceカラムの値で昇順にソートして取得
SELECT * FROM products ORDER BY price ASC;

-- productsテーブルのデータをpriceカラムの値で降順にソートして取得
SELECT * FROM products ORDER BY price DESC;

DjangoのORMでは、.order_by()メソッドを使用して結果セットのソートを行います。

# productsテーブルのデータをpriceカラムの値で昇順にソートして取得
products_in_ascending_order = Product.objects.all().order_by('price')

# productsテーブルのデータをpriceカラムの値で降順にソートして取得
products_in_descending_order = Product.objects.all().order_by('-price')

ORDER BYを使用するときの注意点

大量のデータをソートする場合、パフォーマンスに影響する可能性があるので注意が必要です。
インデックスを適切に設定することで、ソートのパフォーマンスを向上させることができます。

Djangoでのクエリセットの注意点

.order_by()メソッドを使用する際には、モデルのフィールド名にハイフン（-）を先頭に付けることで降順ソートを行うことができます。
Djangoはデフォルトでプライマリキー（通常はid）で昇順にソートされるため、ソート順を明示的に指定しないと予期しない結果が得られる可能性があります。

LIMIT

LIMIT句は、SQLのSELECTステートメントの結果として取得するレコードの最大数を指定するために使用されます。特定の数のレコードのみを取得したい場合に役立ちます。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- productsテーブルから最初の5つのデータを取得
SELECT * FROM products LIMIT 5;

DjangoのORMでは、.all()メソッドやフィルタリングメソッド（.filter(), .exclude()など）の後に、.[:n]スライスを使用して結果の最大数を制限します。

# productsテーブルから最初の5つのデータを取得
first_five_products = Product.objects.all()[:5]

LIMITを使用するときの注意点

ソートがされていない場合、LIMITを使用しても特定の順番でのレコード取得は保証されません。

Djangoでのクエリセットの注意点

Djangoでスライスを使ったクエリセットは、データベースに直接クエリを発行するため、その後にフィルタリングやソートを追加することはできません。

CASE演算子

CASEは、条件式に基づいて異なる結果を返すSQLの制御フロー演算子です。IF-THEN-ELSEロジックのSQL版とも考えることができます。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- productsテーブルで、価格に応じて商品のカテゴリを取得
SELECT name,
       CASE 
           WHEN price < 100 THEN 'Low priced'
           WHEN price BETWEEN 100 AND 500 THEN 'Medium priced'
           ELSE 'High priced'
       END as category
FROM products;

Django ORMのannotateメソッドとCase、When関数を使用して、条件に基づいて値を返すことができます。

from django.db.models import Case, When, Value, CharField

products_with_category = Product.objects.annotate(
    category=Case(
        When(price__lt=100, then=Value('Low priced')),
        When(price__gte=100, price__lte=500, then=Value('Medium priced')),
        default=Value('High priced'),
        output_field=CharField(),
    )
)

CASE文を使用するときの注意点

CASE文の順序は重要です。SQLは上から順にWHEN句を評価し、最初に真となる条件を見つけたらその結果を返します。

Djangoでのクエリセットの注意点

DjangoのCase関数の順序も重要です。上記と同じ理由で、When句の評価は上から順に行われます。

IF演算子

IFは、条件が真である場合と偽である場合の2つの結果のうち、1つを選択するためのSQLの関数です。多くのデータベースでサポートされているものの、実際の構文はデータベースによって異なることがあります。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- productsテーブルで、価格が100未満の場合は'True'、それ以外は'False'を返す
SELECT name, IF(price < 100, 'True', 'False') as is_low_priced
FROM products;

Django ORMのannotateメソッドとCase、When関数を使用して、IF機能に似た操作を実装できます。

from django.db.models import Case, When, Value, CharField

products_with_low_price_flag = Product.objects.annotate(
    is_low_priced=Case(
        When(price__lt=100, then=Value('True')),
        default=Value('False'),
        output_field=CharField(),
    )
)

IF演算子を使用するときの注意点

SQLのIF関数の実装や構文は、使用しているデータベースシステムによって異なる場合があります。

Djangoでのクエリセットの注意点

DjangoのCaseとWhenを使用して条件分岐を行う場合、明確で読みやすいコードを保つことが重要です。特に、複数の条件分岐を持つクエリセットは、読みやすさを維持するために適切に整理する必要があります。

GROUP BY

GROUP BY句は、指定したカラムの値に基づいて結果セットの行をグループ化するSQLの機能です。この句は、集計関数（SUM(), AVG(), COUNT()など）と一緒に使われることが多いです。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- productsテーブルで、category毎に商品数をカウントする
SELECT category, COUNT(*) as num_products
FROM products
GROUP BY category;

Django ORMでは、annotateとvaluesメソッドを組み合わせて、GROUP BYのような動作を実現します。

from django.db.models import Count

category_product_counts = Product.objects.values('category').annotate(num_products=Count('id'))

GROUP BYを使用するときの注意点

GROUP BY句を使用する場合、SELECT句に含まれるカラムはGROUP BY句で指定されたカラムか集計関数を含むカラムでなければなりません。
GROUP BY句を使用する際、結果の順序は保証されません。特定の順序で結果を取得する場合は、ORDER BY句も使用する必要があります。

Djangoでのクエリセットの注意点

DjangoでGROUP BYを模倣する場合、必ずvaluesメソッドを先に呼び出して、どのフィールドを基にグループ化するかを明示する必要があります。
DjangoのクエリセットにはHAVING句の直接的な相当するものはありませんが、filterメソッドをannotateの後に使用することで、似たような動作を実現できます。
Django ORMでは values() メソッドの使用方法が文脈に依存します。単独で使用される場合はフィールド選択のために、annotate() と組み合わせて使用される場合はグループ化のために機能します。

HAVING

HAVING句は、GROUP BY句と組み合わせて使用され、グループ化した結果に対してフィルタリングを行います。一般的なWHERE句は、行に対してフィルタリングを行うのに対し、HAVING句はグループ全体に対するフィルタリングを行います。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

-- productsテーブルで、category毎に商品数をカウントし、商品数が10以上のカテゴリのみを表示
SELECT category, COUNT(*) as num_products
FROM products
GROUP BY category
HAVING num_products >= 10;

Django ORMでは、annotateとfilterメソッドを組み合わせて、HAVINGのような動作を実現します。

from django.db.models import Count

category_product_counts = Product.objects.values('category').annotate(num_products=Count('id')).filter(num_products__gte=10)

HAVINGを使用するときの注意点

HAVING句はGROUP BY句と組み合わせて使用する必要があります。
HAVING句で使用する条件は、SELECT句で指定したエイリアスや集計関数を使用することができます。

Djangoでのクエリセットの注意点

DjangoではHAVING句の直接的な相当するものはありませんが、annotateとfilterの組み合わせで同じような動作を実現できます。
複数のannotateやfilterを連鎖させることで、より複雑なクエリを作成することができます。

サブクエリ(副問い合わせ)

サブクエリは、一つのSQL文の中で別のSQL文を使用することです。サブクエリの結果は、主要なクエリの入力として使用されます。
サブクエリは、SELECT, FROM, WHEREなどの様々な節の中で使用することができます。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

SELECT name, price, 
  (SELECT COUNT(*) FROM products as sub 
   WHERE sub.price > main.price) as higher_priced_count
FROM products as main;

DjangoのSubqueryを使用して、一つのクエリセットの結果を別のクエリセットのフィールドとして取り込むことができます。
OuterRefは、外側のクエリセットのフィールドをサブクエリ内で参照するために使用されます。

from django.db.models import Count, Subquery, OuterRef

subquery = Product.objects.filter(price__gt=OuterRef('price')).annotate(count=Count('id')).values('count')
products_with_counts = Product.objects.annotate(higher_priced_count=Subquery(subquery))

サブクエリを使用するときの注意点

サブクエリが多いと、クエリの読み取りやデバッグが難しくなる可能性があります。
サブクエリは実行コストが高い場合があります。パフォーマンスの影響を検討し、必要に応じてリファクタリングやインデックスの追加を検討してください。

Djangoでのクエリセットの注意点

Subqueryを使用する際は、サブクエリの結果が期待通りであることを確認することが重要です。
DjangoのORMの機能をフルに活用すると、複雑なサブクエリを生成することができますが、生成されるSQLをチェックして、パフォーマンス上の問題がないか確認することが必要です。

相関サブクエリ

相関サブクエリは、外部のクエリからの値に依存するサブクエリです。外部クエリの各行に対してサブクエリが評価されるため、通常のサブクエリよりも実行が遅くなることがあります。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

SELECT name, price,
  (SELECT AVG(price) FROM products AS sub 
   WHERE sub.price > main.price) AS avg_price_of_higher_products
FROM products AS main;

from django.db.models import OuterRef, Subquery, Avg

subquery = Product.objects.filter(price__gt=OuterRef('price')).aggregate(avg_price=Avg('price')).values('avg_price')
products_with_avg = Product.objects.annotate(avg_price_of_higher_products=Subquery(subquery))

相関サブクエリを使用するときの注意点

相関サブクエリは、外部クエリの各行に対して評価されるため、大量のデータがある場合には非常に遅くなる可能性があります。可能な場合、JOINや他の方法で最適化を検討することをおすすめします。

Djangoでのクエリセットの注意点

OuterRefを使って外部クエリのフィールドをサブクエリ内で参照する場合、サブクエリの結果が1つの値でなければならないことを意識する必要があります。

EXISTS

EXISTS は、サブクエリが1行以上の結果を返す場合に真を返すSQLの述語です。主に条件が満たされるレコードが存在するかどうかをチェックする際に使用されます。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

SELECT category_name
FROM categories
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM products WHERE products.category_id = categories.id);

from django.db.models import Exists, OuterRef

products_subquery = Product.objects.filter(category_id=OuterRef('id'))
categories_with_products = Category.objects.annotate(has_products=Exists(products_subquery)).filter(has_products=True)

EXISTSを使用するときの注意点

EXISTSは真偽値を返すので、それを利用して具体的な値を取得することはできません。単に存在するかどうかのチェックのみを目的としています。

Djangoでのクエリセットの注意点

Existsを使用する際には、サブクエリが返す結果の数や内容に注意を払う必要はありません。Existsは真偽値を返すだけなので、サブクエリが1行以上の結果を返すかどうかのみが評価されます。

INNER JOIN

内部結合 (INNER JOIN) は、二つのテーブルの間でマッチするレコードのみを返すSQLの結合方法です。結合条件に一致しないレコードは結果に含まれません。
テーブル名: products
カラム: id, name, price, created_at

SELECT users.name, orders.order_date
FROM users
INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

DjangoのORMでは、ForeignKey を使用して関連を定義することで、内部結合を自動的に処理します。

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

class Order(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    order_date = models.DateField()

orders_with_users = Order.objects.select_related('user').all()

INNER JOINを使用するときの注意点

INNER JOINは、マッチするレコードのみを返すため、結合条件に一致しないレコードは結果セットに表示されません。これが意図した結果であるかどうかを確認することが重要です。

Djangoでのクエリセットの注意点

select_related は外部キーや一対一の関連に対してのみ使用できます。多対多の関連には prefetch_related を使用する必要があります。

prefetch_related

DjangoのORMにおける prefetch_related は、関連オブジェクトを効率的に取得するための方法の1つです。select_related がデータベースのJOIN操作を利用して関連オブジェクトを一度のクエリで取得するのに対して、prefetch_related は別々のクエリを使用して関連オブジェクトを取得し、Pythonのレベルで結合します。このため、多対多の関連や、逆の外部キー関連に特に適しています。

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=255)
    author = models.ForeignKey(Author, related_name='books', on_delete=models.CASCADE)

authors_with_books = Author.objects.all().prefetch_related('books')

このクエリセットは、Author モデルのすべてのインスタンスを取得するためのクエリと、それに関連する Book モデルのすべてのインスタンスを取得するための別々のクエリを生成します。そして、Pythonのレベルでこれらのデータを結合します。

prefetch_relatedを使用するときの注意点

prefetch_related は関連オブジェクトを別々のクエリで取得します。このため、取得するデータ量が非常に多い場合、パフォーマンスのボトルネックになることがあります。必要なデータのみを効率的に取得するように、クエリを最適化することが重要です。

SELECT

SELECTを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

onlyの挙動と注意点

INSERT

INSERTを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

UPDATE

UPDATEを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

DELETE

DELETEを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

TRUNCATE

TRUNCATEを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

NULLの判定方法

NULLの判定方法を使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

LIKE演算子

LIKE演算子を使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

BETWEEN演算子

BETWEEN演算子を使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

IN/NOT IN演算子

IN/NOT IN演算子を使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

ANY/ALL演算子

ANY/ALL演算子を使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

DISTINCT

DISTINCTを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

ORDER BY

ORDER BYを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

LIMIT

LIMITを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

CASE演算子

CASE文を使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

IF演算子

IF演算子を使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

GROUP BY

GROUP BYを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

HAVING

HAVINGを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

サブクエリ(副問い合わせ)

サブクエリを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

相関サブクエリ

相関サブクエリを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

EXISTS

EXISTSを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

INNER JOIN

INNER JOINを使用するときの注意点

Djangoでのクエリセットの注意点

prefetch_related

prefetch_relatedを使用するときの注意点

Discussion