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sqlkorma 使ってみた (Lisp アドベントカレンダー 2012の 11日目の記事です)

sqlkorma 使ってみた

この記事は、Lispアドベントカレンダー2012 の 11日目 の記事です。前日は、nitro_idiot さんがライブコーディングで凄まじい勢いでWebサイトを作る 記事 でした。

今日のネタは、いろいろ考えた挙句 sqlkorma にしました。

動機

自分はいわゆる SE という仕事をしておりまして、これまたいわゆる 業務システム というやつを相手に商売をしております。「いわゆる業務システムって何やねん」といわれるとこういったオープンな場では詳細には説明できないのですが、ざっくりいうと Non-Web 系のフルスクラッチなものが多いです。ぶっちゃけレガシーな技術を適用した大規模なウォーターフォールな開発がメインだったりするのですが、個人的には最近の関数型言語ブーム(?)に乗っかってみたいと思ってたりします。

実際のところ、「自分の開発現場で関数型言語導入」とか、まだそんな時期ではなかったりするのですが、自分の「腕を磨く」という意味で「職場で何か」手を動かし続ける、ということには意味があると思っています。

職場では、いわゆる Excel 方眼紙の仕様書 を相手にすることが多く、これはこれで非常に苦痛な話なのですが、こちらについては 別途 アプローチするとして、一方で RDB を相手に設計やらデータ調査やらすることも多く、こちらも自分にとっては大きな悩みの種のひとつです。

RDB が相手なので当然 SQL を書くわけですが、大抵の場合その場その場で必要に応じて書いて出力結果を Excel で見やすい形に整形してコメントをつけて文書化、という流れになります。RDB へアクセスするツールは通常市販のツールを使っているのですが、やはり自分仕様というわけではないので 若干の手作業 は残ってしまいます。これをどうにかするには、必要に応じて自分仕様を即座に作れるいわゆるオレオレツール的な物を作るのが最善の策です(ここでいう「最善の」は「自分の使い勝手からみて」という意味です)。会社としてはこういう場合「俺得ツール」を作るコストなんか認めてはくれません。それでも「サクッと」作れてしまえるのなら、なんらかの作業の合間にねじ込んでしまえると考えております。

若干こじつけになってしまいましたが、

  • RDB を操作する仕事を省力化したい
  • いわゆる「俺得」ツールを「サクッと」作れるようにしたい

というのが、今回の動機になります。

sqlkorma とは

sqlkorma とは、Clojure から RDB へアクセスするための JDBC のラッパーの「ちょい上」のような位置づけのライブラリです。作者は、あの超オシャレ Clojure IDE Light Table とか、Clojure Web Framework noirChris Granger さんです。

準備する環境

sqlkorma を試すには、leiningen とあと RDB があれば試すことができます。 RDB は、

  • mssql
  • mysql
  • oracle
  • postgresql
  • sqlite3

あたりが接続用の関数が定義されているので対応してそうです。実際には JDBC 接続さえできれば、大半の機能は利用できます。

例えば、postgresql だと ここ にもろにサンプルとして

(defdb prod (postgres { ...
                             }))

というように postgres という接続用の関数の用例が載っておりますのですぐ使えるでしょう。

実は会社では Oracle を使うことが多いのですが、Oracle を使う場合にはちょっとした工夫が必要です。 Oracle 用関数 oracle には、オプションとして :host:port を渡すことはできても接続先サービス名(データベースインスタンス名のようなもの)を指定することができません。ところが、内部的には、:subname というオプションを:host,:portから内部で生成しているらしく、これを上書いてやることで目的を達成することができます。具体的には、

(defdb db (oracle {:subname "@HOSTNAME-or-IP:PORT:SERVICE"}))

こんな感じです。

と、ここまで postgresql だの Oracle だの言っておきながら、以下の文面では sqlite3 を使うことにします。sqlite3 だと別途サーバ環境を準備する必要がないのでラクにスタートできますよね。

まずは、簡単なサンプルから。サンプル用のスキーマは、以下の様な感じにします。

create table email (
  id int primary key,
  address varchar(100)
);
create table users (
  id int primary key,
  first_name varchar(20),
  last_name varchar(20),
  email_id int
);

(※sqlite3 なのに型なんて...とかいうツッコミはなしということで。一応上記SQLは postgresql でも動くようにしました。) 上記テーブルを sqlite3 コマンドを使って事前に作っておきます。

bash-3.2$ sqlite3 sqlkorma-study.db
sqlite3 sqlkorma-study.db
SQLite version 3.7.14.1 2012-10-04 19:37:12
Enter ".help" for instructions
Enter SQL statements terminated with a ";"
sqlite> .read create.sql
.read create.sql
sqlite> .schema
.schema
CREATE TABLE email (
  id int primary key,
  addr varchar(100)
);
CREATE TABLE users (
  id int primary key,
  first varchar(20),
  last varchar(20),
  email_id int
);
sqlite> .quit
.quit
bash-3.2$

leiningen project の作成

ここでお決まりの leiningen に登場してもらいます。

$ lein new sqlkorma-study
$ cd sqlkorma-study
$  # ここで project.clj を編集
$ lein deps

project.clj は、以下のように :dependencies

  • korma
  • log4j
  • sqlite-jdbc

を追加します。

(defproject sqlkorma-study "0.1.0-SNAPSHOT"
  :description "FIXME: write description"
  :url "http://example.com/FIXME"
  :license {:name "Eclipse Public License"
            :url "http://www.eclipse.org/legal/epl-v10.html"}
  :dependencies [[korma "0.3.0-beta9"]
                 [log4j "1.2.15" :exclusions [javax.mail/mail
                                              javax.jms/jms
                                              com.sun.jdmk/jmxtools
                                              com.sun.jmx/jmxri]]
                 [org.xerial/sqlite-jdbc "3.7.2"]
                 [org.clojure/clojure "1.4.0"]])

(sqlite は native アクセスが必要ですが、sqlite-jdbc の中に native API の shared library も含まれますので、leiningen がよきに計らってくれます)

なお、先ほど作った sqlkorma-study.db は、sqlkorma-study ディレクトリ直下にコピーしておきます。

プログラミング(初歩の初歩)

最初は core.clj を作りながら nrepl で動かしつつ試していきます。nsとかrequireは、最低限下記のものが必要です

(ns sqlkorma-study.core
  (:require [korma.db :as db]
            [korma.core :as k]))

:asdb とか k とかの別名は単に個人的趣味です。korma.core は :as しないほうが良いかもしれません(頻繁に使うので)。

最初にやることは、データベースに接続することです。

(db/defdb db (db/sqlite3 {:db "sqlkorma-study.db"}))
;=> {:pool #<Delay@519f6780: :pending>, :options {:naming {:keys #<core$identity clojure.core$identity@43ff887>, :fields #<core$identity clojure.core$identity@43ff887>}, :delimiters ["\"" "\""]}}

ここで定義された db は、korma.core 等の各関数実行時に暗黙的に参照されます。

テーブルに簡単にアクセスするには、テーブルに対応した entity を作成することです。email および users に対する entity 定義を以下のようにします。

(k/defentity email
  (k/pk :id)
  (k/entity-fields :email_addr))

(k/defentity users
  (k/pk :id)
  (k/entity-fields :first :last)
  (k/has-one email))

次にデータを入れていきましょう。データは、korma.core/insert というものを使います。値は、korma.core/values という関数を経由する形で hash-map で渡してあげます。

(k/insert users (k/values {:id 1 :first_name "Taro" :last_name "Hoge"}))
(k/insert users (k/values {:id 2 :first_name "じろう" :last_name "Hoge"}))

(k/insert email (k/values {:id 0 :address "example-taro@hoge.com" :users_id 1}))
(k/insert email (k/values {:id 1 :address "example2-taro@fuga.com" :users_id 1}))

(k/insert email (k/values {:id 3 :address "example-jiro@hoge.com" :users_id 2}))
(k/insert email (k/values {:id 4 :address "example-jiro2@fuga.com" :users_id 2}))
(k/insert email (k/values {:id 5 :address "example2-jiro@fuga.com" :users_id 2}))

あとは、テーブル単体でデータが欲しければ、

(k/select users)
=> [{:id 1, :first_name "Taro", :last_name "Hoge"} {:id 2, :first_name "じろう", :last_name "Hoge"}]

とやれば得られますし、user に紐付く email の情報もあわせて取得したい場合(join して取ってきたい場合)は、

(clojure.pprint/pprint (k/select users (k/with email)))
;=> [{:id 1,
  :first_name "Taro",
  :last_name "Hoge",
  :id_2 0,
  :address "example-taro@hoge.com",
  :users_id 1}
 {:id 1,
  :first_name "Taro",
  :last_name "Hoge",
  :id_2 1,
  :address "example2-taro@fuga.com",
  :users_id 1}
 {:id 2,
  :first_name "じろう",
  :last_name "Hoge",
  :id_2 3,
  :address "example-jiro@hoge.com",
  :users_id 2}
 {:id 2,
  :first_name "じろう",
  :last_name "Hoge",
  :id_2 4,
  :address "example-jiro2@fuga.com",
  :users_id 2}
 {:id 2,
  :first_name "じろう",
  :last_name "Hoge",
  :id_2 5,
  :address "example2-jiro@fuga.com",
  :users_id 2}]
nil

のようにやれば取得できます。sqlkorma が提供している API は、

  • select (fields, where, order-by, aggregate, group-by, limit, offset)
  • subselect (いわゆる副問い合わせ)
  • insert
  • update
  • delete
  • transaction (RDBがサポートしていれば)

といった種類のものがあります。

どんな SQL が発行されているかは、korma.core/sql-only を使います。

(k/sql-only (k/select users (k/with email)))
;=> "SELECT \"users\".*, \"email\".* FROM \"users\" LEFT JOIN \"email\" ON \"users\".\"id\" = \"email\".\"users_id\""

使ってみて気づいた点としては、korma の select が返す「行」は、clojure の hash-map なので、「上位ロジックの Unit Test が楽に組めそう」だということです。DB アクセス層をうまく独立させ、データ取得結果をいじくりまわすビジネスロジック層を切り離すことができれば、ビジネスロジック層の単体テストのコードが楽に組めそうです。 (※当然トレードオフとして、JDBC が返す行の型から hash-map への変換オーバーヘッドはあると思いますが。)

ちょっとだけ応用編

これだとあまりにもデータが少なく、実感がわかないので、世の中に出回っている何かのデータを取り込んでみたいと思います。ここでは、統計局ホームページ というところから、地域コードのデータ(CSV形式)を引っ張ってきて、SQLite に放り込んでみる、ということをやってみます。

... こまかな解説は省略しますが、以下の点がポイントになります。

  • 元データは URL で直接ダウンロードできるようになっているので、clojure で直接アクセスする。
  • ただし、元データの文字コードが SJIS なので、エンコーディングを指定できるよう、clojure.java.io/reader を使う。
  • 1行目が項目名なのでそこは読み飛ばす。
  • 改行は CR-LF、カンマ区切り、なので適当に正規表現で切り取る(すんません、ちょっと雑な実装です)
  • korma.core/insert 関数で DB に1レコードずつ投入する。そのときCSV1レコードのデータを各項目毎のキーを持つhash-mapに変換して korma.core/values に渡してやる。

といったところでしょうか。ソースは以下のようになりました。

;;; src/korma_study/ken.clj
(ns sqlkorma-study.ken
  (:require [korma.db :as db]
            [korma.core :as k]))

(db/defdb db (db/sqlite3 {:db "sqlkorma-study.db"}))

(def ken-sityouson-csv-url
  "統計局ホームページ-統計に用いる標準地域コードの取得元URL"
  "http://www.stat.go.jp/index/seido/csv/9-5.csv")

#_"-- テーブルはこんな感じでつくっておく
create table ken_sityouson_table (
  ken_code int,
  sityouson_code int,
  tiiki_code int,
  ken_name text,
  sityouson_name1 text,
  sityouson_name2 text,
  sityouson_name3 text,
  yomigana text
);"

(def ken_sityouson_fields
  "ken_sityouson_table のフィールド(select時に取得する対象とするフィールド)"
  [:ken_code
   :sityouson_code
   :tiiki_code
   :ken_name
   :sityouson_name1
   :sityouson_name2
   :sityouson_name3
   :yomigana])

(k/defentity ken_sityouson_table
  (k/pk :tiiki_code))

(defn read-ken-sityouson-as-vector
  "統計局ホームページ-統計に用いる標準地域コードを読み込んで、改行で区切ってvectorに入れて返す。
元データは Shift_JIS なので、UTF-8 に変換して読み取る。
1行めは項目名なので読み飛ばす。"
  []
  (with-open [rdr (clojure.java.io/reader ken-sityouson-csv-url :encoding "Shift_JIS")]
    (->> (slurp rdr)
         (re-seq #"([^\r\n]+)\r\n")
         (map second)
         (drop 1))))

(defn split-with-comma
  "1行の文字列をカンマで区切る。"
  [line]
  (->> line
       (re-seq #"([^,]*),?")
       (map second)
       (drop-last)))

;(split-with-comma "1,100,1100,北海道,札幌市,,,さっぽろし")
;;=> ("1" "100" "1100" "北海道" "札幌市" "" "" "さっぽろし")

(defn transform-for-insert
  "read-ken-sityouson-as-vector で読み取った各要素を、DB に入れる形式(hash-map)に変換する。"
  [val]
  (reduce merge (map (fn [k v] {k v}) ken_sityouson_fields val)))

(defn insert-all-sityouson-data-to-db
  "統計局ホームページ-統計に用いる標準地域コードのデータを、DBに突っ込む。"
  []
  (doseq [line (read-ken-sityouson-as-vector)]
    (let [arg (transform-for-insert (split-with-comma line))]
      (k/insert ken_sityouson_table (k/values arg)))))

;(insert-all-sityouson-data-to-db)
;;=> nil

(def all (k/select ken_sityouson_table))
;(first all)
;;=>{:ken_code 1, :sityouson_code 0, :tiiki_code 1000, :ken_name "北海道", :sityouson_name1 "", :sityouson_name2 "", :sityouson_name3 "", :yomigana "ほっかいどう"}

所感

いろいろ触ってみましたが、やはりリレーションを手で記述するのは面倒に思いました。ただ逆に言えば、リレーションとかは Clojure のプログラムとして自分の「引き出し」にしまっておけば、あとは応用するときにはイチから JOIN を書くよりも楽なので、頑張って作業する価値があると思います。業務システムで出会う SQL って大抵げんなりするようなケースがほとんどですので、このようなアプローチもありかな、と思います(正直なところ、本格的に業務で使ってないのでまだなんとも言えませんが...)。さらには Gist みたいに社内でコードの断片を共有する仕組みをつくっておけば、チーム全体でより生産性があが...(いやその前に Clojure 使う人いねぇorz)。

Oracle について言えば、

  • 接続文字列がちょっとめんどくさい
  • korma.core/limitkorma.core/offset は Oracle では使えない(Oracle の SQLがサポートしていない)
  • より複雑な SQL (副問い合わせ、from 句問い合わせ... Oracle のややこしいSQLたち) はどうすればよいのか?

といった点がひっかかりますが、まずは単純な用途から体を慣らしていく感じですね。

あと、DDL のサポートがよくわかりませんでした(動きません、なのか、自分のやり方がまずいのか...)。今後調べるつもりではありますが、どうせやるなら、Ruby on Rails の ActiveRecord の migration みたいに、migration 用 DSL みたいなものが作れたら、オレオレツールとしては使いみちも広がってくると思っていますのでいつかは作ってみたいです。

なんだか Lisp アドベントカレンダーなのにほとんど SQL の話のようになってしまいました(しかも Clojure 限定...さらにいうと内容薄いorz)。まあそれでも誰かの役に立つことがあれば嬉しいのですが...。

今回作成したソース一式は、GitHub においてあります。

明日は omasanori さんの記事になります。よろしくお願いします。

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