Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Short Introduction for Kysely
Search
YUMOTO Michitaka
November 20, 2024
Technology
1
190
Short Introduction for Kysely
Remix Tokyo × Cloudflare Meetup Lighting Talks
https://lu.ma/wv9xzam7
YUMOTO Michitaka
November 20, 2024
Tweet
Share
More Decks by YUMOTO Michitaka
See All by YUMOTO Michitaka
Dive Into Single Fetch
gothedistance
1
190
クラフトマンシップ(職人魂)を湾岸MIDNIGHTから学ぼう / Learn Craftsmanship from Wangan Midnight
gothedistance
0
250
プロ野球をデータモデリングしてみたら沼だった件 / Baseball ERD Modeling to be obsessed
gothedistance
2
770
フロントエンド開発スタイルの変遷と、私がFlutterにハマったわけ
gothedistance
8
12k
ITプロジェクトのはじめ方 / How to work around software project
gothedistance
27
150k
私がITプランナーを志すようになった理由、そして、目指していること / bpstudy142_why_i_wanna_be_a_it_plannner
gothedistance
1
860
ITプランナーの必要性を小一時間問い詰めたい / Why We need IT-Planner.
gothedistance
0
13k
IT企画をちゃんとやりたい#01 ガイダンス資料 / IT Planning do well_01
gothedistance
0
6.5k
bpstudy_127
gothedistance
0
530
Other Decks in Technology
See All in Technology
大規模イベントに向けた ABEMA アーキテクチャの遍歴 ~ Platform Strategy 詳細解説 ~
nagapad
0
190
モバイルゲームの開発を支える基盤の歩み ~再現性のある開発ラインを量産する秘訣~
qualiarts
0
1.1k
人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ #BetAIDay
layerx
PRO
8
2k
ビジネス文書に特化した基盤モデル開発 / SaaSxML_Session_2
sansan_randd
0
260
ソフトウェア開発プロジェクトでの品質管理への提案(温故知新)
yohwada
0
120
Lambda management with ecspresso and Terraform
ijin
2
130
LLM開発を支えるエヌビディアの生成AIエコシステム
acceleratedmu3n
0
370
2時間で300+テーブルをデータ基盤に連携するためのAI活用 / FukuokaDataEngineer
sansan_randd
0
130
生成AI時代におけるAI・機械学習技術を用いたプロダクト開発の深化と進化 #BetAIDay
layerx
PRO
1
1k
みんなのSRE 〜チーム全員でのSRE活動にするための4つの取り組み〜
kakehashi
PRO
2
140
【2025 Japan AWS Jr. Champions Ignition】点から線、線から面へ〜僕たちが起こすコラボレーション・ムーブメント〜
amixedcolor
1
120
Unson OS|48時間で「売れるか」を判定する AI 市場検証プラットフォーム
unson
0
170
Featured
See All Featured
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
329
21k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.8k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.7k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
51
3.4k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
182
54k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Building Applications with DynamoDB
mza
95
6.5k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
524
40k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.6k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
Transcript
Kysely ポータブルなTypeScript のクエリビルダ Remix Meetup #2 2024.09.17 @gothedistance Quality Start,inc
Agenda TypeScript とORM Kysely とは Kysely のPros/Cons Quality Start,inc 2
自己紹介 YUMOTO Michitaka 1979 年生まれ、松坂世代 https://x.com/gothedistance Flutter/Remix/Python を主に使っています。 野球が好きで、東京ヤクルトスワローズのファン Quality
Start,inc 3
ORM に疲れた時期が個人的にあった Remix に出会うまではPython を使うことが多く、SQLAlchemy を使った。 SQLAlchemy は重厚長大なORM で、モデル定義もガッツリ、DB とのやり取
りも独自のモデル設計。情報量がとにかく多い。 Remix を書き始めて、自分は 「コンパイルできるSQL 」 が欲しかっただけ なのでは・・・と天啓があった。 ORM のコードの書き方への習熟があっても最後は発行しているSQL のレビ ューになるし、ORM ではなくクエリビルダを使ってみようかな! というわけで、Kysely を使ってみた。 kysely-d1 を使えばCloudFlare D1 が 使える! Quality Start,inc 4
Kysely こんな感じでSQL を組み立ててくれるライブラリ。 selectFrom, innerJoin, where, select などを発行する時に、型推論が効いて いるので自動的にカラムやテーブル名の補完が走ります。 const
result = await db .selectFrom('person') .innerJoin('pet', 'pet.owner_id', 'person.id') .select(['person.id', 'pet.name as pet_name']) .execute() Quality Start,inc 5
Kysely のスキーマ定義(TypeScript の型定義) Prisma のような独自DSL ではなく、TS の型定義でDB スキーマを表現。 ORM で必ずあるリレーション定義がありません!
クエリビルダなんで! 文字数のようなカラムの付帯情報もありません! クエリビルダな(ry export type Pet = { id: Generated<number>; owner_id: Generated<int>; name: Generated<string>; created: Timestamp | null; modified: Timestamp | null; }; Quality Start,inc 6
Kysely の嬉しみ SQL の表現力を最大限にかせる!これが一番! Prisma のようなORM は、リレーション/ スキーマ定義をテコにデータの CRUD を単純化するために、SQL
の表現力を殺している。 Prisma はDB 関数,CTE,EXISTS,CASE, サブクエリなどが使えず、 queryRaw や TypedSQL で対応できるが、SQL の表現力を活かす方法に振り切ってる Kysely には勝てない。 Prisma の場合は1つの関数実行でN 個のクエリが吐かれる事が多く、個人 的に違和感がある。 ORM の設定や仕様に追従/ 習熟して得られるメリットが薄いなら、クエリ ビルダもアリよりのアリです。 Quality Start,inc 7
Kysely に求めてはあかんもの ネストされたデータの戻り値。 order:{detail: [ {item:}]} みたいな。 Kysely は一次元配列しか返しません。 SQL
の発行によってネストしたオブ ジェクトは得られないと同じ。JOIN 先のカラム名が同じ場合は上書きされ る。カラムの選択が必須になると思っていい。 マイグレーションは正直Prisma のほうが楽。モデル定義を持っているから ね。 スキーマのモデルに拡張メソッドを生やすとか、クエリ発行前にHook する イベント仕込むとか、そういうのも持ってないです。ActiveRecord 風なコ ードを書くのは難しい。 ORM との距離のとり方について誰か僕と話そう!! Quality Start,inc 8