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
92
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
140
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
210
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
690
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
11k
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
800
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
480
Other Decks in Technology
See All in Technology
PHPで印刷所に入稿できる名札データを作る / Generating Print-Ready Name Tag Data with PHP
tomzoh
0
110
ホワイトボードチャレンジ 説明&実行資料
ichimichi
0
130
目の前の仕事と向き合うことで成長できる - 仕事とスキルを広げる / Every little bit counts
soudai
24
7.2k
なぜ私は自分が使わないサービスを作るのか? / Why would I create a service that I would not use?
aiandrox
0
740
エンジニアが加速させるプロダクトディスカバリー 〜最速で価値ある機能を見つける方法〜 / product discovery accelerated by engineers
rince
4
350
「海外登壇」という 選択肢を与えるために 〜Gophers EX
logica0419
0
710
リアルタイム分析データベースで実現する SQLベースのオブザーバビリティ
mikimatsumoto
0
1.4k
レビューを増やしつつ 高評価維持するテクニック
tsuzuki817
1
720
分解して理解する Aspire
nenonaninu
1
150
リーダブルテストコード 〜メンテナンスしやすい テストコードを作成する方法を考える〜 #DevSumi #DevSumiB / Readable test code
nihonbuson
11
7.3k
Goで作って学ぶWebSocket
ryuichi1208
1
950
2/18/25: Java meets AI: Build LLM-Powered Apps with LangChain4j
edeandrea
PRO
0
120
Featured
See All Featured
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
348
20k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
68
10k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.7k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
47
5.2k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
28
8.4k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
193
16k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.4k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
4
330
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
328
24k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Scaling GitHub
holman
459
140k
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