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
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
YUMOTO Michitaka
November 20, 2024
Technology
1
380
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
240
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
300
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
830
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
14k
ITプロジェクトのはじめ方 / How to work around software project
gothedistance
28
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
920
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
14k
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
570
Other Decks in Technology
See All in Technology
猫でもわかるKiro CLI(セキュリティ編)
kentapapa
1
250
Kubernetes環境周りの責任範囲をいい機会なので考える / Taking the Opportunity to Clarify Kubernetes Responsibilities
kohbis
1
100
今こそ学びたいKubernetesネットワーク ~CNIが繋ぐNWとプラットフォームの「フラッと」な対話
logica0419
9
780
GitHub Copilot CLI を使いやすくしよう
tsubakimoto_s
0
190
AWS Transformを使ってCOBOLプログラムのモダナイズに挑戦
duelist2020jp
1
100
ブログの作成に音声AIツールを使って音声入力しようとした話
smt7174
1
130
生成AI素人でも玄人でもない私がセイセイAIチョットワカルために勉強したこと
wkm2
2
300
「データの価値を、みんなの武器に。」Data Enablementの価値とツラみ
ryoskdara_
1
120
2026年のAIエージェント構築はどうなる?
minorun365
9
1.5k
インシデント対応入門
grimoh
6
4.5k
GitHub Copilot CLI 現状確認会議(2026年2月のすがた)
torumakabe
3
450
生成AIで始める業務改革 - 製造業編 in 福島 -
daikikanemitsu
2
620
Featured
See All Featured
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
0
4.6k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
1
60
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
1
450
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
Side Projects
sachag
455
43k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.1k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.4k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.5k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.3k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
1.8k
Marketing to machines
jonoalderson
1
4.9k
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