$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
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
300
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
220
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
280
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
810
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
13k
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
910
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
560
Other Decks in Technology
See All in Technology
ZOZOの独自性を生み出す「似合う4大要素」の開発サイクル
zozotech
PRO
0
100
Strands Agents × インタリーブ思考 で変わるAIエージェント設計 / Strands Agents x Interleaved Thinking AI Agents
takanorig
4
1.4k
Oracle Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
2
170
2025年 開発生産「可能」性向上報告 サイロ解消からチームが能動性を獲得するまで/ 20251216 Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
2
210
Microsoft Agent 365 についてゆっくりじっくり理解する!
skmkzyk
0
430
子育てで想像してなかった「見えないダメージ」 / Unforeseen "hidden burdens" of raising children.
pauli
2
310
Databricks向けJupyter Kernelでデータサイエンティストの開発環境をAI-Readyにする / Data+AI World Tour Tokyo After Party
genda
1
620
Lookerで実現するセキュアな外部データ提供
zozotech
PRO
0
190
ExpoのインダストリーブースでみたAWSが見せる製造業の未来
hamadakoji
0
180
AI駆動開発の実践とその未来
eltociear
1
440
ペアーズにおけるAIエージェント 基盤とText to SQLツールの紹介
hisamouna
2
1.1k
コンテキスト情報を活用し個社最適化されたAI Agentを実現する4つのポイント
kworkdev
PRO
1
1.8k
Featured
See All Featured
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
280
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
1.9k
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
87
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.9k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
57k
Everyday Curiosity
cassininazir
0
110
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
0
940
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.8k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
810
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
Joys of Absence: A Defence of Solitary Play
codingconduct
1
250
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
120
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