ADO.NETとORMとMicro-ORM －dapper dot netを使ってみた
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2013/10/12 .NET 勉強会 / ヒーロー島 『ヒーロー島 秋の収穫祭 2013』の同名のセッションの資料です サンプルソースやフォローアップなどはこちら： http://d.hatena.ne.jp/kiyokura/20131014/p1
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- 1. ADO.NETとORMとMicro-ORM －dapper dot netを使ってみた－ at ヒーロー島 秋の収穫祭 2013 2013/10/12 きよくらならみ
- 2. 自己紹介 • きよくら ならみ – @kiyokura / id:kiyokura • 岡山生まれ岡山育ちのプログラマー – 現在は県内の某製造業で社内SE • NET系の開発やWebアプリ開発 – Microsoft MVP for ASP.NET/IIS
- 3. 本セッションの目的 • Micro-ORMを知ってもらう • dapper dot netを知ってもらう
- 4. 本セッションのゴール • .NET向けのDBアクセス手法の概要を知る • ORMの概要と"不得手"な部分を知る • dapper dot netの概要を知る
- 5. 本日のアジェンダ • .NETのDBアクセステクノロジの基本 • ORM 超・概要と.NETのORM • ORM≠銀の弾丸 • Micro-ORM そしてdapper dot net • まとめ
- 8. ADO.NET ADO.NETのスタック データソース（DBほか、xmlやExcel等） データプロバイダ Connection Command DataReader Transaction Transaction DataAdapter プログラム（C# or VB.NET or etc) DataSet DataTable
- 9. 一貫性のある操作 • 各ソースに対応した”プロバイダ” – 製品専用のプロバイダ • SQL Server • SQL Server CE • Oracle • MySQL • PostgreSQL …等々。 – 汎用ドライバ用 • OLE DB • ODBC
- 10. プロバイダはインタフェースを実装 • 共通のインタフェースを実装することで 操作の一貫性を保証 – IDataReader – IDbConnection – IDbCommand – IDataParameter – IDbTransaction – IDbDataAdapter
- 12. クエリ実行の基本：Command • Commandオブジェクトによりクエリ実行 – DML・DDL・DCL • CommandにSQLをセットして実行 • 結果としてレコードが返るときは？ → DataReaderを使う
- 13. データ読込の基本：DataReader • Commandの結果DataReaderが返る • レコードに対して順番にアクセス – DBのカーソルやADOのRecordSetに近い
- 14. 最も基本的なデータアクセス流れ • DBに接続 – Connectionオブジェクト • コマンドにSQLをセット – Commandオブジェクト • コマンドを実行してリーダーを作成 – DataReaderオブジェクト リーダーをループしながらデータを読む
- 15. 最も基本的なデータアクセス流れ DB Connection 接続文字列 (1) Command SQL： SELECT * FROM HOGEHOGE (2) DataReader(3)
- 16. コード例
- 19. ORMって？ • Object-Relational mapper / mapping – O/RM 、 O/R-M、OR-M – 「おーあーるまっぱー」 • 永続化データに対するギャップを埋める – メモリ上の変数とDB上のカラムのマッピング – "オブジェクト操作"と"DBの操作" • その他、DB操作をラップ
- 20. 代表的な機能 • クエリの自動生成 • データ（値）のマッピング • DB操作のラッピング • ソースコード自動生成 ライブラリや実装よって有無はあります
- 21. 例：Entity Framework • .NET用のORMであるEntity Framework を例としてデモします – ASP.NET MVC 4 + Entity Framework
- 22. Entity Frameworkの例 • メソッドを呼ぶだけでデータを取得 – 列挙型のオブジェクトとしてデータが 「マネージドのオブジェクト」として取得できる • オブジェクトに値とセットしてメソッドを呼 べば更新完了 SQLを全く意識しない DBの接続等の制御用もまったく意識しない
- 23. .NETで利用できるORMの例 • マイクロソフト製 – ADO.NET DataSet – LINQ to SQL – Entity Framework • サードパーティー製 – NHibernate – S2Dao.NET – LightSpeed（商用） …等々
- 25. ORM≠銀の弾丸
- 26. ORMを使うべきか否か • "便利なケース"では使うべき – どんどん使いましょう • "美味しくない場合"は使わなくてよい – 無理して使うようなものでもない
- 28. DB設計がORM適さなくなりがちなケース • データがアプリケーション内に閉じない – データが多数のアプリで横断的に利用される – アプリから見えない業務ロジックが存在 • 『データ ＞ アプリ』 – 利用範囲の他、権限や寿命 • データ中心アプローチ（DOA）
- 30. パフォーマンスで問題が出るケース • ORMでパフォーマンスが出ない場合が – 仮に設計に問題がなくても • パフォーマンス比較の例 手法 実行時間（短＝速） Hand coded（DataReaderでループ） 47ms NHibernate SQL 104ms Linq 2 SQL ExecuteQuery 181ms Entity framework ExecuteStoreQuery 631ms dapper dot net の公式サイト上のベンチマーク結果より （ https://code.google.com/p/dapper-dot-net/ ）
- 31. その他のアリがちな話 • そもそもDB設計がイケてない – 自動生成のクエリではパフォーマンスが（ – 適切にリレーションが貼られていない • プロバイダが（使いたい）ORMに未対応 – たまにある • DBサーバ・ネイティブクライアント・プロバイダのそれぞ れのバージョンの対応とかも関連 • 自動生成されたSQLがDBAの怒りに触れる（ – DBA：「そんなトン○キなクエリ投げるな！」
- 34. ORMが使えなくても • なるべく楽はしたい • 生ADO.NETはいろいろ面倒 – Connectionはまだしも – SQL組み立てて – Commandを作って – Parameterを作って – 実行して – 値をオブジェクトにマッピング
- 36. Micro-ORMとは • 特徴 – フルスタックのORMほどの機能は無いが – そこそこ便利な機能があって – 軽量で – 早い • そういうカテゴリ（？）のライブラリの総称
- 39. 代表例 • dappar dot net – この後、少し詳しく話します • Massive – https://github.com/robconery/massive • PetaPoco – http://www.toptensoftware.com/petapoco
- 40. dapper dot net • Dapper.NETとも書かれる – .NET向けのMicro-ORM • オープンソース – ApachとMITのデュアルライセンス • サイトはこの辺 – https://code.google.com/p/dapper-dot-net – https://github.com/SamSaffron/dapper-dot- net
- 41. dapper dot net • 作った人： Sam Saffron – Stack Overflowの中の人 • 早い – 生SQL実行（DataReader）とほぼ互角 – Stack Overflowのパフォーマンス改善のため に作られた（らしい）
- 42. dapper dot net • どのDBで使える？ – ADO.NET準拠のプロバイダが使えるなら大抵 いけるんでは？ • IDbConnectionの実装なら、多分 • 確認した範囲 – SQL Server / SQL Server CE – Oracle – MySQL – postgreSQL
- 43. 使い方 • ２STEPで簡単！
- 46. これだけです
- 49. ADO.NETの場合 using (var cn = new SqlCeConnection(connectionString)) { cn.Open(); var sql = "select ID, Name , Age , Email From Employee;"; var cmd = new SqlCeCommand(sql, cn); using (var dr = cmd.ExecuteReader()) { while (dr.Read()) { Console.WriteLine("ID:{0} , Name:{1} , Age:{2} , Email:{3}", dr["ID"], dr["Name"], dr["Age"], dr["Email"]); } } }
- 50. dapperの場合 using (var cn = new SqlCeConnection(connectionString)) { cn.Open(); var sql = "select ID, Name , Age , Email From Employee;"; var result = cn.Query(sql); foreach (var d in result) { Console.WriteLine("ID:{0} , Name:{1} , Age:{2} , Email:{3}", d.ID, d.Name, d.Age, d.Email); } }
- 53. つまり • Query拡張メソッドを実行すると • 戻り値はIEnumerable<dynamic>が返っ てくる • dynamicの中身はカラム名から自動生成さ れた匿名型にマップされている
- 54. 例２：用意した型にマップする
- 55. ADO.NETの場合 using (var cn = new SqlCeConnection(connectionString)) { cn.Open(); var cmd = new SqlCeCommand("select ID, Name , Age , Email From Employee;", cn); var result = new List<EmployeeEntity>(); using (var dr = cmd.ExecuteReader()) { while (dr.Read()) { result.Add(new EmployeeEntity() { ID = (int)dr["ID"], Name = (string)dr["Name"], Age = (int)dr["Age"], Email = (string)dr["Email"] }); } } foreach (var d in result) { Console.WriteLine("ID:{0} , Name:{1} , Age:{2} , Email:{3}", d.ID, d.Name, d.Age, d.Email); } }
- 56. dapperの場合 using (var cn = new SqlCeConnection(connectionString)) { cn.Open(); var sql = "select ID, Name , Age , Email From Employee;"; var result = cn.Query<EmployeeEntity>(sql); foreach (var d in result) { Console.WriteLine("ID:{0} , Name:{1} , Age:{2} , Email:{3}", d.ID, d.Name, d.Age, d.Email); } }
- 59. つまり • 型パラメータTをとる Query拡張メソッドを実行すると • 戻り値はIEnumerable<T>が返ってくる – クエリの結果が型Tにマップされている • カラム名に対応したメンバにマップ • 適切に型の変換も行われている
- 60. 例３：パラメータをバインドする
- 61. ADO.NETの場合 using (var cn = new SqlCeConnection(connectionString)) { cn.Open(); var cmd = new SqlCeCommand("select ID, Name , Age , Email From Employee where Age = @age;", cn); var param = cmd.CreateParameter(); param.SqlDbType = System.Data.SqlDbType.Int; param.Direction = System.Data.ParameterDirection.Input; param.ParameterName = "age"; param.Value = 25; cmd.Parameters.Add(param); var result = new List<EmployeeEntity>(); using (var dr = cmd.ExecuteReader()) { while (dr.Read()) { result.Add(new EmployeeEntity() { ID = (int)dr["ID"], Name = (string)dr["Name"], Age = (int)dr["Age"], Email = (string)dr["Email"] }); } } foreach (var d in result) { Console.WriteLine("ID:{0} , Name:{1} , Age:{2} , Email:{3}", d.ID, d.Name, d.Age, d.Email); }
- 62. dapperの場合 using (var cn = new SqlCeConnection(connectionString)) { cn.Open(); var sql = "select ID, Name , Age , Email From Employee where Age = @Age;"; var result = cn.Query<EmployeeEntity>(sql, new { Age = 25 }); foreach (var d in result) { Console.WriteLine("ID:{0} , Name:{1} , Age:{2} , Email:{3}", d.ID, d.Name, d.Age, d.Email); } }
- 64. つまり • Query拡張メソッドの第二引数に • SQL文中のパラメータと 同名のメンバを持つオブジェクト を渡すと • パラメータとしてバインドして実行する
- 65. その他 • 複数の型（ネストされた型）にバインド することも可能 – 但し、基本１：１ • もちろん、INSERT / UPDATE / DELETE 等も発行できる
- 66. FAQ
- 67. Q１：速度は？ • A1：早いです – 生ADO.NETとほぼ誤差の範囲くらい – 公式サイトのベンチマークも参照
- 68. Q2： DB側の命名がsnake_case… • A2-1：SQLで別名を付ける – first_name as FirstName • A2-2:SetTypeMapという仕組みを使う – 詳細は公式サンプルや、neue ccさんのblog エントリを参照 • http://neue.cc/2012/12/11_390.html
- 69. Q3:SQL書けません！ • A3：頑張って書いてください – どうしても解らない人は、クエリビルダ的な ツール使うといいのでは • SQL Server Management Studio • A5:SQL Mk-2 • SI Object Browser – もしくは、ヘルパライブラリを使う手も • Dapper.Rainbow • Dapper.Contrib
- 70. Q4：マップするクラスは自分書く？ • A4：自分で書きましょう – 別途、自動化・半自動化はできるのでは • DDLやDB定義書から • マクロやT4で自動生成等
- 71. 補足情報 • ソースは1ファイルなのでGithubからとっ てきて入れてもいいです – ちょっと改変して使いたいならそれが楽 • MySQLで高負荷かけると不具合が出るら しい – 詳細と対策などはneue ccさんのblogエント リ参照： • http://neue.cc/2013/08/06_423.html
- 73. まとめ
- 74. まとめ（１） • .NETのデータアクセスはADO.NETが基本 • ORMは便利だが使いにくいケースもある • 間を埋める選択してのMicro-ORM
- 75. まとめ（２） • Micro-ORMは大体こんなもの – SQLは自力で書く – 実行結果やパラメータをマップしてくれる • dapper dot net – 多分もっともメジャーなMicro-ORM – 手軽で便利、（割と）かゆいところに手が届く
- 77. 最後に • 生ADO.NETよりも 「もう少し文化的にやりたい」 とき、dapperはお勧めのソリューション だと思います • Web Pages（WeMatrix）にも良いかも – WebMatrix.Dataに物足りなくなったときの 次の一手として
- 78. 参考
- 79. dapper公式関連 • 公式サイト – https://code.google.com/p/dapper-dot-net/ • ベンチマーク結果あり • ソースコード – https://github.com/SamSaffron/dapper-dot- net • テストコード（サンプルとしても有用）あり – https://github.com/SamSaffron/dapper-dot- net/blob/master/Tests/Tests.cs • Test内に、ベンチマークのプログラムもあり
- 80. その他 • Micro ORMs with Sam Saffron and Rob Conery – http://www.infoq.com/articles/ORM- Saffron-Conery – MassiveのRob ConeryとdapperのSam SaffronへのMicro-ORMについてのインタ ビュー記事