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さて、Ectoはクエリを喜んで受け入れます。キャスト操作の後、補間されたecto.date式を基礎(chǔ)となる日付タイプに変換します。これにより、基礎(chǔ)となるデータベース（MySQL、この場合）が日付と日付の比較を処理できます。

動的フィールドアクセス

ECTOはトランザクションをどのように処理しますか？

ectoは、単一のトランザクションで複數(shù)の操作を?qū)g行できるRepo.Transaction関數(shù)を提供します。操作が失敗した場合、トランザクション內(nèi)で行われたすべての変更がロールバックされます。これにより、データの一貫性と整合性が保証されます。

ectoは最初にPostgreSQLで動作するように設(shè)計されていましたが、MySQLやMySQLなどの他のデータベースもサポートしています。 sqlite。 ECTOリポジトリをセットアップするときにデータベースタイプを指定できます。

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Elixir＆＃x27; s cecto querying dsl：beyond the basics

Lisa Kudrow

Feb 18, 2025 am 10:53 AM

Elixir＆＃x27; s cecto querying dsl：beyond the basics

この記事は、ElixirのECTO Querying DSL：The Basicsを理解することでカバーしたECTOの基礎(chǔ)に基づいています。クエリ構(gòu)成、結(jié)合と関連付け、SQLフラグメントインジェクション、明示的なキャスト、ダイナミックフィールドアクセスなど、ECTOのより高度な機能を探索します。

もう一度、Elixirの基本的な知識とEctoの基本が想定されています。これについては、ElixirのEcto Libraryの紹介で取り上げられています。

キーテイクアウト

ectoは、モデル內(nèi)のテーブル関係（結(jié)合と関連性）を処理する機能を提供します。 has_one/3、has_many/3、およびbelongs_to/3マクロを使用して定義された協(xié)會は、開発者がモデルの外部キーとして実裝されたテーブル関係を処理できるようにします。

3つの個別のクエリを作成し、それらを組み合わせてドライヤーとより再利用可能なコードを?qū)g現(xiàn)する方法を見てみましょう。
SQLバージョンは非常に反復的ですが、一方、ECTOバージョンは非常に乾燥しています。最初のクエリ（get_users_overview）は、基本的なユーザー情報を取得するための一般的なクエリです。 2番目のクエリ（search_by_username）は、検索しているユーザー名に従ってユーザー名をフィルタリングすることにより、最初のクエリを構(gòu)築します。 3番目のクエリ（paginate_query）は、2番目のクエリから構(gòu)築され、結(jié)果を制限し、特定のオフセットから取得します（ページネーションの基礎(chǔ)を提供するため）。

參加して協(xié)會

參加は、クエリするときはかなり基本的ですが、それでも今はそれらをカバーしているだけです。この理由は、Ectoだけで參加することについて學ぶことが役に立たないためです。同様に関連についても知る必要があります。これらについては學ぶのは難しくありませんが、これまでにカバーされている他のトピックほど些細なことではありません。簡単に言えば、アソシエーションにより、開発者はモデル內(nèi)のテーブル関係（外部キーとして実裝）を処理できます。それらは、has_one/3およびhas_many/3マクロ（他のモデルを含むモデル用）を使用して各モデルのスキーマで定義され、belbings_to/3マクロ（他のモデルの範囲であるモデル - 外部キーを持つモデル）。

ectoingアプリケーションを見ると、ectoing.userモデルとectoing.messageモデルの間の関連性の1つの例を見ることができます。 ectoing.userで定義されているスキーマは、次の関連付けを定義しています：

SELECT id, username FROM users; SELECT id, username FROM users WHERE username LIKE "%tp%"; SELECT id, username FROM users WHERE username LIKE "%tp%" LIMIT 10, 0;

ここで、モデル、ectoing.messageはectoing.userモデルに屬していると言っています。また、協(xié)會を以下と名付けました。デフォルトでは、ECTOは_IDをBENBSS_TO ASSOACITION名に追加し、それを外部キー名として使用します（ここでは、user_idになります）。このデフォルトの動作は、foreign_keyオプションを指定することにより、外部キー名を手動で指定することでオーバーライドできます。たとえば、

ここで、參加を使用してユーザーとそのメッセージを取得する簡単なクエリを見てみましょう。

offset <span>= 0
</span>username <span>= <span>"%tp%"</span>
</span>
<span># Keywords query syntax
</span>get_users_overview <span>= from u in Ectoing.User,
</span>  <span>select: [u.id, u.username]
</span>
search_by_username <span>= from u in get_users_overview,
</span>  <span>where: like(u.username, ^username)
</span>
paginate_query <span>= from search_by_username,
</span>  <span>limit: 10,
</span>  <span>offset: ^offset
</span>
<span># Macro syntax
</span>get_users_overview <span>= (Ectoing.User
</span><span>|> select([u], [u.id, u.username]))
</span>
search_by_username <span>= (get_users_overview
</span><span>|> where([u], like(u.username, ^username)))
</span>
paginate_query <span>= (search_by_username
</span><span>|> limit(10)
</span><span>|> offset(^offset))
</span>
Ectoing<span>.Repo.all paginate_query
</span>

返された値：

has_many <span>:messages, Ectoing.Message
</span>

注目すべきことに、メッセージ協(xié)會を含む多くのアンロードされた関連付けがあります。この関連付けの読み込みは、クエリの結(jié)果セットから、またはクエリ自體からの2つの方法のいずれかで実行できます。結(jié)果セットからのロード関連は、repo.preload関數(shù)を使用して実行できます：

belongs_to <span>:user, Ectoing.User
</span>

<span># Ectoing.Message
</span>belongs_to <span>:user, Ectoing.User, foreign_key: some_other_fk_name
</span>

クエリ內(nèi)からのロードアソシエーションは、ASSOCとPreload関數(shù)の組み合わせを使用して実行できます。

<span>SELECT * FROM users u INNER JOIN messages m ON u.id = m.user_id WHERE u.id = 4;
</span>

次に、結(jié)果に関連付けられているメッセージがロードされています：

<span># Keywords query syntax
</span>query <span>= from u in Ectoing.User,
</span>  <span>join: m in Ectoing.Message, on: u.id == m.user_id,
</span>  <span>where: u.id == 4
</span>
<span># Macro syntax
</span>query <span>= (Ectoing.User
</span><span>|> join(:inner, [u], m in Ectoing.Message, u.id == m.user_id)
</span><span>|> where([u], u.id == 4))
</span>
Ectoing<span>.Repo.all query
</span>

協(xié)會は、私たちの主要なキーと外部のキー列に暗黙的に參加するため、句を指定する必要はありません。上記から、協(xié)會のプリロードに関しては、ゆっくりとロードされていないこともわかります。協(xié)會は、必要な場合は明示的にロードする必要がありますこの記事は、ECTOのDSLのクエリに特に焦點を當てているため、ここでの関連付けの挿入、更新、削除をカバーすることはありません。これの詳細については、Ecto AssociationsやEmbedsを使用してブログ投稿をご覧ください。

SQLフラグメントインジェクション

ユーザー名フィールドでケースに敏感な検索を?qū)g行しましょう。

（上記にはMySQL固有のSQLが含まれています。別のデータベースを使用している場合、これは機能しません。

<span>SELECT id, username FROM users;
</span><span>SELECT id, username FROM users WHERE username LIKE "%tp%";
</span><span>SELECT id, username FROM users WHERE username LIKE "%tp%" LIMIT 10, 0;
</span>

Fragment/1関數(shù)は、SQLコードを最初のパラメーターとして注入したい文字列として取得します。列と値をSQLコードフラグメントにバインドできるようにします。これは、文字列內(nèi)のプレースホルダー（疑問符として）を介して行われ、その後の引數(shù)はそれぞれ各プレースホルダーに縛られています。

offset <span>= 0
</span>username <span>= <span>"%tp%"</span>
</span>
<span># Keywords query syntax
</span>get_users_overview <span>= from u in Ectoing.User,
</span>  <span>select: [u.id, u.username]
</span>
search_by_username <span>= from u in get_users_overview,
</span>  <span>where: like(u.username, ^username)
</span>
paginate_query <span>= from search_by_username,
</span>  <span>limit: 10,
</span>  <span>offset: ^offset
</span>
<span># Macro syntax
</span>get_users_overview <span>= (Ectoing.User
</span><span>|> select([u], [u.id, u.username]))
</span>
search_by_username <span>= (get_users_overview
</span><span>|> where([u], like(u.username, ^username)))
</span>
paginate_query <span>= (search_by_username
</span><span>|> limit(10)
</span><span>|> offset(^offset))
</span>
Ectoing<span>.Repo.all paginate_query
</span>

明示的なキャスト

^usernameなどのクエリフラグメントがある場合、u.usernameはfield：username、：string in the schemaとして定義されます。ユーザー名変數(shù)は、ectoによって文字列に自動的にキャストされます。 >

ただし、Ectoが定義されたフィールドタイプに補間された表現(xiàn)をキャストすることを常に望んでいるとは限りません。また、Ectoは、式をキャストするタイプを推測することができません（通常、これはSQLコードの斷片が関與している場合です）。どちらの場合も、Type/2関數(shù)を使用して、キャストする式とそれをキャストする型を指定できます。これは、これがより興味深いシナリオだからです。 Ectoingアプリケーションでは、ecto.schema.timestamps Macroを使用して、各テーブルに2つの追加フィールドを追加しました：updated_atとinserted_at。マクロは、デフォルトでは、これらのフィールドのタイプを設(shè)定して、ecto.datetimeの種類を持つように設(shè)定します。さて、今月に何人のユーザーが登録したかを確認したい場合は、次のような簡単なクエリを使用できます。

ただし、ecto.date structをecto.dateTime structにキャストできないため、これはecto.casterrorを提供します（補間ecto.date式をタイプecto.datetimeのフィールドと比較しているため）。この場合、ecto.datetime structを構(gòu)築するか、ecto.dateTimeの代わりにecto.dateに式をキャストしたいことをectoに指定することができます。

さて、Ectoはクエリを喜んで受け入れます。キャスト操作の後、補間されたecto.date式を基礎(chǔ)となる日付タイプに変換します。これにより、基礎(chǔ)となるデータベース（MySQL、この場合）が日付と日付の比較を処理できます。

動的フィールドアクセス

クエリを一緒に作成することから例に戻りましょう。ここでは、ユーザー名検索を?qū)g行しました。

<span>SELECT id, username FROM users;
</span><span>SELECT id, username FROM users WHERE username LIKE "%tp%";
</span><span>SELECT id, username FROM users WHERE username LIKE "%tp%" LIMIT 10, 0;
</span>

その後に來たページネーションクエリのように、このクエリも一般化することができ、特定のテーブルから任意のフィールドを検索できます。これは、ダイナミックフィールドアクセスを?qū)g行することで実行できます。

フィールド/2関數(shù)は、フィールドを動的に指定する必要がある場合に使用されます。その最初の議論は、アクセスするフィールドの表であり、2番目の引數(shù)は、アトムとして指定されたフィールドの名前自體です。上記のような一般的なクエリを使用して、関數(shù)內(nèi)でそれをカプセル化し、パラメーターを使用して、指定されたクエリで指定されたテーブルから特定のフィールドを検索できます。

offset <span>= 0
</span>username <span>= <span>"%tp%"</span>
</span>
<span># Keywords query syntax
</span>get_users_overview <span>= from u in Ectoing.User,
</span>  <span>select: [u.id, u.username]
</span>
search_by_username <span>= from u in get_users_overview,
</span>  <span>where: like(u.username, ^username)
</span>
paginate_query <span>= from search_by_username,
</span>  <span>limit: 10,
</span>  <span>offset: ^offset
</span>
<span># Macro syntax
</span>get_users_overview <span>= (Ectoing.User
</span><span>|> select([u], [u.id, u.username]))
</span>
search_by_username <span>= (get_users_overview
</span><span>|> where([u], like(u.username, ^username)))
</span>
paginate_query <span>= (search_by_username
</span><span>|> limit(10)
</span><span>|> offset(^offset))
</span>
Ectoing<span>.Repo.all paginate_query
</span>

結(jié)論

に関するよくある質(zhì)問（FAQ） ElixirのECTOはDSLをクエリしているのは何ですか？それが重要なのはなぜですか？

ELIXIRのECTOクエリDSL（ドメイン固有言語）は、データベースと対話するための強力なツールです。 SQLに近い構(gòu)文でクエリを書き込む方法を提供しますが、コンパイル時間の安全性、Elixirコードとのより良い統(tǒng)合、抽象化とコードの再利用の可能性の追加の利點があります。開発者は、より読みやすく保守可能な方法で複雑なクエリを書くことができ、エラーの可能性を減らし、コードを理解して修正しやすくすることができるため、重要です。

ectoは、has_many、has_one、およびbelunks_to macrosを使用して、テーブル間の関連性を定義する方法を提供します。これらの関連性により、関連するデータを便利で効率的な方法で照會することができます。たとえば、ユーザースキーマがあり、各ユーザーに多くの投稿がある場合、簡単なクエリを持つユーザーのすべての投稿を取得できます。？