mssql-pythonでデータを取得

mssql-pythonドライバーは、クエリ結果を取得するための複数のフェッチメソッド、行アクセスパターン、カーソルナビゲーション機能を提供します。

取得メソッド

SELECTクエリを実行した後、フェッチメソッドを使って結果を取得します。

fetchone()

1 行を返します。これ以上利用可能な行がない場合は None を返します:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product")

row = cursor.fetchone()
while row:
    print(f"{row.ProductID}: {row.Name} - ${row.ListPrice}")
    row = cursor.fetchone()

fetchmany()

行のリストを返します。 cursor.arraysize デフォルトのバッチサイズ(デフォルト:1)を制御します:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
cursor.arraysize = 100  # Fetch 100 rows at a time

while True:
    rows = cursor.fetchmany()
    if not rows:
        break
    for row in rows:
        print(row.Name)

サイズを直接指定することもできます:

rows = cursor.fetchmany(50)  # Fetch up to 50 rows

フェッチャル()

残りのすべての行をリストとして返します:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product WHERE Color = 'Black'")
rows = cursor.fetchall()

print(f"Found {len(rows)} products")
for row in rows:
    print(row.Name)

fetchval()

スカラークエリに有用な、最初の行の最初の列を返します。

count = cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM Production.Product").fetchval()
print(f"Total products: {count}")

max_price = cursor.execute("SELECT MAX(ListPrice) FROM Production.Product").fetchval()
print(f"Highest price: ${max_price}")

行アクセス パターン

Rowクラスは複数アクセスパターンをサポートしています。

インデックスアクセス

位置別(ゼロベース)による列へのアクセス:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()

product_id = row[0]
name = row[1]
price = row[2]

属性アクセス

名前によるカラムアクセス:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()

product_id = row.ProductID
name = row.Name
price = row.ListPrice

小文字の列名

小文字属性名をグローバルに有効化する:

import mssql_python

settings = mssql_python.get_settings()
settings.lowercase = True

cursor.execute("SELECT ProductID, Name FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()
print(row.productid, row.name)  # Lowercase access
settings.lowercase = False  # Restore default

イテレーション

行は値の反復をサポートします:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()

for value in row:
    print(value)

カーソルの反復処理

カーソルを直接たどって各行を処理します:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")

for row in cursor:
    print(row.Name)

このパターンは、 fetchone() を繰り返し呼び出すのと同等です。

列メタデータ

cursor.descriptionからコラム情報へのアクセス:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")

for col in cursor.description:
    name, type_code, display_size, internal_size, precision, scale, null_ok = col
    print(f"Column: {name}, Type: {type_code}, Nullable: {null_ok}")

行数

cursor.rowcount属性は以下を示します:

• SELECT の場合: execute() の後、フェッチが開始されるまで -1 を返します。 フェッチを開始すると、それまでに取得された行の累計が反映されます。
• INSERT/UPDATE/DELETEの場合:影響を受ける行数。

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
print(f"Rows returned: {cursor.rowcount}")

cursor.execute("CREATE TABLE #PriceUpd (Name NVARCHAR(50), Price DECIMAL(10,2), CategoryID INT)")
cursor.execute("INSERT INTO #PriceUpd VALUES ('A',10,1),('B',20,1),('C',30,2)")
cursor.execute("UPDATE #PriceUpd SET Price = Price * 1.1 WHERE CategoryID = 1")
print(f"Rows updated: {cursor.rowcount}")

カーソルナビゲーション

skip()

取得せずに行をスキップする:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product ORDER BY ProductID")
cursor.skip(10)  # Skip first 10 rows
row = cursor.fetchone()  # Returns 11th row

scroll()

カーソルの位置を前進させる:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product ORDER BY ProductID")

# Move forward 5 rows from current position
cursor.scroll(5, mode='relative')

row = cursor.fetchone()

行数

現在の位置を追跡する:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")

print(f"Initial position: {cursor.rownumber}")  # -1 (before first fetch)

row = cursor.fetchone()
print(f"After fetchone: {cursor.rownumber}")    # 0 (first row fetched)

複数の結果セット

複数の結果セットを処理するために nextset() を使う:

cursor.execute("""
    SELECT * FROM Production.Product WHERE Color = 'Black';
    SELECT * FROM Production.ProductCategory;
    SELECT COUNT(*) FROM Production.Product;
""")

# First result set
products = cursor.fetchall()
print(f"Products: {len(products)}")

# Move to second result set
if cursor.nextset():
    categories = cursor.fetchall()
    print(f"Categories: {len(categories)}")

# Move to third result set
if cursor.nextset():
    count = cursor.fetchval()
    print(f"Total count: {count}")

大きな結果集合

大規模な結果セットの場合、メモリ管理のためにバッチで行を処理します:

def process_batch(rows):
    # Example: print each row. Replace with your own logic.
    for row in rows:
        print(row)

cursor.execute("SELECT * FROM LargeTable")
cursor.arraysize = 1000

while True:
    rows = cursor.fetchmany()
    if not rows:
        break

    process_batch(rows)
    print(f"Processed {cursor.rownumber} rows so far")

コンテキスト マネージャー

コンテキストマネージャーを使って自動リソースクリーンアップを行う:

with mssql_python.connect(connection_string) as conn:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
        for row in cursor:
            print(row.Name)
# Cursor and connection closed automatically

ベスト プラクティス

• 大きな結果には fetchmany() を使い 、すべてをメモリにロードしないようにしましょう。
• サーバーリソースを解放するためにカーソルを閉じてください。
• より読みやすいコードのためにカラム名(属性アクセス)を使いましょう。
• データ変更文の後で チェック rowcount。
• 列がnullableな場合None値を明示的に扱います。

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