はじめに
PythonでWeb APIを開発する際に注目されているFastAPIは、軽量かつ高速なフレームワークとして知られています。
個人の備忘録程度の走り書きとなっておりますが、温かい目で見守っていただければ幸いです。
本記事では、FastAPIと一緒に使用できるORM（Object Relational Mapping）ライブラリについて整理します。
書こうと思ったきっかけ
FastAPIでAPI開発をしている中で、どのORMを選ぶべきか悩む場面がありました...。
公式ドキュメントにも複数の選択肢があるため、それぞれの特徴を整理して比較したいと思ったのがきっかけです。
FastAPIとORMライブラリの関係について
プログラミング言語には、データベース操作を効率化するためのORM（Object Relational Mapping）ライブラリがいくつか用意されています。中にはWebフレームワークに内包されているものもあり、選択するフレームワークによって使用するORMがある程度決まっているケースもあります。
以下は代表的なORMライブラリの一例です。
| ORM | 言語 | Webフレームワーク |
|---|---|---|
| SQLAlchemy | Python | FastAPI など |
| DjangoORM | Python | Django |
FastAPI は Python の Web フレームワークのひとつですが、Djangoのように特定のORMを内包しているわけではありません。そのため、FastAPIでは開発者が自由に ORM を選択することができます。中でも最も一般的なのが SQLAlchemy で、FastAPIの公式ドキュメントでも推奨されています。
FastAPIにおすすめのORMライブラリ
FastAPIで使用するのにおすすめのORMを紹介します。
SQLAlchemy（+ Alembic）
- 特徴：高機能で柔軟性が高く、業務開発でも広く使われている。
- メリット：
- ドキュメントが豊富。
- Alembicと組み合わせることでマイグレーション管理も可能。
- デメリット：
- 初期設定がやや複雑。
- 学習コストが少し高い。
FastAPI公式ドキュメントでもSQLAlchemyの使用が推奨されています（個人調べ）。
参考文献
Tortoise ORM
- 特徴：Django ORMに似た直感的な書き方ができる非同期対応ORM。
- メリット：
-
async/awaitベースの非同期処理に対応。 - 軽量で扱いやすい。
-
- デメリット：
- 高度な機能や柔軟性はSQLAlchemyに劣る。
- ドキュメントや事例が少ない。
参考文献
まとめ
FastAPIはORMを内包していない分、自由度が高く、プロジェクトの性質に応じてORMを選べる点が魅力です。
- 業務向け・拡張性重視なら：SQLAlchemy + Alembic
- 軽量・非同期重視なら：Tortoise ORM や Ormar
学習コストと開発目的のバランスを見ながら、自分に合ったORMに参考にしてみてください！！