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# 追加オプションを使った接続も可

connector = Connector(

ip_type="public", # "private" または "psc" も使用可能

enable_iam_auth=False,

timeout=30,

credentials=None, # 必要ならGoogle認証情報を渡す

refresh_strategy="lazy", # "lazy" または "background"

)

#トランザクション

try:

conn = sql_getconn(connector)

conn.autocommit = False # トランザクション開始、あるいは conn.begin()

cursor = conn.cursor()

# 挿入するデータを準備

new_data = [

{"no": 4, "name": "新しい名前4", "targetDate": "2024-05-01"},

{"no": 5, "name": "新しい名前5", "targetDate": "2024-05-02"},

]

# INSERT文を構築して実行

for data in new_data:

sql = "INSERT INTO test (no, name, targetDate) VALUES (%s, %s, %s)"

values = (data["no"], data["name"], data["targetDate"])

cursor.execute(sql, values)

conn.commit() # トランザクションをコミット

print("Data inserted successfully.")

except Exception as e:

conn.rollback() # エラーが発生した場合はロールバック

print(f"Transaction rolled back due to an error: {e}")

finally:

cursor.close()

conn.close()

#カーソル

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

　params: dict形式で取得#[{'no': 1, 'name': 'Alice',...}, ...]

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.SSCursor)

　大量のデータを効率的に取得するためにストリーミングで結果を処理

cursor.execute(query, params=None)

　cursor.execute("SELECT * FROM test WHERE no = %s", (1,))

　params: プレースホルダーに対応する値のタブルまたはリスト

cursor.executemany(query, param list)

　cursor.executemany("INSERT INTO test (no, name) VALUES (%s, %s)", [(1, 'Alice'), (2, 'Bob')])

　param list:繰り返し実行するパラメータのリストまたはタブルのリスト

cursor.fetchone()

　row = cursor.fetchone()

　#結果があれば (1, 'Alice', "2025-01-01") のような形式で1行のみ取得

cursor.rowcount

　print(cursor.rowcount) #影響を受けた行数を返す

■接続検証用コンテナをビルド (内部IPを使うrun用)

gcloud builds submit --tag asia-northeast1-docker.pkg.dev/prj/artifact_reg_name/app_name

■IAM？
Cloud SQL設定にCloud SQL 管理者 (roles/cloudsql.admin)、Cloud SQL インスタンスユーザー (roles/cloudsql.instanceUser)等のIAMが要る?

IAMユーザならいる、ローカルUserなら不要と思われる、ローカルでもCloud SQL Client (roles/cloudsql.client)等は要る

■Cloud SQL MySQL設定

【開発環境】db_instance01

Enterprise / Sandbox / AsiaNorthEast1 (Tokyo) / Single zone

MySQL ver 8.4

Shared core/1cpu 0.6GB/HDD/10GB(auto increase)

PrivateIP/設定にnwが必要(下記)/Enable private path

Auto daily backup 7days (1-5AM) / Enable point-in-time recovery

Week1 sun 0-1am/Enable query insights

root PW: 69696969

【本番環境】

Enterprise plus? キャッシュ使う?

※CloudSQLはTFファイルに記載がなくてもTFステートファイルにPWを含めてしまうためTF化しない

- NW: projects/prj/global/networks/sql-vpc-nw

- Connection name: prj:asia-northeast1 db_instance01

ユーザの作成 sql-user/82828282

　PWをコードに入れない、シクレMgrに保存

■MySQL

utf8mb4_ja_0900_as_cs_ksを使う

MySQL 8.0のCharset utf8mb4での日本語環境で使うCollationで文字比較をしてみる - CLOVER🍀

_ai... アクセントを区別しない (Accent Insensitive)

_as... アクセントを区別する (Accent Sensitive)

_ci... 大文字・小文字を区別しない (Case Insensitive)

_cs... 大文字・小文字を区別する (Case Sensitive)

_ks... カナを区別する (Kana Sensitive)

_bin... バイナリ

データベースとテーブルの作成

CREATE DATABASE db;

USE db;

CREATE TABLE test (

no INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,

name VARCHAR(8) NOT NULL,

targetDate TIMESTAMP NOT NULL,

PRIMARY KEY (no),

INDEX index_name (name),

INDEX index_targetDate (targetDate)

)

ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_ja_0900_as_cs_ks;

サンプルデータ

INSERT INTO `table` (`name`, `date`) VALUES ('aaa', '2002-02-23');

ORMapperは面倒なのでSQLを使う
ORM Quick Start — SQLAlchemy 2.0 Documentation
【SQLAlchemy】Generic Typesと各種DBの型対応表
SQLAlchemyでのテーブル定義 #Python - Qiita

■データベースフラグ
confが直接変更できなためフラグとしてパラメータを渡せる

データベースフラグを構成する | Cloud SQL for MySQL | Google Cloud

　Cloud SQL studio (コンソールでMySQLが使える)

　　MySQLクライアントを使いたいならAuth proxyが必要

　HA構成だとフェールオーバーやリードレプリカ等が使える

■NW
Cloud SQLを徹底解説！ - G-gen Tech Blog

Cloud SQLが内部IPだとサーバレスVPCコネクタ、or 外部IPならSQL + auth proxy

内部IPで良いのでVPCを作る、CloudSQLを内部IPで作る

サーバレスVPCアクセスコネクタを作る

　vpc: sql-vpc-nw, subnet: sql-vpc-subnet 192.168.77.0/24

　　Gateway 192.168.77.1, Private Google Access On

　　sql-vpc-nw-ip-range 192.168.78.0/24 on cloudSQL

　　run-serverless-vpc-ac 192.168.79.0/28 on Run

ファイアウォールルールでポート (デフォルトで3306など) を開放

Cloud Run のNW設定で、サーバーレス VPCコネクタを選択、ルートオプションとしてすべてのトラフィックを VPC コネクタ経由で送信を選択

CloudSQLを30分程度掛けて起動、接続＞接続テスト

VPC（例: 10.0.0.0/16）

サブネット（Cloud SQL 用）: 10.10.0.0/24（例: us-central1、VPC内）

サブネット（VPCコネクタ用）: 10.8.0.0/28（RunからVPCへ通信用、VPC外）

　VPC コネクタのサブネットは 10.8.0.0/28 のような小さな範囲を使用、VPC外だがrun自体がVPC外だから？

　VPC コネクタはリージョン単位なので、Cloud Run と Cloud SQL を同じリージョンに配置するのが望ましい

Google Cloudの内部NW設計によりVPC内の異なるサブネット間でも通信可能

　VPC内なら異なるリージョンのサブネットでもOK（VPC自体には範囲を設定なしでサブネットでIPが被らなければOKかと

　追加の設定なしで、例えば us-central1 の VM から asia-northeast1 の Cloud SQLに直接アクセス可

外部IPの場合：

アプリがrunならサイドカーコンテナとしてAuth Proxyを追加できる

　サイドカーは同Pod内なのでループバックアドレス127.0.0.1あるいはlocalhost:5432 (Auth Proxy起動時に指定したポート) に通信しCloudSQLに接続する

GCEにDLしてAuth proxyインストールでもいい

　アプリのコネクタはAuth Proxy動いているGCEのIP:ポート番号を指定に通信しCloudSQLに接続する

　FWでポートも開けること

■run サービスアカウント

run-sql@prj.iam.gserviceaccount.com に必要な権限

　Cloud SQL Client (roles/cloudsql.client)

　Run Invoker (roles/run.invoker)

　Compute Network User (roles/compute.networkUser) -VPCコネクタを使用する

runを建てるが、InternalIPのため同プロジェクト同VPCのGCE を作成し移動してCURLでテスト

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" "https://run-sql-test-1212124.asia-northeast1.run.app/test"

■MySQLでUUIDを使うか、連番を使うか? > ULIDを使う

UUIDは連番に対し

　セキュリティ上より安全、サーバが異なってもユニーク

　パフォーマンスが悪い (UUIDをプライマリキーにすると速度が落ちる場合がある)

連番とUUIDの両方を振り出しておく? > ULIDを使うことにする

MySQLでUUIDv4をプライマリキーにするとパフォーマンス問題が起きるのはなぜ？（N回目）