SQLAlchemy ORM を使って、Python でAlloyDB のデータに連携する方法

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Pythonエコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for AlloyDB は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで AlloyDB にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、AlloyDB のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でAlloyDB に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. AlloyDB をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAlloyDB のデータを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてAlloyDB の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

必要なモジュールのインストール

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします：

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います：

import sqlalchemy

Python でAlloyDB のデータをモデル化

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、AlloyDB のデータに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("alloydb///?User=alloydb&Password=admin&Database=alloydb&Server=127.0.0.1&Port=5432")

AlloyDB 接続プロパティの取得・設定方法

AlloyDB に接続するには、次の接続プロパティが必要です。

• Server：AlloyDB データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。
• Port（オプション）：AlloyDB データベースをホスティングしているサーバーのポート。このプロパティはデフォルトで5432に設定されます。
• User：AlloyDB サーバーに認証する際に使われるユーザー。
• Password：AlloyDB サーバーに認証する際に使われるパスワード。
• Database（オプション）：AlloyDB サーバーに接続する場合のデータベース。設定されていない場合は、ユーザーのデフォルトデータベースが使用されます。

AlloyDB への認証

標準認証

標準認証で接続する場合は、これ以上のアクションは必要ありません。

pg_hba.conf 認証スキーム

CData 製品がサポートしている他の認証方法では、AlloyDB サーバー上のpg_hba.conf ファイルで有効化する必要があります。

AlloyDB サーバーでの認証の設定については、こちらを参照してください。

MD5

pg_hba.conf ファイルのauth-method をmd5 に設定すると、MD5 パスワード検証を使用して認証できます。

SASL

CData 製品は、SASL（特にSCRAM-SHA-256）でパスワードを検証することで認証できます。

この認証方法を使用するには、pg_hba.conf ファイルのauth-method をscram-sha-256 に設定します。

Kerberos

Kerberos 認証は、CData 製品が接続を試行している際にAlloyDB サーバーで開始されます。この認証方法を有効化するには、AlloyDB サーバーでKerberos を設定します。AlloyDB サーバーでのKerberos 認証の設定を完了したら、CData 製品からKerberos 認証を行う方法については、ヘルプドキュメントの「Kerberos の使用」セクションを参照してください。

AlloyDB のデータのマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、Orders テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド（カラム）を定義します。

base = declarative_base()
class Orders(base):
	__tablename__ = "Orders"
	ShipName = Column(String,primary_key=True)
	ShipCity = Column(String)
	...

AlloyDB のデータをクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("alloydb///?User=alloydb&Password=admin&Database=alloydb&Server=127.0.0.1&Port=5432")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Orders).filter_by(ShipCountry="USA"):
	print("ShipName: ", instance.ShipName)
	print("ShipCity: ", instance.ShipCity)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

Orders_table = Orders.metadata.tables["Orders"]
for instance in session.execute(Orders_table.select().where(Orders_table.c.ShipCountry == "USA")):
	print("ShipName: ", instance.ShipName)
	print("ShipCity: ", instance.ShipCity)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

AlloyDB のデータの挿入（INSERT）

AlloyDB のデータへの挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、AlloyDB にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Orders(ShipName="placeholder", ShipCountry="USA")
session.add(new_rec)
session.commit()

AlloyDB のデータを更新（UPDATE）

AlloyDB のデータの更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、AlloyDB にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Orders).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.ShipCountry = "USA"
session.commit()

AlloyDB のデータを削除（DELETE）

AlloyDB のデータの削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(Orders).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

AlloyDB からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。