SQLAlchemy ORM を使って、Python でAzure Synapse 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 AzureSynapse は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Azure Synapse にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Azure Synapse のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でAzure Synapse 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. Azure Synapse 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Azure Synapse 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Azure Synapse 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Azure Synapse 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、Azure Synapse のデータに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("azuresynapse///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=Northwind")

Azure Synapse への接続

Azure Synapse データベースに接続するには、認証に加えて（下記参照）、次のプロパティを設定します。

• Server：Azure を実行しているサーバー。Azure ポータルにログインして、［Azure Synapse Analytics］->［Select your database］->［Overview］->［Server name］に進むと確認できます。
• Database：［Azure Synapse Analytics］ページのAzure ポータルに表示されるデータベース名。

Azure Synapse への認証

次のプロパティを使用してAzure Synapse に接続します。

• User：Azure との認証のためのユーザー名。
• Password：認証ユーザーに関連付けられたパスワード。

Azure Synapse 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、Products 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 Products(base):
	__tablename__ = "Products"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	ProductName = Column(String)
	...

Azure Synapse 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("azuresynapse///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=Northwind")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Products).filter_by(ProductName="Konbu"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("ProductName: ", instance.ProductName)
	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

Products_table = Products.metadata.tables["Products"]
for instance in session.execute(Products_table.select().where(Products_table.c.ProductName == "Konbu")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("ProductName: ", instance.ProductName)
	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。

Azure Synapse のデータの挿入（INSERT）

Azure Synapse 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、Azure Synapse にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Products(Id="placeholder", ProductName="Konbu")
session.add(new_rec)
session.commit()

Azure Synapse のデータを更新（UPDATE）

Azure Synapse 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、Azure Synapse にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Products).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.ProductName = "Konbu"
session.commit()

Azure Synapse のデータを削除（DELETE）

Azure Synapse 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(Products).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

Azure Synapse 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。