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

engine = create_engine("enterprisedb///?User=postgres&Password=admin&Database=postgres&Server=127.0.0.1&Port=5444")

データに接続するには、以下の接続プロパティが必要です。

• Server: EnterpriseDB 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: EnterpriseDB 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。

オプションで、以下を設定することもできます。

• Database: EnterpriseDB サーバーに接続する場合のデフォルトのデータベース。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。

Basic 認証による接続

Basic 認証を使って認証するには、以下を設定します。

• User：EnterpriseDB サーバーに認証する際に使われるユーザー。
• Password：EnterpriseDB サーバーに認証する際に使われるパスワード。

SSL 認証による接続

SSL 認証を利用して、セキュアなセッションを介してEnterpriseDB データに接続できます。以下の接続プロパティを設定して、データに接続します。

• SSLClientCert：クライアント証明書のための証明書ストア名に設定します。クライアントとサーバーの両方のマシンでトラストストアとキーストアが保持される2-way SSL の場合に使用されます。
• SSLClientCertPassword：クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
• SSLClientCertSubject：TLS/SSL クライアント証明書のSubject。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
• SSLClientCertType：クライアントストアの証明書タイプ。
• SSLServerCert：サーバーが受け入れ可能な証明書。

EnterpriseDB 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)
	...

EnterpriseDB 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("enterprisedb///?User=postgres&Password=admin&Database=postgres&Server=127.0.0.1&Port=5444")
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。

EnterpriseDB のデータの挿入（INSERT）

EnterpriseDB 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、EnterpriseDB 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()

EnterpriseDB のデータを更新（UPDATE）

EnterpriseDB 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、EnterpriseDB 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()

EnterpriseDB のデータを削除（DELETE）

EnterpriseDB 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()

EnterpriseDB 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。