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SQLAlchemy ORM を使って、Python でMongoDB のデータに連携する方法
CData Python Connector を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でMongoDB にOR マッピング可能に。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるMongoDB 連携のシナリオ
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 MongoDB は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで MongoDB にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、MongoDB のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でMongoDB 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。
- MongoDB 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
- Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにMongoDB のデータを連携
- 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MongoDB 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MongoDB 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、MongoDB のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("mongodb///?Server=MyServer&Port=27017&Database=test&User=test&Password=Password")
MongoDB への接続には、Server、Database、User、Password プロパティを設定します。MongoDB コレクションにテーブルとしてアクセスするには、自動スキーマ検出を使用することができます。もちろんスキーマ定義の.rsd ファイルを編集して自分でスキーマ定義を書くことも可能です。スキーマに縛られないフリーフォーマットクエリを投げることもできます。
MongoDB 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、restaurants 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 restaurants(base): __tablename__ = "restaurants" borough = Column(String,primary_key=True) cuisine = Column(String) ...
MongoDB 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("mongodb///?Server=MyServer&Port=27017&Database=test&User=test&Password=Password")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(restaurants).filter_by(Name="Morris Park Bake Shop"):
print("borough: ", instance.borough)
print("cuisine: ", instance.cuisine)
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
restaurants_table = restaurants.metadata.tables["restaurants"]
for instance in session.execute(restaurants_table.select().where(restaurants_table.c.Name == "Morris Park Bake Shop")):
print("borough: ", instance.borough)
print("cuisine: ", instance.cuisine)
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。
MongoDB のデータの挿入（INSERT）
MongoDB 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、MongoDB にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = restaurants(borough="placeholder", Name="Morris Park Bake Shop") session.add(new_rec) session.commit()
MongoDB のデータを更新（UPDATE）
MongoDB 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、MongoDB にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(restaurants).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.Name = "Morris Park Bake Shop" session.commit()
MongoDB のデータを削除（DELETE）
MongoDB 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(restaurants).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
MongoDB 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。
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