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SQLAlchemy ORM を使って、Python でTeradata 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Teradata 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Teradata 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 Teradata は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Teradata にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Teradata のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でTeradata 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。
- Teradata 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Teradata 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Teradata 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Teradata 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、Teradata のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("teradata///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase")
Teradata に接続するには、次の認証情報を提供し、データベースサーバー名を指定します。
- User: Teradata ユーザーのユーザー名に設定。
- Password: Teradata ユーザーのパスワードに設定。
- DataSource: Teradata サーバー名、DBC 名、またはTDPID を指定。
- Port: サーバーが実行されているポートを指定。
- Database: データベース名を指定。指定されない場合は、CData 製品はデフォルトデータベースに接続されます。
Teradata 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、NorthwindProducts 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 NorthwindProducts(base): __tablename__ = "NorthwindProducts" ProductId = Column(String,primary_key=True) ProductName = Column(String) ...
Teradata 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("teradata///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(NorthwindProducts).filter_by(CategoryId="5"):
print("ProductId: ", instance.ProductId)
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
NorthwindProducts_table = NorthwindProducts.metadata.tables["NorthwindProducts"]
for instance in session.execute(NorthwindProducts_table.select().where(NorthwindProducts_table.c.CategoryId == "5")):
print("ProductId: ", instance.ProductId)
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。
Teradata のデータの挿入（INSERT）
Teradata 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、Teradata にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = NorthwindProducts(ProductId="placeholder", CategoryId="5") session.add(new_rec) session.commit()
Teradata のデータを更新（UPDATE）
Teradata 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、Teradata にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(NorthwindProducts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.CategoryId = "5" session.commit()
Teradata のデータを削除（DELETE）
Teradata 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(NorthwindProducts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
Teradata 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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