SQLAlchemy ORM を使って、Python でMongoDB データに連携

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MongoDB Python Connector

MongoDB へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにMongoDB をシームレスに統合。



CData Python Connector for MongoDB 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。

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 data をビジュアライズできます。 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 Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムMongoDB data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。MongoDB に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接MongoDB 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

MongoDB Data への接続

MongoDB data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

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。

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからMongoDB に接続します。

必要なモジュールのインストールs

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 Data をモデル化します

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 data 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 Data 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 Data 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 Data の挿入(INSERT)

MongoDB data 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 Data を更新(UPDATE)

MongoDB data 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 Data を削除(DELETE)

MongoDB data 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()

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