Python でSybase データをETL

詳細情報をご希望ですか?

無償トライアル:

ダウンロードへ

製品の詳細情報へ:

Sybase Python Connector

SAP Sybase 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SAP Sybase をシームレスに統合。



CData Python Connector for Sybase を使って、Python petl でSybase data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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 Sybase とpetl フレームワークを使って、Sybase に連携するPython アプリや、Sybase データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

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Sybase 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。Sybase 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Sybase 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)。

Sybase Data への接続

Sybase 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。

Sybase は、Basic 認証、Kerberos 認証、LDAP 認証などの認証方法をいくつかサポートしています。

Basic 認証を使用した接続

次を設定してデータを認証し接続します。User およびPassword を設定してSybaseIQ 認証を使用します。

  • User:認証Sybase ユーザーのユーザー名に設定。
  • Password:認証Sybase ユーザーのパスワードに設定。
  • Server:SybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースインスタンスの名前またはネットワークアドレスに設定。
  • Database:指定されたサーバーで実行されているSybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースの名前に設定。

オプションで、UseSSL をtrue に設定することにより、TLS/SSL で接続を保護できます。

Note: 上記の本製品 設定でSAP SQL Anywhere のインスタンスに接続することもできます。

Kerberos 認証を使用した接続

Kerberos 認証を活用するには、次の接続プロパティを使用してそれを有効にすることから始めます。

  • AuthScheme:Kerberos に設定すると、Sybase への認証に使用されます。

Kerberos 認証用に設定する必要がある接続プロパティに関しては、Kerberos の使用 情報を参照してください。

以下は接続文字列の例です。

Server=MyServer;Port=MyPort;User=SampleUser;Password=SamplePassword;Database=MyDB;Kerberos=true;KerberosKDC=MyKDC;KerberosRealm=MYREALM.COM;KerberosSPN=server-name

LDAP 認証を使用した接続

LDAP 認証で接続するには、LDAP 認証メカニズムを使用するようにSybase サーバーサイドを設定する必要があります。

LDAP 用にSybase を設定したら、Basic 認証と同じクレデンシャルを使用して接続できます。

CData Sybase Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでSybase にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:

pip install petl
pip install pandas

Python でSybase データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.sybase as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Sybase Connector からSybase への接続を行います

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=mydatabase;Charset=iso_1;")

Sybase をクエリするSQL 文の作成

Sybase にはSQL でデータアクセスが可能です。Products エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Id, ProductName FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'"

Sybase Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Sybase data を取得して、ProductName カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'ProductName')

etl.tocsv(table2,'products_data.csv')

CData Python Connector for Sybase を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Sybase data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

製品の無償トライアル情報

Sybase Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Sybase data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.sybase as mod

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=mydatabase;Charset=iso_1;")

sql = "SELECT Id, ProductName FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'ProductName')

etl.tocsv(table2,'products_data.csv')