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詳細はこちら →Oracle Service Cloud 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Oracle Service Cloud をシームレスに統合。 Python や各種ツールからOracle Service Cloud データに連携できるPython データベース API(DB-API)モジュール。
機能紹介
- Oracle Service Cloud NoSQL データへのSQL-92 でのクエリを実現。
- フレキシブルなNoSQL のフラット化 - 自動スキーマ生成、フレキシブルなクエリなど。
- 非DB データソースへのパワフルなメタデータクエリで、SQL ライクなデータアクセスを実現
- クエリ最適化により、可能な限りSQL オペレーションをサーバー側にプッシュし、パフォーマンスを最適化
- サーバーサイドでサポートされないクエリでも、クライアントサイドのSQL 実行エンジンによりSQL-92 オペレーションを実現
- Oracle Service Cloud データにリアルタイムアクセス
- BI、帳票、ETL ツールやカスタムアプリへのシームレスなデータ連携
- データ集計、複雑なJOIN クエリなどのSQL をフルサポート
- TLS 1.2、SHA-256、ECC を含むモダンな暗号化技術によるセキュアな通信。
- Oracle Service Cloud データから自動的にテーブルスキーマを検出・生成。ユーザーのスキーマのカスタマイズも可能
製品仕様
- Oracle Service Cloud with bi-directional access連携用のPython Database API (DB-API) モジュール。
- 使い慣れたSQL でOracle Service Cloud データにアクセス。Oracle Service Cloud に使い慣れたPython Database Connectivity でデータ連携。
- pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
- Oracle Service Cloud Accounts, Contacts, Opportunities, Tasks をシンプルなコマンドラインで探索!
- データ、パラメータ、メタデータでUnicode をフルサポート。
CData Python Connectors の紹介動画
CData Python Connectors の基本的な使い方を紹介する動画でシンプルかつパワフルな連携をご覧ください。
Python Connector 動画を見るPython からOracle Service Cloud にデータ連携
サポートされたデータソースにわたり統一されたSQL アクセスを実現するPyton Connector
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Python からOracle Service Cloud への標準連携
Oracle Service Cloud データに以下のPython ベースのフレームワークから連携を実現:
- データ分析/ビジュアライゼーション:Jupyter Notebook、pandas、Matplotlib
- ORM:SQLAlchemy、SQLObject、Storm
- ウェブアプリケーション:Dash、Django
- ETL:Apache Airflow、Luigi、Bonobo、Bubbles、petl
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Python 標準ツールへの統合
Oracle Service Cloud Connector は、Anaconda、Visual Studio Python IDE、PyCharm などの人気のデータサイエンスおよび開発ツールに統合して利用可能です。
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レプリケーションとキャッシング
CData のレプリケーションやキャッシングコマンドにより、簡単にローカルおよびクラウドデータストア(Oracle、SQL Server、Google Cloud SQL、etc.)へのデータのコピーができます。レプリケーションコマンドはインテリジェントな差分更新によるデータのキャッシュを行う機能を備えています。
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文字列型、日付型、数値型のSQL 関数群
Oracle Service Cloud Connector は50以上の関数ライブラリを持ち、カラムと出力フォーマットを操作します。代表的な例では正規表現、JSON、およびXML 処理機能があります。
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コラボラティブクエリ処理
Python Connector はクライアント側における追加処理を実現することにより、接続するデータソースの機能を高め、SUM、AVG、MAX、MIN などの分析集計を可能にします。
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容易なスキーマのカスタマイズ
Oracle Service Cloud Connector のデータモデルはテーブル / カラムの追加や削除、データ型の変更などのカスタマイズが簡単に行えます。追加ビルドは不要です。カスタマイズは、human-readable スキーマを使ってランタイムで編集ができます。
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セキュアな接続
すべてのクライアント - サーバー間接続において、TLS / SSL データ暗号化などのエンタープライズレベルのセキュリティ機能が備わっています。
Python でOracle Service Cloud データに連携
CData Python Connectors は、標準化されたデータベースAPI(DB-API)インターフェースでOracle Service Cloud にアクセスすることができます。幅広いPython データツールからのデータ連携が簡単に実現します。Python からのデータ連携をデータソース固有のインターフェースを意識することなくベーシックなパターンで連携を行うことができます::
- Oracle Service Cloud に接続する接続プロパティを設定
- Oracle Service Cloud をクエリしてデータを取得・更新
- Python データツールからOracle Service Cloud データに連携
Python からOracle Service Cloud にデータ連携する方法
Python からデータに接続するには、エクステンションをインポートして接続を作ります:
import cdata.oracle service cloud as mod conn = mod.connect("[email protected]; Password=password;") #Create cursor and iterate over results cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT * FROM Accounts") rs = cur.fetchall() for row in rs: print(row)
エクステンションをインポートすると、使い慣れたPython モジュールやツールキットからあらゆるエンタープライズデータに連携が可能になり、データ活用のためのPython アプリケーションをすばやく構築できます。
pandas でOracle Service Cloud データをビジュアライズ
Oracle Service Cloud Python Connector はデータセントリックなインターフェースを備え、pandas やSQLAlchemy をはじめとするツールに統合して利用してデータを分析しビジュアライズすることができます。
engine = create_engine("oracle service cloud///Password=password&User=user") df = pandas.read_sql("SELECT * FROM Accounts", engine) df.plot() plt.show()
フルCRUD サポート
読み込み書き込み双方に対応、Oracle Service Cloud Connector は、フルCRUD(Create、Read、Update、Delete)処理をサポートします。ユーザーは、データベーステーブルにアクセスするように、Oracle Service Cloud Connector にアクセスして、自在にデータを処理することができます。