Amazon Redshift Python Connector

Python からRedshift データを自在に読み・書き・更新

Amazon Redshift データをPython ベースのデータアクセス、ビジュアライゼーション、ORM、ETL、AI/ML、カスタムアプリから自在に連携・操作。


  ベータ版ダウンロード

Amazon Redshift 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Amazon Redshift をシームレスに統合。 Python や各種ツールからRedshift 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

  • PostgreSQL 8.0.2 ベースのAmazon Redshift への接続にテイラーメイドされたドライバー
  • Amazon Redshift 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。
  • Amazon Redshift 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

製品仕様

  • Redshift 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Amazon Redshift データにアクセス。Redshift 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。
  • Redshift 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。

WPython Connector 動画を見る

Python からAmazon Redshift 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


  • Python からRedshift への標準連携

    Redshift 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
  • Python 標準ツールへの統合

    Redshift 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。

  • 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。

  • 文字列型、日付型、数値型のSQL 関数群

    Redshift 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。

  • 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。

  • 容易なスキーマのカスタマイズ

    Redshift 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。

  • 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Redshift 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Redshift 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::

  • Redshift に接続する接続プロパティを設定
  • Redshift をクエリしてデータを取得・更新
  • Python データツールからRedshift データに連携


Python からRedshift 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.redshift as mod
conn = mod.connect("User=user@domain.com; Password=password;")

#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM RedshiftTable")
 
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Redshift データをビジュアライズ

Redshift Python Connector はデータセントリックなインターフェースになっていて、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("redshift///Password=password&User=user")

df = pandas.read_sql("SELECT * FROM RedshiftTable", engine)

df.plot()
plt.show()

フルCRUD サポート

Read-only ですか? そんなことはありません。Redshift 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、Redshift 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。

Python Connector の人気動画:

Python Connectors、Jupyter Notebook、pandas