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AlloyDB 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AlloyDB をシームレスに統合。
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
こんにちは!ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。
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 AlloyDB を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAlloyDB にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、AlloyDB に連携して、AlloyDB データ をビジュアライズするシンプルなウエブアプリを作ります。
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AlloyDB データ 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。AlloyDB 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AlloyDB 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)。
AlloyDB データ 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。
AlloyDB に接続するには、次の接続プロパティが必要です。
標準認証で接続する場合は、これ以上のアクションは必要ありません。
本製品がサポートしている他の認証方法では、AlloyDB サーバー上のpg_hba.conf ファイルで有効化する必要があります。
AlloyDB サーバーでの認証の設定については、こちらを参照してください。
MD5
pg_hba.conf ファイルのauth-method をmd5 に設定すると、MD5 パスワード検証を使用して認証できます。
SASL
本製品は、SASL(特にSCRAM-SHA-256)でパスワードを検証することで認証できます。
この認証方法を使用するには、pg_hba.conf ファイルのauth-method をscram-sha-256 に設定します。
Kerberos 認証は、本製品が接続を試行している際にAlloyDB サーバーで開始されます。この認証方法を有効化するには、AlloyDB サーバーでKerberos を設定します。AlloyDB サーバーでのKerberos 認証の設定を完了したら、本製品からKerberos 認証を行う方法については、ヘルプドキュメントの「Kerberos の使用」セクションを参照してください。
以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でAlloyDB にアクセスします。
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 pandas pip install dash pip install dash-daq
必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。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。
まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします:
import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.alloydb as mod import plotly.graph_objs as go
接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData AlloyDB Connector にAlloyDB データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("User=alloydb;Password=admin;Database=alloydb;Server=127.0.0.1;Port=5432")
read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。
df = pd.read_sql("""SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", cnxn)
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。
app_name = 'dash-alloydbedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、AlloyDB データ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。
trace = go.Bar(x=df.ShipName, y=df.ShipCity, name='ShipName') app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}), dcc.Graph( id='example-graph', figure={ 'data': [trace], 'layout': go.Layout(alt='AlloyDB Orders Data', barmode='stack') }) ], className="container")
接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。Python コードの最後はこのようです。
if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)
では、Python でウェブアプリを稼働させて、ブラウザでAlloyDB データ を見てみましょう。
python alloydb-dash.py
AlloyDB Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、AlloyDB データ 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。
import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.alloydb as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("User=alloydb;Password=admin;Database=alloydb;Server=127.0.0.1;Port=5432") df = pd.read_sql("SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", cnxn) app_name = 'dash-alloydbdataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash' trace = go.Bar(x=df.ShipName, y=df.ShipCity, name='ShipName') app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}), dcc.Graph( id='example-graph', figure={ 'data': [trace], 'layout': go.Layout(alt='AlloyDB Orders Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)