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Python pandas を使ってAlloyDB のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でAlloyDB をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるAlloyDB 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for AlloyDB は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで AlloyDB にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、AlloyDB のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でAlloyDB にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。
CData Python Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- AlloyDB をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAlloyDB のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてAlloyDB の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でAlloyDB にアクセスします。
必要なライブラリのインストール
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
Python でAlloyDB のデータを可視化
次は接続文字列を作成してAlloyDB に接続します。create_engine 関数を使って、AlloyDB に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("alloydb:///?User=alloydb&Password=admin&Database=alloydb&Server=127.0.0.1&Port=5432")
AlloyDB 接続プロパティの取得・設定方法
AlloyDB に接続するには、次の接続プロパティが必要です。
- Server：AlloyDB データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。
- Port（オプション）：AlloyDB データベースをホスティングしているサーバーのポート。このプロパティはデフォルトで5432に設定されます。
- User：AlloyDB サーバーに認証する際に使われるユーザー。
- Password：AlloyDB サーバーに認証する際に使われるパスワード。
- Database（オプション）：AlloyDB サーバーに接続する場合のデータベース。設定されていない場合は、ユーザーのデフォルトデータベースが使用されます。
AlloyDB への認証
標準認証
標準認証（事前に提供されたユーザーとパスワードの組み合わせを使用）は、デフォルトの認証形式です。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。
pg_hba.conf 認証スキーム
CData 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
CData 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
Kerberos 認証は、CData 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、CData 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。
AlloyDB にアクセスするSQL を実行
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)
AlloyDB のデータを可視化
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、AlloyDB のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity") plt.show()
AlloyDB からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。
ソースコード
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin
engine = create_engine("alloydb:///?User=alloydb&Password=admin&Database=alloydb&Server=127.0.0.1&Port=5432")
df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity")
plt.show()
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