Python pandas を使ってAlloyDB データを可視化・分析

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 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。

1. 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
2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAlloyDB データを連携
3. 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。

AlloyDB データへの接続

まずは、本記事右側のサイドバーからAlloyDB Python Connector の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。30日間無償で、製品版の全機能が使用できます。

インストールしたら、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。

• 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

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

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 データをビジュアライズ

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 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 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 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()