SQLAlchemy ORM を使って、Python でAzure Analysis Services データに連携する方法

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 AAS は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Azure Analysis Services にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Azure Analysis Services データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でAzure Analysis Services に連携して、データを取得、 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. Azure Analysis Services 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. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAzure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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。

必要なモジュールのインストール

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします：

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います：

import sqlalchemy

Python でAzure Analysis Services データをモデル化

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Azure Analysis Services データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("aas///?URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Azure Analysis Services（AAS）接続プロパティの取得・設定方法

接続するには、認証に加えて、Url プロパティを有効なAzure Analysis Services サーバー（例えばasazure://southcentralus.asazure.windows.net/server）に設定します。必要に応じて、Database プロパティを設定して、サーバー上のどのAzure データベースに接続するかを指定できます。

Azure Analysis Services はOAuth 認証標準を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Analysis Services への認証」セクションを参照してください。

Azure Analysis Services データのマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、Customer テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド（カラム）を定義します。

base = declarative_base()
class Customer(base):
	__tablename__ = "Customer"
	Country = Column(String,primary_key=True)
	Education = Column(String)
	...

Azure Analysis Services データをクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("aas///?URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Customer).filter_by(Country="Australia"):
	print("Country: ", instance.Country)
	print("Education: ", instance.Education)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

Customer_table = Customer.metadata.tables["Customer"]
for instance in session.execute(Customer_table.select().where(Customer_table.c.Country == "Australia")):
	print("Country: ", instance.Country)
	print("Education: ", instance.Education)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

Azure Analysis Services 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。