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

CData Python Connector for Azure Analysis Services を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でAzure Analysis Services にOR マッピング可能に。

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 Azure Analysis Services 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 data をビジュアライズできます。 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 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Azure Analysis Services data 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。Azure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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)。

Azure Analysis Services Data への接続

Azure Analysis Services data 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。

To connect to Azure Analysis Services, set the Url property to a valid server, for instance, asazure://southcentralus.asazure.windows.net/server, in addition to authenticating. Optionally, set Database to distinguish which Azure database on the server to connect to.

Azure Analysis Services uses the OAuth authentication standard. OAuth requires the authenticating user to interact with Azure Analysis Services using the browser. You can connect without setting any connection properties for your user credentials. See the Help documentation for more information.

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからAzure Analysis Services に接続します。

必要なモジュールのインストールs

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 Data をモデル化します

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 data 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 Data 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 Data 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。

製品の無償トライアル情報

Azure Analysis Services Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Azure Analysis Services data 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。

 
 
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