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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。本記事では、CData Python Connector for CockroachDB とpetl フレームワークを使って、CockroachDB のデータにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりCockroachDB のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。CockroachDB にデータをクエリする際、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CockroachDB 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。
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 petl pip install pandas
モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。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。
CData Connector を含むモジュールをインポートします。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.cockroachdb as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData CockroachDB Connector からCockroachDB への接続を行います
cnxn = mod.connect("User=root;Password=root;Database=system;Server=localhost;Port=26257")
CockroachDB に接続するには以下を設定します。
CockroachDB にはSQL でデータアクセスが可能です。Orders エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。この例では、CockroachDB のデータ を取得して、ShipCity カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'ShipCity') etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')
CData Python Connector for CockroachDB を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、CockroachDB のデータ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。
CockroachDB Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、CockroachDB のデータ 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 petl as etl import pandas as pd import cdata.cockroachdb as mod cnxn = mod.connect("User=root;Password=root;Database=system;Server=localhost;Port=26257") sql = "SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'ShipCity') etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')