SQLAlchemy ORM を使って、Python でCosmos DB データに連携

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Cosmos DB Python Connector

Cosmos DB へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにCosmos DB をシームレスに統合。



CData Python Connector for Cosmos DB 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Cosmos DB 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 Cosmos DB は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Cosmos DB にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Cosmos DB data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でCosmos DB に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 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Cosmos DB 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。Cosmos DB 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Cosmos DB 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)。

Cosmos DB Data への接続

Cosmos DB 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。

SQL API を使ってCosmos DB アカウントに接続するために必要な接続文字列を取得するには、Azure Portal にログインして「Azure Cosmos DB」を選択し、自分のアカウントを選択します。「Settings」セクションで、「Connection String」をクリックして次の値を設定します。

  • AccountEndpoint: 値は、Cosmos DB アカウントの「Keys」ブレードからのCosmos DB アカウントURL である必要があります。
  • AccountKey: Azure ポータルで、Cosmos DB サービスに移動してAzure Cosmos DB アカウントを選択します。リソースメニューから、 「Keys」ページに移動します。「PRIMARY KEY」値を見つけ、Token をこの値に設定します。

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Cosmos DB 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Cosmos DB 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、Cosmos DB data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("cosmosdb///?AccountEndpoint=myAccountEndpoint&AccountKey=myAccountKey")

Cosmos DB 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、Customers 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 Customers(base):
	__tablename__ = "Customers"
	City = Column(String,primary_key=True)
	CompanyName = Column(String)
	...

Cosmos DB 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("cosmosdb///?AccountEndpoint=myAccountEndpoint&AccountKey=myAccountKey")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Customers).filter_by(Name="Morris Park Bake Shop"):
	print("City: ", instance.City)
	print("CompanyName: ", instance.CompanyName)
	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

Customers_table = Customers.metadata.tables["Customers"]
for instance in session.execute(Customers_table.select().where(Customers_table.c.Name == "Morris Park Bake Shop")):
	print("City: ", instance.City)
	print("CompanyName: ", instance.CompanyName)
	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。

Cosmos DB Data の挿入(INSERT)

Cosmos DB data への挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、Cosmos DB にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Customers(City="placeholder", Name="Morris Park Bake Shop")
session.add(new_rec)
session.commit()

Cosmos DB Data を更新(UPDATE)

Cosmos DB data の更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、Cosmos DB にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Customers).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Name = "Morris Park Bake Shop"
session.commit()

Cosmos DB Data を削除(DELETE)

Cosmos DB data の削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(Customers).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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