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IBM DB2 Python Connector
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IBM DB2 データ接続用のPython コネクタライブラリ。Pandas、SQLAlchemy、Dash & petl など人気のPython ツールとIBM DB2 を連携。
CData
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 DB2 は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで DB2 にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、DB2 のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でDB2 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 Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてDB2 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。
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
次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、DB2 のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("db2///?Server=10.0.1.2&Port=50000&User=admin&Password=admin&Database=test")
DB2 への接続には以下を入力します：
対応するDB2 のドライバーをインストールする必要があります。
Windows では、IBM Data Server Provider をインストールするだけで十分です。インストールがmachine.config への書き込みを行います。
Java では、IBM Data Server Driver JAR をアプリケーションのwww\WEB-INF\lib\ フォルダに配置する必要があります。
パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
接続文字列形式では以下のようになります。
Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=testUseSSH=true;SSHAuthMode=Password;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;
公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
接続文字列形式では以下のようになります。
Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=test;UseSSH=true;SSHAuthMode=Public_Key;SSHClientCertType=PUBLIC_KEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;
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、Orders 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 Orders(base): __tablename__ = "Orders" OrderName = Column(String,primary_key=True) Freight = Column(String) ...
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。
engine = create_engine("db2///?Server=10.0.1.2&Port=50000&User=admin&Password=admin&Database=test")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Orders).filter_by(ShipCity="New York"):
print("OrderName: ", instance.OrderName)
print("Freight: ", instance.Freight)
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。
Orders_table = Orders.metadata.tables["Orders"]
for instance in session.execute(Orders_table.select().where(Orders_table.c.ShipCity == "New York")):
print("OrderName: ", instance.OrderName)
print("Freight: ", instance.Freight)
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。
DB2 のデータへの挿入には、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、DB2 にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = Orders(OrderName="placeholder", ShipCity="New York") session.add(new_rec) session.commit()
DB2 のデータの更新には、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、DB2 にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(Orders).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.ShipCity = "New York" session.commit()
DB2 のデータの削除には、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(Orders).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
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。