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

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Presto Python Connector

Presto 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Presto をシームレスに統合。



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

Presto Data への接続

Presto 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。

Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

LDAP で認証

LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:

  • AuthScheme: LDAP に設定。
  • User: LDAP で接続するユーザー名。
  • Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。

Kerberos 認証

KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:

  • AuthScheme: KERBEROS に設定。
  • KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
  • KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
  • KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
  • KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
  • User: Kerberos のユーザー。
  • Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。

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

engine = create_engine("presto///?Server=127.0.0.1&Port=8080")

Presto 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"
	FirstName = Column(String,primary_key=True)
	LastName = Column(String)
	...

Presto 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("presto///?Server=127.0.0.1&Port=8080")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Customer).filter_by(Id="123456789"):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("LastName: ", instance.LastName)
	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.Id == "123456789")):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("LastName: ", instance.LastName)
	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。

Presto Data の挿入(INSERT)

Presto 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、Presto にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Customer(FirstName="placeholder", Id="123456789")
session.add(new_rec)
session.commit()

Presto Data を更新(UPDATE)

Presto 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、Presto にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Customer).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Id = "123456789"
session.commit()

Presto Data を削除(DELETE)

Presto 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(Customer).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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