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

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Redis Python Connector

Redis 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Redis をシームレスに統合。



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

Redis Data への接続

Redis 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。

次の接続プロパティを設定し、Redis インスタンスに接続します。

  • Server: Redis インスタンスが実行されているサーバーの名前またはアドレスに設定します。Port でポートを指定できます。
  • Password: Redis AUTH コマンドを使用するパスワード保護されたRedis インスタンスへの認証に使用されるパスワードに設定します。

UseSSL を設定すると、接続時にSSL/TLS 暗号化をネゴシエートできます。

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

engine = create_engine("redis///?Server=127.0.0.1&Port=6379&Password=myPassword")

Redis 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)
	...

Redis 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("redis///?Server=127.0.0.1&Port=6379&Password=myPassword")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Customers).filter_by(Country="US"):
	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.Country == "US")):
	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。

Redis Data の挿入(INSERT)

Redis 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、Redis にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = Customers(City="placeholder", Country="US")
session.add(new_rec)
session.commit()

Redis Data を更新(UPDATE)

Redis 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、Redis 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.Country = "US"
session.commit()

Redis Data を削除(DELETE)

Redis 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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