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

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

Redshift Data への接続

Redshift 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。

Redshift への接続には次を設定します:

  • Server: 接続するデータベースをホストしているクラスタのホスト名およびIP アドレス。
  • Port: クラスタのポート。
  • Database: データベース名、ブランクの場合ユーザーのデフォルトデータベースになります。
  • User: ユーザー名。
  • Password: ユーザーのパスワード。

Server およびPort の値はAWS の管理コンソールで取得可能です:

  1. Amazon Redshift console (http://console.aws.amazon.com/redshift) を開く。
  2. Clusters ページで、クラスタ名をクリック。
  3. クラスタのConfiguration タブで、表示された接続文字列からクラスタのURL をコピーします。

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

    engine = create_engine("redshift///?User=admin&Password=admin&Database=dev&Server=examplecluster.my.us-west-2.redshift.amazonaws.com&Port=5439")
    

    Redshift 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、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"
    	ShipName = Column(String,primary_key=True)
    	ShipCity = Column(String)
    	...
    

    Redshift 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("redshift///?User=admin&Password=admin&Database=dev&Server=examplecluster.my.us-west-2.redshift.amazonaws.com&Port=5439")
    factory = sessionmaker(bind=engine)
    session = factory()
    for instance in session.query(Orders).filter_by(ShipCountry="USA"):
    	print("ShipName: ", instance.ShipName)
    	print("ShipCity: ", instance.ShipCity)
    	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

    Orders_table = Orders.metadata.tables["Orders"]
    for instance in session.execute(Orders_table.select().where(Orders_table.c.ShipCountry == "USA")):
    	print("ShipName: ", instance.ShipName)
    	print("ShipCity: ", instance.ShipCity)
    	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。

    Redshift Data の挿入(INSERT)

    Redshift 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、Redshift にすべての追加インスタンスを送ります。

    new_rec = Orders(ShipName="placeholder", ShipCountry="USA")
    session.add(new_rec)
    session.commit()
    

    Redshift Data を更新(UPDATE)

    Redshift 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、Redshift 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.ShipCountry = "USA"
    session.commit()
    

    Redshift Data を削除(DELETE)

    Redshift 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(Orders).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
    session.delete(deleted_rec)
    session.commit()
    

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