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

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SAP HANA Python Connector

SAP HANA 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SAP HANA をシームレスに統合。



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

SAP HANA Data への接続

SAP HANA 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。

Server、Database、およびPort プロパティを設定して、対話するSAP Hana データベースのアドレスを指定します。User およびPassword プロパティを設定してサーバーへ認証します。

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

engine = create_engine("saphana///?User=system&Password=mypassword&Server=localhost&Database=systemdb")

SAP HANA 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、Buckets 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 Buckets(base):
	__tablename__ = "Buckets"
	Name = Column(String,primary_key=True)
	OwnerId = Column(String)
	...

SAP HANA 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("saphana///?User=system&Password=mypassword&Server=localhost&Database=systemdb")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Buckets).filter_by(Name="TestBucket"):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("OwnerId: ", instance.OwnerId)
	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

Buckets_table = Buckets.metadata.tables["Buckets"]
for instance in session.execute(Buckets_table.select().where(Buckets_table.c.Name == "TestBucket")):
	print("Name: ", instance.Name)
	print("OwnerId: ", instance.OwnerId)
	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。

SAP HANA Data の挿入(INSERT)

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

new_rec = Buckets(Name="placeholder", Name="TestBucket")
session.add(new_rec)
session.commit()

SAP HANA Data を更新(UPDATE)

SAP HANA 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、SAP HANA にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(Buckets).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Name = "TestBucket"
session.commit()

SAP HANA Data を削除(DELETE)

SAP HANA 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(Buckets).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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