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SingleStore データ連携用Python コネクタライブラリ。SingleStore データをPandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。

Python pandas を使ってSingleStore のデータを可視化・分析する方法

CData Python Connector を使えば、Python でSingleStore をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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ライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for SingleStore は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで SingleStore にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、SingleStore のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でSingleStore にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

  1. SingleStore をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
  2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSingleStore のデータを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてSingleStore 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。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でSingleStore にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でSingleStore のデータを可視化

次は接続文字列を作成してSingleStore に接続します。create_engine 関数を使って、SingleStore に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("singlestore:///?User=myUser&Password=myPassword&Database=NorthWind&Server=myServer&Port=3306")

データに接続するには、次の接続プロパティが必要です。

  • Server:SingleStore データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。
  • Port:SingleStore データベースをホスティングしているサーバーのポート。

また、オプションで以下を設定することもできます。

  • SingleStore:SingleStore Server に接続する場合のデフォルトデータベース。設定されていない場合、すべてのデータベースのテーブルが返されます。

標準認証

標準認証で認証するには、次を設定します。

  • User:SingleStore サーバーに認証する際に使われるユーザー。
  • Password:SingleStore サーバーに認証する際に使われるパスワード。

統合セキュリティを使用した接続

標準のユーザー名とパスワードを提供する代わりに、Windows 認証を介して信頼されたされたユーザーをサーバーに認証できます。

SSL 認証

SSL 認証を活用してセキュアなセッションを介してSingleStore データに接続できます。次の接続プロパティを設定し、データに接続します。

  • SSLClientCert:クライアント証明書のための証明書ストア名に設定。クライアントとサーバーの両方のマシンでトラストストアとキーストアが保持される2-way SSL の場合に使用されます。
  • SSLClientCertPassword:クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
  • SSLClientCertSubject:TLS/SSL クライアント証明書のサブジェクト。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
  • SSLClientCertType:クライアントストアの証明書タイプ。
  • SSLServerCert:サーバーが受け入れ可能な証明書。

SSH 認証

SSH を使用して、セキュアにリモートマシンにログインできます。SingleStore データにSSH 経由でアクセスするには、次の接続プロパティを設定します。

  • SSHClientCert:クライアント証明書のための証明書ストア名に設定。
  • SSHClientCertPassword:クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
  • SSHClientCertSubject:TLS/SSL クライアント証明書のサブジェクト。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
  • SSHClientCertType:クライアントストアの証明書タイプ。
  • SSHPassword:SSH サーバーに認証するためのパスワード。
  • SSHPort:SSH 操作に使用するポート。
  • SSHServer:認証しようとしているSSH 認証サーバー。
  • SSHServerFingerPrint:接続先のホストの検証に使用するSSH サーバーのフィンガープリント。
  • SSHUser:SSH サーバーに認証するためのユーザー名。

SingleStore にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)

SingleStore のデータを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、SingleStore のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity")
plt.show()
SingleStore データ in a Python plot (Salesforce is shown).

SingleStore からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

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。



ソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("singlestore:///?User=myUser&Password=myPassword&Database=NorthWind&Server=myServer&Port=3306")
df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity")
plt.show()

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