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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。本記事では、CData Python Connector for SingleStore とpetl フレームワークを使って、SingleStore のデータにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりSingleStore のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。SingleStore にデータをクエリする際、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SingleStore 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。
pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:
pip install petl pip install pandas
モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。
CData Connector を含むモジュールをインポートします。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.singlestore as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData SingleStore Connector からSingleStore への接続を行います
cnxn = mod.connect("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。
また、オプションで以下を設定することもできます。
標準認証で認証するには、次を設定します。
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。
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。
SingleStore にはSQL でデータアクセスが可能です。Orders エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。この例では、SingleStore のデータ を取得して、ShipCity カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'ShipCity') etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')
CData Python Connector for SingleStore を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、SingleStore のデータ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。
SingleStore Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、SingleStore のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.singlestore as mod cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=3306;") sql = "SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'ShipCity') etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')