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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 SQL とpetl フレームワークを使って、SQL Server 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SQL Server 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。SQL Server 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SQL Server 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.sql as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData SQL Server Connector からSQL Server への接続を行います
cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=1433;")
Microsoft SQL Server への接続には以下を入力します。
Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse には以下の接続プロパティを入力して接続します:
SQL Server 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, Freight 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、SQL Server データ を取得して、Freight 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,'Freight') etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')
CData Python Connector for SQL を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、SQL Server 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。
SQL Server Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、SQL Server 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.sql as mod cnxn = mod.connect("User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=1433;") sql = "SELECT ShipName, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Freight') etl.tocsv(table2,'orders_data.csv')