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Python でSQL Server データをETL

CData Python Connector for SQL Server を使って、Python petl でSQL Server data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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 SQL Server とpetl フレームワークを使って、SQL Server に連携するPython アプリや、SQL Server データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

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SQL Server 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。SQL Server 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)。

SQL Server Data への接続

SQL Server 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。

Microsoft SQL Server への接続

Microsoft SQL Server への接続には以下を入力します:

  • Server: SQL Server が稼働するサーバー名。
  • User: SQL Server に接続するユーザー名。
  • Password: 接続するユーザーのパスワード。
  • Database: SQL Server データベース名。

Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse への接続

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:

  • Server: Azure 上のサーバー。Azure ポータルの[SQL databases](もしくは[SQL data warehouses])-> データベースを選択 -> [Overview]-> [Server name]で確認で可能です。
  • User: Azure に認証するユーザー名。
  • Password: 認証するユーザーのパスワード。
  • Database: Azure ポータルでSQL databases (or SQL warehouses) ページに表示されるデータベース名。

CData SQL Server Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでSQL Server にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

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

Python でSQL Server データをETL 処理するアプリを構築

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;")

SQL Server をクエリするSQL 文の作成

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'"

SQL Server Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、SQL Server data 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 Server を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、SQL Server data 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。

製品の無償トライアル情報

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 data 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。



フルソースコード

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')
 
 
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