Python でSybase IQ データを変換・出力するETL 処理を作る方法

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 SybaseIQ とpetl フレームワークを使って、Sybase IQ 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Sybase IQ 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。Sybase IQ 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Sybase IQ 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）。

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Sybase IQ 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.sybaseiq as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Sybase IQ Connector からSybase IQ への接続を行います

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=Northwind")

SybaseIQ への接続には、User、Password、Server、Database のプロパティを設定します。TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

Sybase IQ をクエリするSQL 文の作成

Sybase IQ にはSQL でデータアクセスが可能です。Products エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT ProductName, Price FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'"

Sybase IQ データ のETL 処理

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、Sybase IQ データ を取得して、Price 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,'Price')

etl.tocsv(table2,'products_data.csv')

CData Python Connector for SybaseIQ を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Sybase IQ 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。

おわりに

Sybase IQ Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Sybase IQ 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。

フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.sybaseiq as mod

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=Northwind")

sql = "SELECT ProductName, Price FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Price')

etl.tocsv(table2,'products_data.csv')