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SQLAlchemy ORM を使って、Python でTeradata データに連携

CData Python Connector for Teradata を使って、Python アプリケーションおよびスクリプトからSQLAlchemy 経由でTeradata にOR マッピング可能に。

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 Teradata は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Teradata にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Teradata data をビジュアライズできます。 本記事では、SQLAlchemy でTeradata に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 する方法を説明します。

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Teradata 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。Teradata 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Teradata 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)。

Teradata Data への接続

Teradata 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。

Teradata に接続するには、次の認証情報を提供し、データベースサーバー名を指定します。

  • User: Teradata ユーザーのユーザー名に設定。
  • Password: Teradata ユーザーのパスワードに設定。
  • DataSource: Teradata サーバー名、DBC 名、またはTDPID を指定。
  • Port: サーバーが実行されているポートを指定。
  • Database: データベース名を指定。指定されない場合は、本製品はデフォルトデータベースに接続されます。

以下の手順でSQLAlchemy をインストールして、Python オブジェクトからTeradata に接続します。

必要なモジュールのインストールs

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います:

import sqlalchemy

Python でTeradata Data をモデル化します

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Teradata data に連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("teradata///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase")

Teradata Data のマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、NorthwindProducts テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。

base = declarative_base()
class NorthwindProducts(base):
	__tablename__ = "NorthwindProducts"
	ProductId = Column(String,primary_key=True)
	ProductName = Column(String)
	...

Teradata Data をクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("teradata///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(NorthwindProducts).filter_by(CategoryId="5"):
	print("ProductId: ", instance.ProductId)
	print("ProductName: ", instance.ProductName)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

NorthwindProducts_table = NorthwindProducts.metadata.tables["NorthwindProducts"]
for instance in session.execute(NorthwindProducts_table.select().where(NorthwindProducts_table.c.CategoryId == "5")):
	print("ProductId: ", instance.ProductId)
	print("ProductName: ", instance.ProductName)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

Teradata Data の挿入(INSERT)

Teradata data への挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、Teradata にすべての追加インスタンスを送ります。

new_rec = NorthwindProducts(ProductId="placeholder", CategoryId="5")
session.add(new_rec)
session.commit()

Teradata Data を更新(UPDATE)

Teradata data の更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、Teradata にレコードを追加します。

updated_rec = session.query(NorthwindProducts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.CategoryId = "5"
session.commit()

Teradata Data を削除(DELETE)

Teradata data の削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。

deleted_rec = session.query(NorthwindProducts).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
session.delete(deleted_rec)
session.commit()

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