Python で pandas を使って AlloyDB データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for AlloyDB、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、AlloyDB に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、AlloyDB のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して AlloyDB のデータに接続し、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での AlloyDB のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。AlloyDB に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を AlloyDB に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

AlloyDB のデータへの接続

AlloyDB のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

AlloyDB 接続プロパティの取得・設定方法

AlloyDB に接続するには、次の接続プロパティが必要です。

• Server：AlloyDB データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。
• Port（オプション）：AlloyDB データベースをホスティングしているサーバーのポート。このプロパティはデフォルトで5432に設定されます。
• User：AlloyDB サーバーに認証する際に使われるユーザー。
• Password：AlloyDB サーバーに認証する際に使われるパスワード。
• Database（オプション）：AlloyDB サーバーに接続する場合のデータベース。設定されていない場合は、ユーザーのデフォルトデータベースが使用されます。

AlloyDB への認証

標準認証

標準認証で接続する場合は、これ以上のアクションは必要ありません。

pg_hba.conf 認証スキーム

CData 製品がサポートしている他の認証方法では、AlloyDB サーバー上のpg_hba.conf ファイルで有効化する必要があります。

AlloyDB サーバーでの認証の設定については、こちらを参照してください。

MD5

pg_hba.conf ファイルのauth-method をmd5 に設定すると、MD5 パスワード検証を使用して認証できます。

SASL

CData 製品は、SASL（特にSCRAM-SHA-256）でパスワードを検証することで認証できます。

この認証方法を使用するには、pg_hba.conf ファイルのauth-method をscram-sha-256 に設定します。

Kerberos

Kerberos 認証は、CData 製品が接続を試行している際にAlloyDB サーバーで開始されます。この認証方法を有効化するには、AlloyDB サーバーでKerberos を設定します。AlloyDB サーバーでのKerberos 認証の設定を完了したら、CData 製品からKerberos 認証を行う方法については、ヘルプドキュメントの「Kerberos の使用」セクションを参照してください。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して AlloyDB にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で AlloyDB のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、AlloyDB のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("alloydb:///?User=alloydb&Password=admin&Database=alloydb&Server=127.0.0.1&Port=5432")

AlloyDB への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。

df = pandas.read_sql("SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", engine)

AlloyDB のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して AlloyDB のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for AlloyDB の 30日間無料トライアルをダウンロードして、AlloyDB のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("alloydb:///?User=alloydb&Password=admin&Database=alloydb&Server=127.0.0.1&Port=5432")
df = pandas.read_sql("SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", engine)

df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity")
plt.show()