SQLAlchemy ORM を使用して Python で Azure Data Catalog のデータ にアクセスする方法

Python の豊富なモジュールエコシステムを活用することで、迅速に作業を開始し、システムを効果的に統合できます。CData Python Connector for Azure Data Catalog と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Azure Data Catalog に接続された Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、SQLAlchemy を使用して Azure Data Catalog のデータ に接続し、クエリを実行する方法を説明します。

CData Python Connector は最適化されたデータ処理機能を内蔵しており、Python からリアルタイムの Azure Data Catalog のデータ を操作する際に比類のないパフォーマンスを提供します。Azure Data Catalog に対して複雑な SQL クエリを発行すると、CData Connector はフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接 Azure Data Catalog にプッシュし、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。

Azure Data Catalog のデータ への接続

Azure Data Catalog 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。

Azure Data Catalog 接続プロパティの取得・設定方法

OAuth 認証で接続

Azure Data Catalog の認証にはOAuth を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Data Catalog への認証」セクションを参照してください。

設定は任意ですが、CatalogName プロパティを設定することでAzure Data Catalog から返されるカタログデータを明示的に指定できます。

CatalogName：Azure Data Catalog に紐づいているカタログ名に設定。空のままにすると、デフォルトのカタログが使用されます。カタログ名は、「Azure Portal」->「データカタログ」->「カタログ名」から取得できます。

以下の手順に従って SQLAlchemy をインストールし、Python オブジェクトを通じて Azure Data Catalog 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、SQLAlchemy ツールキットと SQLAlchemy ORM パッケージをインストールします。

pip install sqlalchemy
pip install sqlalchemy.orm

適切なモジュールをインポートします。

from sqlalchemy import create_engine, String, Column
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Python での Azure Data Catalog のデータ のモデリング

これで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、Azure Data Catalog のデータ を操作するための Engine を作成します。

注意: 接続文字列のプロパティに特殊文字が含まれている場合は、URL エンコードする必要があります。詳細については、SQL Alchemy ドキュメントを参照してください。

engine = create_engine("azuredatacatalog:///?")

Azure Data Catalog のデータ のマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、ORM 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（この記事では、Tables テーブルをモデル化します）。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使用して、一部またはすべてのフィールド（カラム）を定義した新しいクラスを作成します。

base = declarative_base()
class Tables(base):
	__tablename__ = "Tables"
	DslAddressDatabase = Column(String,primary_key=True)
	Type = Column(String)
	...

Azure Data Catalog のデータ のクエリ

マッピングクラスを準備したら、セッションオブジェクトを使用してデータソースにクエリを実行できます。Engine をセッションにバインドした後、セッションの query メソッドにマッピングクラスを渡します。

query メソッドの使用

engine = create_engine("azuredatacatalog:///?")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Tables).filter_by(Name="FactProductInventory"):
	print("DslAddressDatabase: ", instance.DslAddressDatabase)
	print("Type: ", instance.Type)
	print("---------")

別の方法として、適切なテーブルオブジェクトと execute メソッドを使用することもできます。以下のコードはアクティブな session で動作します。

execute メソッドの使用

Tables_table = Tables.metadata.tables["Tables"]
for instance in session.execute(Tables_table.select().where(Tables_table.c.Name == "FactProductInventory")):
	print("DslAddressDatabase: ", instance.DslAddressDatabase)
	print("Type: ", instance.Type)
	print("---------")

JOIN、集計、制限などのより複雑なクエリの例については、拡張機能のヘルプドキュメントを参照してください。

無料トライアルと詳細情報

CData Python Connector for Azure Data Catalog の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Azure Data Catalog のデータ に接続する Python アプリと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問い合わせください。