SQLAlchemy ORM を使用して Python で Presto 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 Presto と SQLAlchemy ツールキットを使用して、Presto 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 Presto のデータ に接続し、クエリ、更新、削除、挿入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 Presto 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。Presto 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 Presto 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。

はじめに

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Presto のデータ への接続

Presto 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。

Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

LDAP で認証

LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:

• AuthScheme: LDAP に設定。
• User: LDAP で接続するユーザー名。
• Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。

Kerberos 認証

KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:

• AuthScheme: KERBEROS に設定。
• KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
• KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
• KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
• KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
• User: Kerberos のユーザー。
• Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。

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 Presto 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 Presto 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、Presto 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("presto:///?Server=127.0.0.1&Port=8080")

Presto 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、Customer 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 Customer(base):
	__tablename__ = "Customer"
	FirstName = Column(String,primary_key=True)
	LastName = Column(String)
	...

Presto 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("presto:///?Server=127.0.0.1&Port=8080")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Customer).filter_by(Id="123456789"):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("LastName: ", instance.LastName)
	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

Customer_table = Customer.metadata.tables["Customer"]
for instance in session.execute(Customer_table.select().where(Customer_table.c.Id == "123456789")):
	print("FirstName: ", instance.FirstName)
	print("LastName: ", instance.LastName)
	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。

Presto のデータ の挿入

Presto のデータ を挿入するには、マッピング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。セッションの commit 関数を呼び出して、追加されたすべてのインスタンスを Presto にプッシュします。

new_rec = Customer(FirstName="placeholder", Id="123456789")
session.add(new_rec)
session.commit()

Presto のデータ の更新

Presto のデータ を更新するには、フィルタクエリで目的のレコードを取得します。次に、フィールドの値を変更し、セッションの commit 関数を呼び出して、変更されたレコードを Presto にプッシュします。

updated_rec = session.query(Customer).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first()
updated_rec.Id = "123456789"
session.commit()

Presto のデータ の削除

Presto のデータ を削除するには、フィルタクエリで目的のレコードを取得します。次に、アクティブな session でレコードを削除し、セッションの commit 関数を呼び出して、指定されたレコード（行）に対して削除操作を実行します。

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

無料トライアルと詳細情報

CData Python Connector for Presto の30日間の無料トライアルをダウンロードして、Presto 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。