Python でOracle Sales 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 OracleSalesCloud とpetl フレームワークを使って、Oracle Sales 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Oracle Sales 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。Oracle Sales 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Oracle Sales 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Oracle Sales 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.oraclesalescloud as mod

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

cnxn = mod.connect("HostURL=https://my.host.oraclecloud.com; Username=abc123; Password=abcdef;")

Oracle Sales はSSL 経由でBasic 認証を使用します。次の接続プロパティを設定して、接続してください。

• Username：Oracle Cloud service へのログインに使用するユーザー名に設定。
• Password：パスワードに設定。
• HostURL：Oracle Cloud service のWeb アドレス（URL）に設定。

Oracle Sales をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT OptyId, Name FROM Opportunities WHERE CreatedBy = 'Jack'"

Oracle Sales 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、Oracle Sales データ を取得して、Name 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,'Name')

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

CData Python Connector for OracleSalesCloud を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Oracle Sales 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

Oracle Sales Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Oracle Sales 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.oraclesalescloud as mod

cnxn = mod.connect("HostURL=https://my.host.oraclecloud.com; Username=abc123; Password=abcdef;")

sql = "SELECT OptyId, Name FROM Opportunities WHERE CreatedBy = 'Jack'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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