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IBM Cloud Data Engine
 

IBM Cloud Data Engine Python Connector

Python からSQL でIBM Cloud Data Engine データ連携を実現

IBM Cloud Data Engine データをPython ベースのデータアクセス、ビジュアライゼーション、ORM、ETL、AI/ML、カスタムアプリから自在に連携・操作。


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IBM Cloud Data Engine Query へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにIBM Cloud Data Engine Query をシームレスに統合。 Python や各種ツールからIBM Cloud Data Engine データに連携できるPython データベース API（DB-API）モジュール。

機能紹介

  • IBM Cloud Data Engine NoSQL データへのSQL-92 でのクエリを実現。
  • フレキシブルなNoSQL のフラット化 - 自動スキーマ生成、フレキシブルなクエリなど。
  • IBM Cloud Data Engine データにリアルタイムアクセス
  • BI、帳票、ETL ツールやカスタムアプリへのシームレスなデータ連携
  • データ集計、複雑なJOIN クエリなどのSQL をフルサポート
  • TLS 1.2、SHA-256、ECC を含むモダンな暗号化技術によるセキュアな通信。
  • VBA での連携に対応。マクロ内で簡単にデータを操作。

製品仕様

  • IBM Cloud Data Engine 連携用のPython Database API (DB-API) モジュール。
  • 使い慣れたSQL でIBM Cloud Data Engine データにアクセス。IBM Cloud Data Engine に使い慣れたPython Database Connectivity でデータ連携。
  • pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
  • IBM Cloud Data Engine インタラクティブクエリサービスにPython ベースのアプリケーションから自在に連携。
  • データ、パラメータ、メタデータでUnicode をフルサポート。


CData Python Connectors の紹介動画

CData Python Connectors の基本的な使い方を紹介する動画でシンプルかつパワフルな連携をご覧ください。

Python Connector 動画を見る

Python からIBM Cloud Data Engine にデータ連携

サポートされたデータソースにわたり統一されたSQL アクセスを実現するPyton Connector


  • Python からIBM Cloud Data Engine への標準連携

    IBM Cloud Data Engine データに以下のPython ベースのフレームワークから連携を実現：


    • データ分析/ビジュアライゼーション：Jupyter Notebook、pandas、Matplotlib
    • ORM：SQLAlchemy、SQLObject、Storm
    • ウェブアプリケーション：Dash、Django
    • ETL：Apache Airflow、Luigi、Bonobo、Bubbles、petl
  • Python 標準ツールへの統合

    IBM Cloud Data Engine Connector は、Anaconda、Visual Studio Python IDE、PyCharm などの人気のデータサイエンスおよび開発ツールに統合して利用可能です。

  • レプリケーションとキャッシング

    CData のレプリケーションやキャッシングコマンドにより、簡単にローカルおよびクラウドデータストア（Oracle、SQL Server、Google Cloud SQL、etc.）へのデータのコピーができます。レプリケーションコマンドはインテリジェントな差分更新によるデータのキャッシュを行う機能を備えています。

  • 文字列型、日付型、数値型のSQL 関数群

    IBM Cloud Data Engine Connector は50以上の関数ライブラリを持ち、カラムと出力フォーマットを操作します。代表的な例では正規表現、JSON、およびXML 処理機能があります。

  • コラボラティブクエリ処理

    Python Connector はクライアント側における追加処理を実現することにより、接続するデータソースの機能を高め、SUM、AVG、MAX、MIN などの分析集計を可能にします。

  • 容易なスキーマのカスタマイズ

    IBM Cloud Data Engine Connector のデータモデルはテーブル / カラムの追加や削除、データ型の変更などのカスタマイズが簡単に行えます。追加ビルドは不要です。カスタマイズは、human-readable スキーマを使ってランタイムで編集ができます。

  • セキュアな接続

    すべてのクライアント - サーバー間接続において、TLS / SSL データ暗号化などのエンタープライズレベルのセキュリティ機能が備わっています。

Python でIBM Cloud Data Engine データに連携

CData Python Connectors は、標準化されたデータベースAPI（DB-API）インターフェースでIBM Cloud Data Engine にアクセスすることができます。幅広いPython データツールからのデータ連携が簡単に実現します。Python からのデータ連携をデータソース固有のインターフェースを意識することなくベーシックなパターンで連携を行うことができます：:

  • IBM Cloud Data Engine に接続する接続プロパティを設定
  • IBM Cloud Data Engine をクエリしてデータを取得・更新
  • Python データツールからIBM Cloud Data Engine データに連携


Python からIBM Cloud Data Engine にデータ連携する方法

Python からデータに接続するには、エクステンションをインポートして接続を作ります：

import cdata.ibm cloud data engine as mod
conn = mod.connect("[email protected]; Password=password;")

#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM IBMCloudDataEngineTables")
 
rs = cur.fetchall()
 
for row in rs:
print(row)

エクステンションをインポートすると、使い慣れたPython モジュールやツールキットからあらゆるエンタープライズデータに連携が可能になり、データ活用のためのPython アプリケーションをすばやく構築できます。

pandas でIBM Cloud Data Engine データをビジュアライズ

IBM Cloud Data Engine Python Connector はデータセントリックなインターフェースを備え、pandas やSQLAlchemy をはじめとするツールに統合して利用してデータを分析しビジュアライズすることができます。 

engine = create_engine("ibm cloud data engine///Password=password&User=user")

df = pandas.read_sql("SELECT * FROM IBMCloudDataEngineTables", engine)

df.plot()
plt.show()

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Python Connectors、Jupyter Notebook、pandas