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MarkLogic
 

MarkLogic Python Connector

Python からSQL でMarkLogic データ連携を実現

MarkLogic 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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MarkLogic 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MarkLogic をシームレスに統合。 Python や各種ツールからMarkLogic 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

  • FMarkLogic Web Services API 互換
  • MarkLogic 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。
  • MarkLogic 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。

製品仕様

  • MarkLogic 連携用のPython Database API (DB-API) モジュール。
  • 使い慣れたSQL でMarkLogic データにアクセス。MarkLogic 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。
  • 使いやすいフラット化されたインターフェースでMarkLogic にアクセス。
  • 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MarkLogic 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MarkLogic への標準連携

    MarkLogic 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

    MarkLogic 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

    MarkLogic 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

    MarkLogic 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MarkLogic 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MarkLogic 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：:

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


Python からMarkLogic 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.marklogic as mod
conn = mod.connect("[email protected]; Password=password;")

#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM NoSQLDB")
 
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MarkLogic データをビジュアライズ

MarkLogic 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("marklogic///Password=password&User=user")

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

df.plot()
plt.show()

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Python Connectors、Jupyter Notebook、pandas