Amazon Athena のデータにPythonで接続する方法｜CData Connect AI SDK

CData Connect AI Python SDK を使うと、標準的なDB-API 2.0のPythonコードでAmazon Athena のデータをそのまま読み書きできます。プログラミング不要の他ツールと異なり、pandasやpetlなど既存のPythonエコシステムにそのまま組み込めます。パッケージのインストールからクエリ実行まで3ステップで完了します。

CData Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントで、標準的な Python のデータベースコードでリアルタイムのAmazon Athena のデータを取得・操作できます。接続まわりは Connect AI が引き受けてくれるので、パッケージを1つインストールしてパーソナルアクセストークンで認証するだけで、Amazon Athena（および Connect AI に接続済みのその他すべてのソース）にクエリを実行できます。しかも sqlite3 や psycopg2 といったライブラリでおなじみの connect() / cursor() / fetchall() という同じパターンをそのまま使えます。

この記事では、Connect AI で Amazon Athena に接続し、パーソナルアクセストークンを生成して SDK をインストールし、リアルタイムのAmazon Athena のデータを読み取る（対応している場合は書き込む）までの流れをご紹介します。

事前準備

• CData Connect AI のアカウント
• Python 3.8 以降
• 有効な認証情報を持つアクティブな Amazon Athena アカウント

はじめに

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Connect AI で Amazon Athena に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします

2. 「Add Connection」パネルから「Amazon Athena」を選択します

3. Amazon Athena に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Amazon Athena 接続プロパティの取得・設定方法

   それでは、早速Athena に接続していきましょう。

   データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。

   • DataSource：接続するAmazon Athena データソース。
   • Database：接続するAmazon Athena データベース。
   • AWSRegion：Amazon Athena データがホストされているリージョン。
   • S3StagingDirectory：クエリの結果を保存するS3 フォルダ。

   Database またはDataSource が設定されていない場合、CData 製品はAmazon Athena の利用可能なデータソースからすべてのデータベースのリスト化を試みます。そのため、両方のプロパティを設定することでCData 製品のパフォーマンスが向上します。

   Amazon Athena の認証設定

   CData 製品は幅広い認証オプションに対応しています。詳しくはヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してみてください。

   AWS キーを取得

   IAM ユーザーの認証情報を取得するには、以下のステップお試しください。

   1. IAM コンソールにサインインします。
   2. ナビゲーションペインでユーザーを選択します。
   3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してからセキュリティ認証情報タブに移動します。

   AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには、以下のステップをお試しください。

   1. ルートアカウントの認証情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
   2. アカウント名または番号を選択します。
   3. 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
   4. ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成するには、Continue to Security Credentials をクリックし、［Access Keys］セクションを展開します。

   その他の認証オプションについては、ヘルプドキュメントの「Amazon Athena への認証」を参照してください。

   
4. 「Save & Test」をクリックします
5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
2. 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。
4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

SDK をインストールする

pip を使って PyPI から SDK をインストールします。

pip install cdata-connect-ai

接続して最初のクエリを実行する

アカウントのメールアドレスと PAT で接続したら、sys_tables にクエリを実行して、接続済みのソース全体で利用可能なテーブルを確認してみましょう。Connect AI の識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：AmazonAthena1）になります。

import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)
cur = conn.cursor()

# Discover what's available across your connected sources
cur.execute("SELECT CatalogName, SchemaName, TableName FROM sys_tables LIMIT 25")

for row in cur.fetchall():
    print(row)

結果から任意のテーブルを選び、直接クエリを実行してみましょう。

cur.execute(
    "SELECT Name, TotalDue "
    "FROM [AmazonAthena1].[AmazonAthena].[Customers] "
    "LIMIT 10"
)

for row in cur.fetchall():
    print(row)

Amazon Athena に書き込む

データソースと接続の権限が許可していれば、同じカーソルで INSERT、UPDATE、DELETE ステートメントも実行できます。フィルタ付きの読み取りとまったく同じように、pyformat（%(name)s）パラメータで値をバインドし、影響を受けた行数は cursor.rowcount で確認できます。

# Insert a new record
cur.execute(
    "INSERT INTO [AmazonAthena1].[AmazonAthena].[Customers] (Name) "
    "VALUES (%(newvalue)s)",
    {"newvalue": "Example value"},
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")

# Update existing records
cur.execute(
    "UPDATE [AmazonAthena1].[AmazonAthena].[Customers] "
    "SET TotalDue = %(newvalue)s "
    "WHERE CustomerId = '12345'",
    {"newvalue": "Updated value"},
)
print(f"Rows updated: {cur.rowcount}")

conn.close()

注意：書き込み可能なソースであっても、読み取り専用の PAT や接続権限では書き込み操作は拒否されます。同じパラメータ化のパターンは、DELETE ステートメントや cursor.callproc() によるストアドプロシージャの実行にも使えます。

これがワークフローのすべてです。パッケージが1つ、PAT、そして標準的な DB-API 呼び出しだけ。SDK は通常の DB-API 接続を返すので、Python のデータエコシステムのほかのツールにもそのまま組み込めます。ここから先は、この同じ接続を使って、Amazon Athena のデータを pandas に読み込んだり、petl で ETL パイプラインを構築したり、Dash の Web アプリを動かしたりできます。

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を通じて Python からリアルタイムのAmazon Athena のデータをクエリできるようになりました。Amazon Athena（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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