Azure Synapse のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpetlフレームワークで、リアルタイムのAzure Synapse のデータを抽出・変換・ロードするETLパイプラインの構築方法を解説。読み取りから書き込みまで対応します。

CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、Azure Synapse のデータをローカルにドライバーをインストールすることなく、Pythonで直接抽出・変換・ロードするETLパイプラインを構築できます。パーソナルアクセストークンで接続し、数行のコードで設定完了です。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK と petl フレームワークを使えば、Azure Synapse のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Azure Synapse 連携のアプリケーションやパイプラインを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、petl を使ってAzure Synapse のデータを抽出・変換し、CSV ファイルに書き出す方法をご紹介します。

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なので、petl は etl.fromdb を使って SDK の接続から直接読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、パイプラインを構築しましょう。

Python + petl でできること

Azure Synapse データの定期抽出パイプライン構築

SQL クエリで取得した Azure Synapse のレコードを petl の etl.fromdb で抽出し、etl.sort などの変換処理をはさんでから CSV に書き出す、軽量な ETL パイプラインを構築できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで Azure Synapse 以外のデータソースにも接続でき、petl 上で結合・整形してから任意の出力先にロードできます。

Azure Synapse への書き戻し処理の自動化

書き込みに対応した権限を持つ PAT で接続していれば、cursor.executemany を使ったバッチ INSERT により、変換済みデータを Azure Synapse に自動で書き戻す処理を組み込めます。

Connect AI で Azure Synapse 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. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Azure Synapse」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Azure Synapse に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Azure Synapse への接続

    Azure Synapse データベースに接続するには、認証に加えて（下記参照）、次のプロパティを設定します。

    • Server：Azure を実行しているサーバー。Azure ポータルにログインして、［Azure Synapse Analytics］->［Select your database］->［Overview］->［Server name］に進むと確認できます。
    • Database：［Azure Synapse Analytics］ページのAzure ポータルに表示されるデータベース名。

    Azure Synapse への認証

    Azure Synapse は、Entra ID（Azure AD）、Azure サービスプリンシパル、Managed Service Identity（MSI）、パスワード（デフォルト）、Azure Password を使用する認証をサポートします。

    パスワードでAzure Synapse に直接認証するには、以下のプロパティを設定します。

    • AuthScheme：Password
    • User：認証するAzure Synapse ユーザー。
    • Password：認証するAzure Synapse ユーザーのパスワード。

    その他の認証方法については、ヘルプドキュメント の「はじめに」セクションを参照してください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  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。 権限の更新

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。 新しい PAT の作成
  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。

必要なモジュールをインストールする方法は？

pip ユーティリティを使って、SDK と petl フレームワークをインストールします。

pip install cdata-connect-ai
pip install petl

Python で Azure Synapse のデータの ETL アプリを構築する方法は？

必要なモジュールをインストールしたら、ETL アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続します。

import petl as etl
import cdata_connect_ai

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

Azure Synapse をクエリする SQL ステートメントを作成する方法は？

SQL を使って、Azure Synapse をクエリするステートメントを作成します。この記事では、Products エンティティからデータを読み取ります。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：AzureSynapse1）になります。

sql = (
    "SELECT Id, ProductName "
    "FROM [AzureSynapse1].[AzureSynapse].[Products] "
    "WHERE ProductName = 'Konbu'"
)

Azure Synapse のデータの抽出・変換・ロードを実装する方法は？

接続とクエリが準備できたら、petl を使ってAzure Synapse のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Azure Synapse のデータを抽出し、ProductName カラムでデータを並べ替えて、CSV ファイルにロードします。

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

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

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

新しい行を Azure Synapse に書き戻す方法は？

Azure Synapse が書き込みに対応している場合は、バッチ INSERT で行を書き戻せます。SDK の executemany は、@name のプレースホルダーと、1行につき1つのパラメータ辞書のリストを受け取ります。

cur = conn.cursor()
cur.executemany(
    "INSERT INTO [AzureSynapse1].[AzureSynapse].[Products] (Id, ProductName) "
    "VALUES (@val1, @val2)",
    [
        {"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
        {"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
    ],
)
print(f"Rows inserted: {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。

CData Connect AI Python SDK を使えば、petl のような ETL パッケージでのデータへの直接アクセスも含め、通常のデータベースと同じようにAzure Synapse のデータを扱えます。

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、petl でリアルタイムのAzure Synapse のデータをパイプライン処理できるようになりました。Azure Synapse（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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完全なソースコード

import petl as etl
import cdata_connect_ai

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

sql = (
    "SELECT Id, ProductName "
    "FROM [AzureSynapse1].[AzureSynapse].[Products] "
    "WHERE ProductName = 'Konbu'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

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

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

cur = conn.cursor()
cur.executemany(
    "INSERT INTO [AzureSynapse1].[AzureSynapse].[Products] (Id, ProductName) "
    "VALUES (@val1, @val2)",
    [
        {"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
        {"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
    ],
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
conn.close()

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