DB2 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DB2 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、DB2 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、DB2 のデータを抽出・変換して CSV などに出力する DB2 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DB2 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

DB2 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 DB2 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 DB2 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。

DB2 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 DB2 に自動で書き戻す処理を組み込めます。

Connect AI で DB2 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「DB2」を選択します
    3. データソースの選択
  3. DB2 に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    DB2 に接続するには以下のプロパティを設定します。

    • Server: DB2 を実行するサーバー名。
    • Port: DB2 サーバーのポート。
    • Database: DB2 データベース名。

    接続の準備ができたら、認証スキームを選択し、以下で説明するように適切なプロパティを設定します。

    CData 製品 は、DB2 への認証に4つの異なるスキームをサポートします。DB2 ユーザー資格情報（デフォルト）、暗号化されたユーザー資格情報、IBM Identity and Access Management（IAM）認証、および Kerberos です。

    DB2 ユーザー資格情報

    ユーザー資格情報を使用して認証するには、次のプロパティを設定します。
    • AuthScheme：USRIDPWD。
    • User：データベースへのアクセス権を持つユーザーのユーザー名。
    • Password：データベースへのアクセス権を持つユーザーのパスワード。

    暗号化されたユーザー資格情報

    サーバーがセキュア認証に対応しており、暗号化されたユーザー資格情報を使用して認証を行いたい場合は、このプロパティを設定します。
    • AuthScheme：EUSRIDPWD

    IAM、Kerberos で認証したい場合は、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。

    パスワード方式によるSSH 接続

    パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

    • User: DB2 のユーザ
    • Password: DB2 のパスワード
    • Database: DB2 の接続先データベース
    • Server: DB2 のサーバー
    • Port: DB2 のポート
    • UserSSH: "true"
    • SSHAuthMode: "Password"
    • SSHPort: SSH のポート
    • SSHServer: SSH サーバー
    • SSHUser: SSH ユーザー
    • SSHPassword: SSH パスワード

    接続文字列形式では以下のようになります。

    Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=testUseSSH=true;SSHAuthMode=Password;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;

    公開鍵認証方式方式によるSSH 接続

    公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

    • User: DB2 のユーザ
    • Password: DB2 のパスワード
    • Database: DB2 の接続先データベース
    • Server: DB2 のサーバー
    • Port: DB2 のポート
    • UserSSH: "true"
    • SSHAuthMode: "Public_Key"
    • SSHClientCertType: キーストアの種類
    • SSHPort: SSH のポート
    • SSHServer: SSH サーバー
    • SSHUser: SSH ユーザー
    • SSHClientCert: 秘密鍵ファイルのパス

    接続文字列形式では以下のようになります。

    Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=test;UseSSH=true;SSHAuthMode=Public_Key;SSHClientCertType=PUBLIC_KEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;
    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 DB2 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>",
)

DB2 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、DB2 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、Orders 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：DB21）になります。

sql = (
    "SELECT OrderName, Freight "
    "FROM [DB21].[DB2].[Orders] "
    "WHERE ShipCity = 'New York'"
)

DB2 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DB2 のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、DB2 のデータを抽出し、Freight 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, 'Freight')

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

新しい行を DB2 に書き戻す方法は？

DB2 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 [DB21].[DB2].[Orders] (OrderName, Freight) "
    "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DB2 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DB2 のデータをパイプライン処理できるようになりました。DB2（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 OrderName, Freight "
    "FROM [DB21].[DB2].[Orders] "
    "WHERE ShipCity = 'New York'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

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

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

cur = conn.cursor()
cur.executemany(
    "INSERT INTO [DB21].[DB2].[Orders] (OrderName, Freight) "
    "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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