Oracle SCM のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI
CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、Oracle SCM 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、Oracle SCM のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Oracle SCM 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Oracle SCM 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
Oracle SCM 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 Oracle SCM 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 Oracle SCM 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。
Oracle SCM 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 Oracle SCM に自動で書き戻す処理を組み込めます。
Connect AI で Oracle SCM 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。
- 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
- 「Add Connection」パネルから「Oracle SCM」を選択します
-
Oracle SCM に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
次の接続プロパティを設定し、Oracle SCM データに接続します。
- Url：接続するアカウントのURL。通常はOracle Cloud サービスのURL です。例：https://servername.fa.us2.oraclecloud.com
- User：Oracle Cloud サービスアカウントのユーザー名。
- Password：Oracle Cloud サービスアカウントのパスワード。
- 「Save & Test」をクリックします
- 「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。
- 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。
- 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。
- PAT に名前を付けて Create をクリックします。
- 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 Oracle SCM 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>",
)
Oracle SCM 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、Oracle SCM 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、Carriers 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：OracleSCM1）になります。
sql = (
"SELECT CarrierId, CarrierName "
"FROM [OracleSCM1].[OracleSCM].[Carriers] "
"WHERE ActiveFlag = 'false'"
)
Oracle SCM 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Oracle SCM のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Oracle SCM のデータを抽出し、CarrierName 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, 'CarrierName') etl.tocsv(table2, 'carriers_data.csv')
Oracle SCM は Connect AI では読み取り専用のソースのため、このパイプラインではOracle SCM のデータの抽出と変換はできますが、行の書き戻しはできません。抽出が完了したら接続を閉じましょう。
conn.close()
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Oracle SCM 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Oracle SCM のデータをパイプライン処理できるようになりました。Oracle SCM（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。
CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：
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 CarrierId, CarrierName "
"FROM [OracleSCM1].[OracleSCM].[Carriers] "
"WHERE ActiveFlag = 'false'"
)
table1 = etl.fromdb(conn, sql)
table2 = etl.sort(table1, 'CarrierName')
etl.tocsv(table2, 'carriers_data.csv')
conn.close()