PostgreSQL のデータでDashのWebアプリを作る方法｜CData Connect AI + Python

Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism

CData Connect AI Python SDKとpandasを使い、リアルタイムのPostgreSQL のデータをDashのWebアプリで可視化する方法を解説。コーディングなしの接続設定からグラフ表示まで実現します。

CData Connect AI の Python SDK（DB-API 2.0準拠）を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのPostgreSQL のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。

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、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、PostgreSQL のデータを扱う PostgreSQL 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってPostgreSQL のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築する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、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。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、アプリを構築しましょう。

Python + pandas + Dash でできること

PostgreSQL データの可視化ダッシュボード作成

SQL クエリで取得した PostgreSQL のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。

リアルタイムデータの自動更新レポート

Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、PostgreSQL の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。

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 PostgreSQL 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。

Connect AI で PostgreSQL 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「PostgreSQL」を選択します

PostgreSQL に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
PostgreSQL への接続には、Server、Port（デフォルトは5432）、Database、およびUser、Password のプロパティを設定します。Database プロパティが設定されない場合には、User のデフォルトデータベースに接続します。

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: PostgreSQL のユーザ
- Password: PostgreSQL のパスワード
- Database: PostgreSQL の接続先データベース
- Server: PostgreSQL のサーバー
- Port: PostgreSQL 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。
```
User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=postgresql-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;
```
公開鍵認証方式による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: PostgreSQL のユーザ
- Password: PostgreSQL のパスワード
- Database: PostgreSQL の接続先データベース
- Server: PostgreSQL のサーバー
- Port: PostgreSQL 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。
```
User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=PostgreSQL-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHClientCertType=PEMKEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;
```
「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

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）、Dash、Plotly をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install dash
pip install plotly

Python で PostgreSQL のデータの Web アプリを構築する

必要なモジュールをインストールしたら、Web 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 に接続して、PostgreSQL のデータを DataFrame に読み込みます。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：PostgreSQL1）になります。

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

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

df = pd.read_sql(
    "SELECT ShipName, ShipCity "
    "FROM [PostgreSQL1].[PostgreSQL].[Orders] "
    "WHERE ShipCountry = 'USA'",
    conn,
)

conn.close()

アプリとレイアウトを設定する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、PostgreSQL のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['ShipName'], y=df['ShipCity'], name='ShipName')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='PostgreSQL Orders Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

アプリを実行できるようにする

接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでPostgreSQL のデータを確認してみましょう。

python postgresql-dash.py

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのPostgreSQL のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。PostgreSQL（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：

無料トライアルお問い合わせ

完全なソースコード

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

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

df = pd.read_sql(
    "SELECT ShipName, ShipCity "
    "FROM [PostgreSQL1].[PostgreSQL].[Orders] "
    "WHERE ShipCountry = 'USA'",
    conn,
)

conn.close()

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['ShipName'], y=df['ShipCity'], name='ShipName')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='PostgreSQL Orders Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

はじめる準備はできましたか？

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：

無料トライアル

CData は、AI を本番環境で機能させるデータレイヤーです。数百の主要エンタープライズソースへのライブコネクティビティとレプリケーション、セマンティックコンテキスト、組み込みガバナンスを提供。Databricks、Microsoft、Google、Palantir をはじめ、世界中の 10,000 以上のお客様の AI を支えています。

お問い合わせ