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

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SingleStore 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、SingleStore のデータを扱う SingleStore 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SingleStore 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

SingleStore 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 SingleStore 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、SingleStore 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 SingleStore 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 SingleStore 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「SingleStore」を選択します

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

   データに接続するには、次の接続プロパティが必要です。

   • Server：SingleStore データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。
   • Port：SingleStore データベースをホスティングしているサーバーのポート。

   また、オプションで以下を設定することもできます。

   • SingleStore：SingleStore Server に接続する場合のデフォルトデータベース。設定されていない場合、すべてのデータベースのテーブルが返されます。

   標準認証

   標準認証で認証するには、次を設定します。

   • User：SingleStore サーバーに認証する際に使われるユーザー。
   • Password：SingleStore サーバーに認証する際に使われるパスワード。

   統合セキュリティを使用した接続

   標準のユーザー名とパスワードを提供する代わりに、Windows 認証を介して信頼されたされたユーザーをサーバーに認証できます。

   SSL 認証

   SSL 認証を活用してセキュアなセッションを介してSingleStore データに接続できます。次の接続プロパティを設定し、データに接続します。

   • SSLClientCert：クライアント証明書のための証明書ストア名に設定。クライアントとサーバーの両方のマシンでトラストストアとキーストアが保持される2-way SSL の場合に使用されます。
   • SSLClientCertPassword：クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
   • SSLClientCertSubject：TLS/SSL クライアント証明書のサブジェクト。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
   • SSLClientCertType：クライアントストアの証明書タイプ。
   • SSLServerCert：サーバーが受け入れ可能な証明書。

   SSH 認証

   SSH を使用して、セキュアにリモートマシンにログインできます。SingleStore データにSSH 経由でアクセスするには、次の接続プロパティを設定します。

   • SSHClientCert：クライアント証明書のための証明書ストア名に設定。
   • SSHClientCertPassword：クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
   • SSHClientCertSubject：TLS/SSL クライアント証明書のサブジェクト。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
   • SSHClientCertType：クライアントストアの証明書タイプ。
   • SSHPassword：SSH サーバーに認証するためのパスワード。
   • SSHPort：SSH 操作に使用するポート。
   • SSHServer：認証しようとしているSSH 認証サーバー。
   • SSHServerFingerPrint：接続先のホストの検証に使用するSSH サーバーのフィンガープリント。
   • SSHUser：SSH サーバーに認証するためのユーザー名。
   
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。

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 SingleStore 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、SingleStore 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：SingleStore1）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 [SingleStore1].[SingleStore].[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、SingleStore 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='SingleStore 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SingleStore のデータを確認してみましょう。

python singlestore-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SingleStore 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。SingleStore（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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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 [SingleStore1].[SingleStore].[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='SingleStore Orders Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

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