SingleStore のデータにPythonで接続する方法｜CData Connect AI SDK

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
PythonのDB-API 2.0準拠コードでリアルタイムのSingleStore のデータを読み書きする方法を解説。CData Connect AI Python SDKとPAT認証で、pip install1つから10分で接続を実現します。

CData Connect AI Python SDK を使うと、標準的なDB-API 2.0のPythonコードでSingleStore のデータをそのまま読み書きできます。プログラミング不要の他ツールと異なり、pandasやpetlなど既存のPythonエコシステムにそのまま組み込めます。パッケージのインストールからクエリ実行まで3ステップで完了します。

CData 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で、標準的な Python のデータベースコードでリアルタイムのSingleStore のデータを取得・操作できます。接続まわりは Connect AI が引き受けてくれるので、パッケージを1つインストールしてパーソナルアクセストークンで認証するだけで、SingleStore（および Connect AI に接続済みのその他すべてのソース）にクエリを実行できます。しかも sqlite3 や psycopg2 といったライブラリでおなじみの connect() / cursor() / fetchall() という同じパターンをそのまま使えます。

この記事では、Connect AI で SingleStore に接続し、パーソナルアクセストークンを生成して SDK をインストールし、リアルタイムのSingleStore のデータを読み取る（対応している場合は書き込む）までの流れをご紹介します。

事前準備

  • CData Connect AI のアカウント
  • Python 3.8 以降
  • 有効な認証情報を持つアクティブな SingleStore アカウント

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. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「SingleStore」を選択します
    3. データソースの選択
  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。
    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。

SDK をインストールする

pip を使って PyPI から SDK をインストールします。

pip install cdata-connect-ai

接続して最初のクエリを実行する

アカウントのメールアドレスと PAT で接続したら、sys_tables にクエリを実行して、接続済みのソース全体で利用可能なテーブルを確認してみましょう。Connect AI の識別子は <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 cdata_connect_ai

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

# Discover what's available across your connected sources
cur.execute("SELECT CatalogName, SchemaName, TableName FROM sys_tables LIMIT 25")

for row in cur.fetchall():
    print(row)

結果から任意のテーブルを選び、直接クエリを実行してみましょう。

cur.execute(
    "SELECT ShipName, ShipCity "
    "FROM [SingleStore1].[SingleStore].[Orders] "
    "LIMIT 10"
)

for row in cur.fetchall():
    print(row)

SingleStore に書き込む

データソースと接続の権限が許可していれば、同じカーソルで INSERT、UPDATE、DELETE ステートメントも実行できます。フィルタ付きの読み取りとまったく同じように、pyformat（%(name)s）パラメータで値をバインドし、影響を受けた行数は cursor.rowcount で確認できます。 

# Insert a new record
cur.execute(
    "INSERT INTO [SingleStore1].[SingleStore].[Orders] (ShipName) "
    "VALUES (%(newvalue)s)",
    {"newvalue": "Example value"},
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")

# Update existing records
cur.execute(
    "UPDATE [SingleStore1].[SingleStore].[Orders] "
    "SET ShipCity = %(newvalue)s "
    "WHERE ShipCountry = 'USA'",
    {"newvalue": "Updated value"},
)
print(f"Rows updated: {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。同じパラメータ化のパターンは、DELETE ステートメントや cursor.callproc() によるストアドプロシージャの実行にも使えます。

これがワークフローのすべてです。パッケージが1つ、PAT、そして標準的な DB-API 呼び出しだけ。SDK は通常の DB-API 接続を返すので、Python のデータエコシステムのほかのツールにもそのまま組み込めます。ここから先は、この同じ接続を使って、SingleStore のデータを pandas に読み込んだり、petl で ETL パイプラインを構築したり、Dash の Web アプリを動かしたりできます。

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を通じて Python からリアルタイムのSingleStore のデータをクエリ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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