Sybase 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Sybase 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Sybase 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、Sybase のデータを扱う Sybase 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Sybase 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

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

Sybase に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

Sybase は、Basic 認証、Kerberos 認証、LDAP 認証などの認証方法をいくつかサポートしています。
Basic 認証を使用した接続

次を設定してデータを認証し接続します。User およびPassword を設定してSybaseIQ 認証を使用します。
- User：認証Sybase ユーザーのユーザー名に設定。
- Password：認証Sybase ユーザーのパスワードに設定。
- Server：SybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースインスタンスの名前またはネットワークアドレスに設定。
- Database：指定されたサーバーで実行されているSybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースの名前に設定。
オプションで、UseSSL をtrue に設定することにより、TLS/SSL で接続を保護できます。

Note： 上記のCData 製品設定でSAP SQL Anywhere のインスタンスに接続することもできます。
Kerberos 認証を使用した接続

Kerberos 認証を活用するには、次の接続プロパティを使用してそれを有効にすることから始めます。
- AuthScheme：Kerberos に設定すると、Sybase への認証に使用されます。
Kerberos 認証用に設定する必要がある接続プロパティに関しては、Kerberos の使用情報を参照してください。

以下は接続文字列の例です。
```
Server=MyServer;Port=MyPort;User=SampleUser;Password=SamplePassword;Database=MyDB;Kerberos=true;KerberosKDC=MyKDC;KerberosRealm=MYREALM.COM;KerberosSPN=server-name
```
LDAP 認証を使用した接続

LDAP 認証で接続するには、LDAP 認証メカニズムを使用するようにSybase サーバーサイドを設定する必要があります。
LDAP 用にSybase を設定したら、Basic 認証と同じクレデンシャルを使用して接続できます。
「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 Sybase 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、Sybase 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：Sybase1）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 Id, ProductName "
    "FROM [Sybase1].[Sybase].[Products] "
    "WHERE ProductName = 'Konbu'",
    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、Sybase 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['Id'], y=df['ProductName'], name='Id')

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='Sybase Products 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Sybase のデータを確認してみましょう。

python sybase-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Sybase 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。Sybase（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 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 Id, ProductName "
    "FROM [Sybase1].[Sybase].[Products] "
    "WHERE ProductName = 'Konbu'",
    conn,
)

conn.close()

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

trace = go.Bar(x=df['Id'], y=df['ProductName'], name='Id')

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='Sybase Products Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

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

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