Sybase のデータにPythonで接続する方法|CData Connect AI SDK
CData Connect AI Python SDK を使うと、標準的なDB-API 2.0のPythonコードでSybase 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Sybase 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、Sybase(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 Sybase 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Sybase 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 Sybase アカウント
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。
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:Sybase1)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 Id, ProductName "
"FROM [Sybase1].[Sybase].[Products] "
"LIMIT 10"
)
for row in cur.fetchall():
print(row)
Sybase 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 [Sybase1].[Sybase].[Products] (Id) "
"VALUES (%(newvalue)s)",
{"newvalue": "Example value"},
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
# Update existing records
cur.execute(
"UPDATE [Sybase1].[Sybase].[Products] "
"SET ProductName = %(newvalue)s "
"WHERE ProductName = 'Konbu'",
{"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、Sybase 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Sybase のデータをクエリ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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