このドキュメントでは、SQL ServerデータベースをAlibaba Cloud Function Computeで使用する方法と、fc-dockerをベースにしたFunction Computeの設定と検証について説明します。
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テスト環境の準備
Dockerを使ってローカルのMacコンピュータでSQL Server 2017を実行し、テーブル構造を初期化し、index.pyという名前のテストファイルを作成し、データベースにアクセスできるかどうかを確認します。
$ docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest
$ docker run -e 'ACCEPT_EULA=Y' -e 'SA_PASSWORD=Codelife.me' \
-p 1433:1433 --name sql1 \
-d mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest
ポート1433からSQL Serverを起動し、SAアカウントのパスワードをCodelife.meに設定します。
$ brew tap microsoft/mssql-release https://github.com/Microsoft/homebrew-mssql-release
$ brew update
$ ACCEPT_EULA=y brew install --no-sandbox msodbcsql mssql-tools
Homebrew を使用して、MSSQL クライアント SQLCMD をインストールします。
$ sqlcmd -S localhost -U SA -P 'Codelife.me'
1>CREATE DATABASE TestDB
2>SELECT Name from sys.Databases
3>GO
Name
-----------------------------------------------
master
tempdb
model
msdb
TestDB
(5 rows affected)
TestDBという名前のテストデータベースを作成します。
1> USE TestDB
2> CREATE TABLE Inventory (id INT, name NVARCHAR(50), quantity INT)
3> INSERT INTO Inventory VALUES (1, 'banana', 150); INSERT INTO Inventory VALUES (2, 'orange', 154);
4> GO
Changed database context to 'TestDB'.
(1 rows affected)
(1 rows affected)
インベントリという名前のテーブルを作成し、テストデータの行を挿入します。
1> SELECT * FROM Inventory WHERE quantity > 152;
2> GO
id name quantity
----------- -------------------------------------------------- -----------
2 orange 154
(1 rows affected)
1> QUIT
データが正常に挿入されたことを確認して終了します。
テスト機能の準備
import pymssql
def handler(event, context):
conn = pymssql.connect(
host=r'docker.for.mac.host.internal',
user=r'SA',
password=r'Codelife.me',
database='TestDB'
)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM inventory WHERE quantity > 152')
result = ''
for row in cursor:
result += 'row = %r\n' % (row,)
conn.close()
return result
index.pyという名前のテスト関数を開発します。この関数は Mac ホストの docker.for.mac.host.internal 上の SQL Server に接続しますが、fc-docker はコンテナ内で関数を実行するため、localhost には接続しません。そして、クエリ文を実行して結果を返します。
インストールの完了v - pymssqlの最新バージョン
空のディレクトリを作成し、その中にindex.pyファイルを配置します。コマンドセッションの現在のパスをindex.pyがあるディレクトリに切り替えます。そして、以下のコマンドを実行します。
$ docker run --rm --name mssql-builder -t -d -v $(pwd):/code --entrypoint /bin/sh aliyunfc/runtime-python3.6
$ docker exec -t mssql-builder pip install -t /code pymssql
$ docker stop mssql-builder
1、この例では、fc-dockerが提供するPython3.6のランタイム環境(aliyunfc/runtime-python3.6)を使用しています。
2、1行目は決して終了しないDockerコンテナを起動するために使用され、2行目のdocker execはコンテナに依存関係をインストールするために使用されます。最後の行は、コンテナを終了するために使用されます。ローカルパスの $(pwd) がコンテナの /code ディレクトリにマウントされていることを考えると、コンテナを終了した後、/code ディレクトリの内容は現在のローカルパスに保持されます。
3、pipはWheelパッケージを-tパラメータで/codeディレクトリにインストールします。
$ docker run --rm -v $(pwd):/code aliyunfc/runtime-python3.6 --handler index.handler
row = (2, 'orange', 154)
RequestId: d66496e9-4056-492b-98d9-5bf51e448174 Billed Duration: 144 ms Memory Size: 19
前述のコマンドを実行します。インストール結果が返ってきます。pymssqlの以前のバージョンを使用する必要がない場合は、以下のセクションは無視してください。
インストールの完了 - pymssqlの旧バージョン
2.1.3以前のバージョンのpymssqlの場合、pip installコマンドを実行すると、pymssqlがコンパイルされ、ソースコードからインストールされます。この場合、コンパイル依存の freetds-dev とランタイム依存の libsybdb5 をインストールします。コンパイル依存関係はシステムディレクトリに直接インストールすることができますが、実行依存関係はローカルディレクトリにインストールする必要があります。
docker run --rm --name mssql-builder -t -d -v $(pwd):/code --entrypoint /bin/sh aliyunfc/runtime-python3.6
docker exec -t mssql-builder apt-get install -y -d -o=dir::cache=/code libsybdb5
docker exec -t mssql-builder bash -c 'for f in $(ls /code/archives/*.deb); do dpkg -x $f $(pwd) ; done;'
docker exec -t mssql-builder bash -c "rm -rf /code/archives/; mkdir /code/lib;cd /code/lib; ln -sf ../usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsybdb.so.5 ."
docker exec -t mssql-builder apt-get install -y freetds-dev
docker exec -t mssql-builder pip install cython
docker exec -t mssql-builder pip install -t /code pymssql==2.1.3
docker stop mssql-builder
1、1列目でコンテナを開始し、10列目でコンテナを停止して自動的に削除します。
2、2行目と3行目は、ランタイム依存のlibsybdb5をローカルディレクトリにインストールするために使用されます。
3、DLL libsybdb.so.5を、デフォルトでLD_LIBRARY_PATHに追加されている/code/libディレクトリにリンクします。
4、システムディレクトリにfreetds-devとcythonをインストールし、pymssqlのコンパイルとインストールを行います。どちらのライブラリもpymssql実行時には必要ないので、ローカルディレクトリにインストールする必要はありません。
5、 pymssql 2.1.3をインストールします。pymssql 2.1.4以降では、インストール時にソースコードが不要になりました。
$ docker run --rm -v $(pwd):/code aliyunfc/runtime-python3.6 --handler index.handler
row = (2, 'orange', 154)
RequestId: d66496e9-4056-492b-98d9-5bf51e448174 Billed Duration: 144 ms Memory Size: 19
試験は合格しています。
結論
このドキュメントでは、Alibaba Cloud Function ComputeでSQL Serverデータベースを使用する方法を説明します。最新バージョンのpymssqlをインストールするためのソースコードが不要になりました。ただし、pipを使ってソースコードパッケージからpymssqlをインストールする方法は、似たようなシナリオにも適用できます。
このドキュメントでは、fc-dockerをベースとしたFunction Computeの設定と検証方法についても説明しています。fcli sboxとfc-dockerの異なるファイルをスクリプトとして開発し、繰り返し実行することができ、fc-dockerはシミュレーションされたローカルランタイム環境で実行することができます。どちらの機能も、継続的インテグレーション（CI）のシナリオでは非常に便利です。
参考文献
1、https://pymssql.readthedocs.io/en/latest/intro.html#install
2、http://www.freetds.org/
3、https://pymssql.readthedocs.io/en/latest/pymssql_examples.html
4、https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/quickstart-install-connect-docker?view=sql-server-2017
5、https://cloudblogs.microsoft.com/sqlserver/2017/05/16/sql-server-command-line-tools-for-macos-released/
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