Python で Denodo に接続！SQLAlchemy と psycopg2 を使ったデータ取得

Last updated at 2025-02-17Posted at 2025-02-17

こんにちは、インサイトテクノロジーの松尾です！

本記事では、Python から Denodo Platform のデータを扱う方法をいくつかご紹介します。

はじめに

Denodo Platform は、データ仮想化テクノロジーを活用した論理データ統合のための製品です。
「データ統合」というと、ETL ツールやレプリケーションツールを使い、大きな「箱」にデータを集めるイメージを思い浮かべるかもしれません。
しかし、Denodo Platform の「論理データ統合」では、データを物理的に移動させるのではなく、あたかもデータが一か所に集まっているように見せることがコンセプトとなっています。

Denodo Platform の詳細については、以下のリンクをご覧ください。

Denodo Platform によって仮想的に統合されたデータは、Denodo Platform を介して取得できます。JDBC、ODBC、REST API、GraphQL など、多様なアクセス方法が標準サポートされており、BI ツールやプログラミング言語から容易に接続可能です。

本記事では、Denodo 社が公開しているドキュメント
How to connect to Denodo from Python - a starter for Data Scientists
を参考に、いくつかの接続方法を実際に試してみます。

接続方法

Python から Denodo Platform へ接続するために使用できる Python ライブラリはいくつかあります。
以下の表に主なライブラリをまとめました。

Library	Denodo Interface	コメント
Denodo Dialect for SQLAlchemy	ODBC/libpq	SQLAlchemy は Python の SQL ツールキット兼 ORM。SQL の強力な機能と柔軟性を提供。
psycopg2	ODBC/libpq	PostgreSQL 用の一般的なアダプターで、Denodo でも使用可能。
turbodbc	ODBC	データサイエンティスト向けのライブラリで、NumPy や Apache Arrow の最適化が特徴。
pyodbc	ODBC	一般的な ODBC ベースのライブラリで、リレーショナルデータベースへの接続に広く利用。
jaydebeapi	JDBC	JDBC ベースの Python ライブラリで、JPype を利用して Python と Java のコードを橋渡し。

これらのライブラリは、Denodo を "DB" として接続 して利用するパターンになります。
Denodo は REST API や GraphQL によるデータ公開も可能ですが、Python から利用する場合は "DB" として接続する方が便利 でしょう。

オススメの接続方法は？

Denodo 社のサイトによると、通常は SQLAlchemy または psycopg2 が推奨されています。
これらを使用する場合、Denodo ODBC ドライバーのインストールは不要です。

Kerberos や OAuth2 認証が必要な場合

Kerberos や OAuth2 認証を利用する場合は、Denodo ODBC ドライバーを使用する必要があるため、この場合は turbodbc ライブラリの使用が推奨されています。

推奨されない接続方法

一方で、pyodbc や jaydebeapi はパフォーマンスの観点から推奨されていません。

本記事では、推奨されている SQLAlchemy および psycopg2 を用いた接続方法を、実際に試しながら紹介します。

テストの条件

実施環境

OS: Windows 11 Pro, WSL2 (Ubuntu 24.04.1 LTS)
Python: 3.12.3
Denodo 環境: 9.1（コンテナで起動）
接続先（ODBC）
- ホスト: localhost
- ポート番号: 9996
- データベース（VDB）: admin
- ユーザー: admin
- パスワード: admin

コンテナでの Denodo 環境の起動については、以下の記事を参考にしてください。

テストに使用するデータソース

テスト用のデータソースとして、Denodo Community Lab Environment Containers で提供されているものを使用します。ローカル環境でコンテナ起動している場合、以下の設定でデータソースを登録することができます。さらに登録したデータソースから、ベースビューを作成して利用します。

データソースの種類: Excel ファイルデータソース
ベース URL: http://webserver:80/excel/Marketing_promotions.xlsx
開始セル: A1
ヘッダーを使用する: チェック

上記の設定でデータソース登録後、ベースビュー(基本ビュー)を bv_excel_marketing_promotion という名前で作成します。

Denodo Dialect for SQLAlchemy による接続

SQLAlchemy のインストール

Denodo Dialect for SQLAlchemy は pip でインストールできます。
以下の 3 つのモジュールをインストールします。

denodo-sqlalchemy
pyarrow
adbc_driver_flightsql

$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate
(venv) $ source venv/bin/activate
(venv) $ pip3 install denodo-sqlalchemy
(venv) $ pip3 install pyarrow
(venv) $ pip3 install adbc_driver_flightsql
(venv) $ pip3 list
Package               Version
--------------------- -------
adbc-driver-flightsql 1.4.0
adbc-driver-manager   1.4.0
denodo-sqlalchemy     2.0.2
greenlet              3.1.1
importlib_resources   6.5.2
pip                   24.0
psycopg2-binary       2.9.10
pyarrow               19.0.0
SQLAlchemy            2.0.37
typing_extensions     4.12.2

SQLAlchemy を使用した Python コードと実行例

以下のような Python コードを作成します。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base

# ベースクラスを定義
Base = declarative_base()

# テーブルの定義
class MarketingPromotion(Base):
    __tablename__ = "bv_excel_marketing_promotion"

    promotion_id = Column(Integer, primary_key=True)
    description = Column(String)
    startdate = Column(String)
    enddate = Column(String)
    area = Column(String)
    promotion_type = Column(String)
    discount = Column(String)
    channel = Column(String)

# Denodo VDP Server の接続情報
denodoserver_name = "localhost"
denodoserver_odbc_port = "9996"
denodoserver_database = "admin"
denodoserver_uid = "admin"
denodoserver_pwd = "admin"

# 接続文字列
cnxn_str = "denodo://%s:%s@%s:%s/%s" %\
       (denodoserver_uid, denodoserver_pwd, denodoserver_name, denodoserver_odbc_port, denodoserver_database)

# データベース接続
engine = create_engine(cnxn_str)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 全データを取得
marketingPromotions = session.query(MarketingPromotion).all()
for promo in marketingPromotions:
    print(promo.promotion_id, promo.description, promo.area, promo.promotion_type, promo.startdate)

実行すると以下のようなイメージでデータを取得することができました！

(venv) $ python3 test.py
0 Winter Sale italy Other Jan 1, 2014 12:00:00 AM
1 Spring Big sale Italy Free items Mar 1, 2014 12:00:00 AM
2 Summer Event Italy Free items Jun 1, 2014 12:00:00 AM
3 Fall Push IT Instant rebate Aug 1, 2014 12:00:00 AM
4 Summer Event IT Other Nov 1, 2014 12:00:00 AM
5 Winter Sale Italy Other Dec 1, 2014 12:00:00 AM
6 Summer Event USA Other Jan 1, 2014 12:00:00 AM
7 Spring Push United States Instant rebate Mar 1, 2014 12:00:00 AM
8 Summer Push United States Instant rebate Jun 1, 2014 12:00:00 AM
9 Fall Big sale America Other Aug 1, 2014 12:00:00 AM
:
:

Python から SQLAlchemy を使って Denodo に接続し、Excel ファイルからデータを取得する方法を紹介しました。

psycopg2 による接続

psycopg2 のインストール

psycopg2 は pip でインストールできます。

$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate
(venv) $ pip3 install psycopg2-binary
(venv) $ pip3 list
Package         Version
--------------- -------
pip             24.0
psycopg2-binary 2.9.10

psycopg2 を使用した Python コードと実行例

例えば以下のような Python コードを作成します。

import psycopg2 as dbdriver

## Denodo VDP Server の接続情報
denodoserver_name = "localhost"
denodoserver_odbc_port = "9996"
denodoserver_database = "admin"
denodoserver_uid = "admin"
denodoserver_pwd = "admin"

## 接続文字列の作成
cnxn_str = "user=%s password=%s host=%s dbname=%s port=%s" %\
       (denodoserver_uid, denodoserver_pwd, denodoserver_name, denodoserver_database, denodoserver_odbc_port)
## データベース接続
cnxn = dbdriver.connect(cnxn_str)

# クエリを実行
query = "select * from admin.bv_excel_marketing_promotion"
cur = cnxn.cursor()
cur.execute(query)

# 結果を取得
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

実行すると以下のようなイメージでデータを取得することができました！

(venv) $ python3 test.py
(0, 'Winter Sale', 'Jan 1, 2014 12:00:00 AM', 'Jan 1, 2014 12:00:00 AM', 62, 'italy', 'Other', Decimal('0.583401707007053'), 'TV')
(1, 'Spring Big sale', 'Mar 1, 2014 12:00:00 AM', 'Mar 1, 2014 12:00:00 AM', 31, 'Italy', 'Free items', Decimal('0.567807718602781'), 'Phone')
(2, 'Summer Event', 'Jun 1, 2014 12:00:00 AM', 'Jun 1, 2014 12:00:00 AM', 36, 'Italy', 'Free items', Decimal('0.650828660849123'), 'Web')
(3, 'Fall Push', 'Aug 1, 2014 12:00:00 AM', 'Aug 1, 2014 12:00:00 AM', 62, 'IT', 'Instant rebate', Decimal('0.666344228317836'), 'TV')
(4, 'Summer Event', 'Nov 1, 2014 12:00:00 AM', 'Nov 1, 2014 12:00:00 AM', 86, 'IT', 'Other', Decimal('0.190036937133527'), 'TV')
(5, 'Winter Sale', 'Dec 1, 2014 12:00:00 AM', 'Dec 1, 2014 12:00:00 AM', 19, 'Italy', 'Other', Decimal('0.609010749315586'), 'Email')
(6, 'Summer Event', 'Jan 1, 2014 12:00:00 AM', 'Jan 1, 2014 12:00:00 AM', 81, 'USA', 'Other', Decimal('0.453014367308051'), 'Store floor')
:
:

シンプルなコードで Python から psycopg2 を使って Denodo に接続し、Excel ファイルのデータを取得できました！

おわりに

本記事では、Python から Denodo Platform のデータを扱う方法として、推奨されている SQLAlchemy と psycopg2 を紹介しました。これらの方法を使うことで、通常のデータベースと同じ手順で Denodo に接続し、データを取得できることがわかったかと思います。

また、Denodo Platform に接続できるようになると、Denodo に統合された すべてのデータソース に対して、データの種類（データベース、Web サービス、Salesforce など）を意識せずに 統一的なクエリ を実行できるようになります。

これは非常に便利ですよね！

もう少し詳しく知りたい方へ

弊社 インサイトテクノロジー は、Denodo 社のパートナーとして Denodo Platform の紹介・販売・導入 を行っています。Denodo Platform にご興味のある方は、ぜひ弊社または Denodo 社までお問い合わせください。

また、以下のような データ統合の課題 をお持ちの方も、ぜひご相談ください。

データ統合基盤の構築をこれから進めたい
どのようにデータを統合すればよいか迷っている
既存のデータ統合環境を改善したい（例: Snowflake に SAP からリアルタイムデータを連携したい など）

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