【ステップアップ】「Pythonの実践」簡単速習‼【データベース/応用②】

DBM

DBMは、Pythonの標準ライブラリに含まれるデータベースマネージャの一種です。DBMは、キーと値のペアを格納することができます。DBMは、単一のファイルに対して複数のプロセスからアクセスすることができますが、同時に複数のスレッドからアクセスすることはできません。

DBMは、Pythonのdbmモジュールを使用して使用することができます。以下は、DBMを使用してキーと値のペアを作成する例です。

import dbm

# DBMファイルを作成またはオープン
db = dbm.open('example.db', 'c')

# キーと値のペアを作成
db[b'key1'] = b'value1'
db[b'key2'] = b'value2'
db[b'key3'] = b'value3'

# キーに対応する値を取得
value = db[b'key1']
print(value)

# DBMをクローズ
db.close()

上記のコードでは、dbm.open()関数を使用してexample.dbという名前のDBMファイルを作成またはオープンし、[]演算子を使用してキーと値のペアを作成しています。db.close()を使用して、DBMファイルをクローズしています。

DBMを使用する場合は、キーと値はバイト文字列である必要があります。また、キーは一意でなければなりません。DBMは、ファイルを読み込むためにシステムリソースを使用するため、大量のデータを扱う場合は別のデータベースマネージャを使用することが推奨されます。

Memcached

Memcachedは、オープンソースの分散キャッシュシステムで、高速な読み書き操作を必要とするWebアプリケーションやデータベースのパフォーマンスを向上させるために使用されます。Memcachedは、アプリケーションの中でよく使用されるデータをキャッシュすることで、データベースの負荷を軽減し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。

Memcachedは、データをメモリにキャッシュすることができます。これにより、高速な読み書きアクセスが可能となります。また、複数のサーバーでMemcachedを実行し、データを分散することができます。これにより、データの可用性を高めることができます。

Pythonでは、python-memcachedというライブラリを使用して、Memcachedを使用することができます。以下は、python-memcachedを使用して、Memcachedにデータをキャッシュする例です。

import memcache

# Memcachedクライアントを作成
client = memcache.Client(['localhost:11211'])

# キャッシュするデータを作成
data = {
'key1': 'value1',
'key2': 'value2',
'key3': 'value3',
}

# データをMemcachedにキャッシュ
client.set_multi(data)

# キャッシュしたデータを取得
value = client.get('key1')
print(value)

上記のコードでは、memcache.Client()を使用してMemcachedクライアントを作成し、set_multi()を使用してデータをMemcachedにキャッシュしています。また、get()を使用して、キャッシュされたデータを取得しています。

C:\memcached\memcached.exe -d start

上記のコマンドでは、Cドライブの直下に「memcached」というフォルダを作成し、その中にMemcachedを解凍した場合を想定しています。実際のフォルダ名やパスは環境によって異なるため、適宜修正してください。

• Memcachedが正しく起動したかどうかを確認します。以下のコマンドを入力してEnterキーを押します。

C:\memcached\memcached.exe -d stats

正常に起動している場合、以下のような出力が表示されます。

...
STAT accepting_conns 1
STAT listen_disabled_num 0
STAT threads 4
STAT conn_yields 0
STAT bytes_read 3
STAT bytes_written 12
STAT limit_maxbytes 67108864
STAT accepting_conns 1
...

• Memcachedを停止する場合は、以下のコマンドを入力してEnterキーを押します。

C:\memcached\memcached.exe -d stop

pip install python-memcached

次に、以下のようなコードを書きます。

import memcache

# Memcachedサーバーに接続
client = memcache.Client(['localhost:11211'])

# キーと値を設定
client.set('foo', 'bar')

# キーを指定して値を取得
value = client.get('foo')

# データを削除
client.delete('foo')

上記のコードでは、memcacheモジュールからClientクラスをインポートし、localhost:11211に接続するclientオブジェクトを作成しています。setメソッドでfooというキーにbarという値を設定し、getメソッドでfooというキーに対応する値を取得しています。deleteメソッドで、fooというキーに対応するデータを削除しています。

python-memcachedライブラリには、さまざまなオプションや機能が用意されています。公式ドキュメント（https://github.com/linsomniac/python-memcached）を参照して、詳細を確認してください。

pickel

Pickle（ピクル）は、Pythonの標準ライブラリで、Pythonオブジェクトをシリアライズ（直列化）してバイト列に変換し、ファイルやネットワーク越しに転送することができます。また、逆に、バイト列をデシリアライズしてPythonオブジェクトに変換することもできます。

以下は、Pickleを使用してPythonオブジェクトをシリアライズする例です。

import pickle

data = {'foo': [1, 2, 3], 'bar': ('apple', 'banana'), 'baz': True}
# Pythonオブジェクトをシリアライズしてバイト列に変換
data_pickle = pickle.dumps(data)

# バイト列をデシリアライズしてPythonオブジェクトに変換
data_unpickle = pickle.loads(data_pickle)

上記のコードでは、辞書、タプル、真偽値など、いくつかのPythonオブジェクトを含むdataオブジェクトを定義しています。pickle.dumps関数を使用して、dataオブジェクトをバイト列に変換しています。変換されたバイト列は、ファイルに書き込んだり、ネットワーク越しに送信したりすることができます。pickle.loads関数を使用して、バイト列をPythonオブジェクトに変換しています。

ただし、Pickleにはいくつかのセキュリティ上の問題があり、信頼できないソースからPickleデータを受け取ることは危険です。Python 3.8以降では、セキュリティを強化するために、デフォルトで一部のデータ型のPickleシリアライズを禁止するようになりました。安全な方法でPythonオブジェクトをシリアライズする必要がある場合は、JSONやMessagePackなどの代替手段を検討することをお勧めします。

MongoDB

MongoDBは、オープンソースのNoSQLデータベースであり、ドキュメント指向型のデータベースです。ドキュメント指向型のデータベースとは、JSON形式のドキュメントを使用してデータを格納するデータベースのことで、データはコレクションと呼ばれる単位で管理されます。

MongoDBでは、コレクションに対してインデックスを作成することができ、高速な検索を行うことができます。また、フィールドの追加や削除が容易であり、スケーラビリティが高いという特徴があります。MongoDBは、データの複製を行うことができ、冗長化を実現することができます。さらに、クエリをシャーディングすることで、大量のデータを高速に処理することができます。

以下は、PythonからMongoDBに接続して、データを取得する例です。

from pymongo import MongoClient

# MongoDBに接続
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

# データベースを選択
db = client.testdb

# コレクションを選択
collection = db.testcollection

# データを取得
data = collection.find_one({'name': 'John'})

print(data)

WindowsでMongoDBのダウンロードの仕方

WindowsでMongoDBをダウンロードする方法は以下の手順です。

• MongoDBの公式サイトにアクセスします。https://www.mongodb.com/try/download/community
• “Community Server”をクリックします。
• “Version”で最新バージョンを選択します。
• “Platform”でWindowsを選択します。
• “Package”で”MSI”を選択します。
• “Download”をクリックします。
• “msi”ファイルをダウンロードします。
• ダウンロードした”msi”ファイルを実行して、インストールを開始します。

以上の手順で、WindowsにMongoDBをダウンロードすることができます

import pymongo

# MongoDBに接続
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# データベースを作成
db = client["mydatabase"]

# コレクションを作成
col = db["customers"]

# ドキュメントを挿入
mydict = { "name": "John", "address": "Highway 37" }
x = col.insert_one(mydict)

# 挿入されたドキュメントのIDを表示
print(x.inserted_id)

この例では、MongoDBに接続するためにpymongo.MongoClientを使用し、”mydatabase”という名前のデータベースを作成しています。その後、”customers”という名前のコレクションを作成し、”mydict”というドキュメントを挿入しています。最後に、挿入されたドキュメントのIDを表示しています。

PyMongoには、MongoDBでサポートされている多くの機能を使用するための便利なメソッドが含まれています。これらのメソッドを使用することで、MongoDBへの操作を簡単かつ効率的に行うことができます。

Hbase

HBaseは、Apache Hadoopエコシステムの一部であり、NoSQL型の分散データベースです。Hadoop Distributed File System（HDFS）の上に構築されており、HDFSに保存された非構造化データや半構造化データを、列指向のデータベースとして管理することができます。HBaseは、Apache ZooKeeperを使用してデータの整合性を保ち、高可用性とスケーラビリティを提供します。

HBaseの主な機能には、以下があります。

• 高可用性：Apache ZooKeeperを使用して、複数のHBase RegionServerでデータを複製し、障害発生時の自動フェイルオーバーをサポートします。
• スケーラビリティ：HBaseは、クラスタ内のノードの数を増やすことで簡単にスケールアップできます。
• 列指向ストレージ：HBaseは、非構造化データや半構造化データを列指向で保存することができます。
• 自動シャーディング：HBaseは、データの自動シャーディングをサポートし、クラスタ内のノードに分散して保存することができます。
• クエリ言語：HBaseは、HBase用のクエリ言語であるHBase Query Language（HQL）を提供します。

HBaseは、大量の非構造化データや半構造化データを保存する必要がある場合に有用なツールです。例えば、Webアプリケーションのログデータやセンサーデータなどがこれにあたります。

import happybase

# HBaseに接続する
connection = happybase.Connection('localhost', port=9090)

# テーブル一覧を取得する
tables = connection.tables()

# テーブルのデータを取得する
table = connection.table('mytable')
row = table.row(b'myrow')
print(row)

この例では、まずhappybaseモジュールをインポートし、Connectionクラスを使用してHBaseに接続しています。その後、Connectionオブジェクトを使用して、テーブル一覧を取得し、指定されたテーブルから行を取得しています。

HBaseには、HappyBaseを含めて多数のクライアントライブラリが存在するため、使用するライブラリに応じて実装方法が異なる場合があります。

neo4j

Neo4jは、グラフデータベースと呼ばれるタイプのデータベースで、グラフ理論に基づいて設計されています。グラフデータベースは、データをノードとエッジの形式で表現し、ノードやエッジの関係性に重点を置いたデータ操作を可能にします。

Neo4jは、Javaで開発されたオープンソースのグラフデータベースで、高速でスケーラブルな処理を提供し、ACIDトランザクションをサポートしています。また、Cypherと呼ばれる専用のクエリ言語を提供し、ノードやエッジの関係性を簡単に操作できます。

Neo4jを使用することで、さまざまな用途に応用することができます。例えば、社交ネットワークのようなユーザー間の関係を扱うアプリケーション、マスターデータ管理、推薦システム、ネットワーク管理、複雑なアクセス制御などが挙げられます。

PythonからNeo4jにアクセスするには、py2neoと呼ばれるPythonライブラリを使用することができます。py2neoは、PythonでNeo4jにアクセスするための高水準のAPIを提供し、ノードやリレーションシップを操作するためのPythonクラスを提供します。また、Cypher言語を使用してクエリを実行することもできます。

pip install py2neo

次に、以下のコードを実行して、Neo4jに接続し、データを追加してみます。

from py2neo import Graph, Node, Relationship

# グラフオブジェクトを作成し、Neo4jに接続
graph = Graph(uri="bolt://localhost:7687", auth=("ユーザ名", "パスワード"))

# ノードを作成
alice = Node("Person", name="Alice")
bob = Node("Person", name="Bob")

# グラフにノードを追加
graph.create(alice)
graph.create(bob)

# 関係性を作成
ab = Relationship(alice, "KNOWS", bob)
graph.create(ab)

上記の例では、グラフオブジェクトを作成し、ユーザー名とパスワードを指定してNeo4jに接続しています。次に、Nodeオブジェクトを作成して、graph.create()メソッドを使ってノードを作成しています。最後に、Relationshipオブジェクトを作成し、graph.create()メソッドを使用して関係性を追加しています。

このように、py2neoを使ってPythonからNeo4jを操作することができます。詳細については、py2neoの公式ドキュメントを参照してください。

データベースのまとめ

NoSQLは、関係データベースとは異なるデータモデルを持つデータベースの総称です。以下では、主要なNoSQLデータベースの種類と、それぞれの特徴や用途について説明します。

キーバリュー型データベース

• 特徴：データをキーと値のペアとして格納するデータベースです。高速な読み書きが可能で、スケーラビリティが高く、単純な構造のデータを効率的に処理できます。
• 用途：セッション管理やキャッシュ、ユーザープロファイルなど、簡単なデータの格納に使用されます。代表的な製品にはRedis、Memcachedなどがあります。

ワイドカラム型データベース

• 特徴：キーバリュー型データベースと似た構造を持ち、複数の列を1つの行に格納できる点が異なります。柔軟性が高く、大量のデータを高速に処理できます。
• 用途：分散システムの設計、大規模なログファイルの解析、分析など、柔軟性が求められるデータの格納に使用されます。代表的な製品にはApache Cassandra、HBaseなどがあります。

ドキュメント型データベース

• 特徴：JSONやBSONなどのドキュメント形式でデータを格納します。構造が柔軟で、スキーマをあらかじめ定義する必要がありません。複雑な階層構造を持つデータを効率的に処理できます。
• 用途：Webアプリケーション、マイクロサービス、セッションストアなど、柔軟性が求められるデータの格納に使用されます。代表的な製品にはMongoDB、Couchbase Serverなどがあります。

グラフ型データベース

• 特徴：データをノードとエッジの形で格納し、グラフ理論を基にデータを処理します。高度な相関分析や複雑な関係性の解析に適しています。
• 用途：ソーシャルネットワーク、推薦システム、物流管理、セキュリティ監視など