クイックスタート: Pythonを使用して接続し、Azure HorizonDB のデータに対してクエリを実行する (プレビュー)

このクイックスタートでは、Pythonを使用して Azure HorizonDB インスタンスに接続します。 macOS、Ubuntu Linux、Windows の各プラットフォームから SQL ステートメントを使用して、データベース内のデータを照会、挿入、更新、削除できます。

この記事の手順には、PostgreSQL 認証が含まれます。

PostgreSQL 認証では PostgreSQL に格納されているアカウントを使用するため、パスワードのローテーションを自分で管理する必要があります。

この記事では、Pythonを使用した開発には慣れているものの、HorizonDB Azure使用するのは初めてであることを前提としています。

Prerequisites

アクティブなサブスクリプションを持つ Azure アカウント。無料でアカウントを作成できます。
Azure HorizonDB クラスター。 HorizonDB クラスター Azure作成するには、「Azure HorizonDB クラスターの作成を参照してください。
Python 3.8 以降。
最新の pip パッケージインストーラー。

クライアントワークステーションのファイアウォール規則を追加する

パブリックアクセス (許可された IP アドレス) を使用して Azure HorizonDB クラスターを作成した場合は、クラスターのファイアウォール規則の一覧にローカル IP アドレスを追加できます。「Networking in Azure HorizonDB (Preview)を参照してください。

開発環境を準備する

コードを実行し、仮想環境を作成してアクティブ化するフォルダーに移動します。仮想環境は、特定のバージョンの Python と、そのアプリケーションに必要なその他のパッケージ用の自己完結型ディレクトリです。

次のコマンドを実行し、仮想環境を作成してアクティブにします。

Windows
macOS/Linux

py -3 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Note

python -m pip instalL...コマンドを実行する前に仮想環境がアクティブになっていることを確認します。(ベア python -m pipではなく) pipを使用すると、サンプルの実行に使用するのと同じインタープリター/ベンブにパッケージが確実にインストールされます。

Python ライブラリをインストールする

コード例を実行するために必要な Python ライブラリをインストールします。

psycopg モジュールをインストールします。これによって、PostgreSQL データベースへの接続とクエリの実行が可能になります。

# Recommended: install the binary wheel that bundles a compatible libpq wrapper (Windows/macOS)
python -m pip install "psycopg[binary]"

# Linux alternative (if you prefer building against system libpq):
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libpq-dev build-essential python3-dev
python -m pip install psycopg

認証コードを追加する

このセクションでは、作業ディレクトリに認証コードを追加し、クラスターインスタンスでの認証と承認に必要な追加の手順を実行します。

認証コードを追加する前に、各例に必要なパッケージがインストールされていることを確認します。

必要なパッケージ (この記事の例):

パスワードの例: psycopg (推奨: python -m pip install "psycopg[binary]")

省略可能: これらのエントリを含む requirements.txt を作成し、 python -m pip install -r requirements.txt を使用してインストールして再現可能なインストールを行います。

次のコードをエディターにコピーし、get_conn.py という名前のファイルに保存します。

import urllib.parse
import os

def get_connection_uri():

   # Read URI parameters from the environment
   dbhost = os.environ['DBHOST']
   dbname = os.environ['DBNAME']
   dbuser = urllib.parse.quote(os.environ['DBUSER'])
password = os.environ['DBPASSWORD']
sslmode = os.environ['SSLMODE']
db_uri = f"host={dbhost} dbname={dbname} user={dbuser} password={password} sslmode={sslmode}"
   # Construct connection URI
   return db_uri

データベース接続情報を取得します。

Azure portal を使用して以下を実行します。
1. Azure ポータルの左側のメニューで、[すべてのリソース を選択し、作成したクラスターを検索します。
2. クラスター名を選択します。
3. リソースメニューで、[概要] を選択します。 プライマリエンドポイント (読み取り/書き込み) として表示されている値の上にマウスポインターを置き、[クリップボードにコピー] ボタンを選択します。
4. 管理者ログインのパスワードを忘れた場合は、[パスワードのリセット] ボタンを使用してリセットできます。

接続 URI 要素用の環境変数を設定します。

Windows
macOS/Linux

set DBHOST=<cluster-name>
set DBNAME=<database-name>
set DBUSER=<username>
set DBPASSWORD=<password>
set SSLMODE=require

export DBHOST=<cluster-name>
export DBNAME=<database-name>
export DBUSER=<username>
export DBPASSWORD=<password>
export SSLMODE=require

Python の例を実行する方法

この記事の各コード例では、次のことを行います。

テキストエディターで新しいファイルを作成します。
ファイルにコード例を追加します。
ファイルに .py 拡張子を付けてプロジェクトフォルダーに保存します。たとえば、postgres-insert.py のように指定します。 Windows の場合は、ファイルを保存するときに UTF-8 エンコードを選択するようにしてください。
プロジェクトフォルダーに、python に続けてファイル名を入力します (例: python postgres-insert.py)。

テーブルを作成してデータを挿入する

次のコード例では、psycopg.connect 関数を使用してAzure HorizonDB クラスターに接続し、SQL INSERT ステートメントを使用してデータを読み込みます。 cursor.execute 関数は、データベースに対して SQL クエリを実行します。

import psycopg
from get_conn import get_connection_uri

conn_string = get_connection_uri()

conn = psycopg.connect(conn_string)
print("Connection established")
cursor = conn.cursor()

# Drop previous table of same name if one exists
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS inventory;")
print("Finished dropping table (if existed)")

# Create a table
cursor.execute("CREATE TABLE inventory (id serial PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), quantity INTEGER);")
print("Finished creating table")

# Insert some data into the table
cursor.execute("INSERT INTO inventory (name, quantity) VALUES (%s, %s);", ("banana", 150))
cursor.execute("INSERT INTO inventory (name, quantity) VALUES (%s, %s);", ("orange", 154))
cursor.execute("INSERT INTO inventory (name, quantity) VALUES (%s, %s);", ("apple", 100))
print("Inserted 3 rows of data")

# Clean up
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

コードが正常に実行されると、次の出力が生成されます。

Connection established
Finished dropping table (if existed)
Finished creating table
Inserted 3 rows of data

データの読み取り

次のコード例では、Azure HorizonDB クラスターに接続し、sql SELECT ステートメントで cursor.execute を使用してデータを読み取ります。この関数はクエリを受け取り、cursor.fetchall() を使用して反復処理する結果セットを返します。

import psycopg
from get_conn import get_connection_uri

conn_string = get_connection_uri()

conn = psycopg.connect(conn_string)
print("Connection established")
cursor = conn.cursor()

# Fetch all rows from table
cursor.execute("SELECT * FROM inventory;")
rows = cursor.fetchall()

# Print all rows
for row in rows:
    print("Data row = (%s, %s, %s)" %(str(row[0]), str(row[1]), str(row[2])))

# Cleanup
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

コードが正常に実行されると、次の出力が生成されます。

Connection established
Data row = (1, banana, 150)
Data row = (2, orange, 154)
Data row = (3, apple, 100)

データの更新

次のコード例では、Azure HorizonDB クラスターに接続し、sql UPDATE ステートメントで cursor.execute を使用してデータを更新します。

import psycopg
from get_conn import get_connection_uri

conn_string = get_connection_uri()

conn = psycopg.connect(conn_string)
print("Connection established")
cursor = conn.cursor()

# Update a data row in the table
cursor.execute("UPDATE inventory SET quantity = %s WHERE name = %s;", (200, "banana"))
print("Updated 1 row of data")

# Cleanup
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

データの削除

次のコード例では、Azure HorizonDB クラスターに接続し、sql DELETE ステートメントで cursor.execute を使用して、前に挿入したインベントリ項目を削除します。

import psycopg
from get_conn import get_connection_uri

conn_string = get_connection_uri()

conn = psycopg.connect(conn_string)
print("Connection established")
cursor = conn.cursor()

# Delete data row from table
cursor.execute("DELETE FROM inventory WHERE name = %s;", ("orange",))
print("Deleted 1 row of data")

# Cleanup
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

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Last updated on 2026-06-03