仮想テーブルの概要

仮想テーブル を使用すると、Foundryにデータを保存せずに、サポートされているデータプラットフォームのテーブルにクエリを実行したり、書き込みを行ったりできます。

Pythonトランスフォームでは transforms-tables ライブラリを使用してテーブルと対話できます。

前提条件

Pythonトランスフォームから仮想テーブルと対話するには、以下を行う必要があります。

1. Pythonリポジトリを最新バージョンにアップグレードする。
2. ライブラリタブ から transforms-tables をインストールする。

API 概要

Python的な仮想テーブルAPIは、仮想テーブルと対話するための TableInput および TableOutput タイプを提供します。

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from transforms.api import transform
from transforms.tables import TableInput, TableOutput, TableTransformInput, TableTransformOutput

@transform(
    source_table=TableInput("ri.tables.main.table.1234"),  # 入力テーブルの指定
    output_table=TableOutput("ri.tables.main.table.5678"),  # 出力テーブルの指定
)
def compute(source_table: TableTransformInput, output_table: TableTransformOutput):
    ...  # 通常のtransforms APIの操作

Pythonトランスフォームで参照されるテーブルは、同じソースや同じプラットフォームから来る必要はありません。

上記の例では、トランスフォームで指定されたテーブルがすでにFoundry環境内に存在していることが前提となっています。そうでない場合、データセットの出力と同様に、チェック時に出力仮想テーブルを作成するように設定できます。これには、テーブルを保存するソースと場所を指定するための追加設定が必要です。

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from transforms.api import transform
from transforms.tables import TableInput, TableOutput, TableTransformInput, TableTransformOutput, SnowflakeTable

@transform(
    source_table=TableInput("ri.tables.main.table.1234"),
    output_table=TableOutput(
        "/path/to/new/table",
        # Must specify the Data Connection source you want to create the table in and the table identifier/location
        # 作成するテーブルのデータ接続ソースとテーブル識別子/場所を指定する必要があります
        "ri.magritte..source.1234",
        SnowflakeTable("database", "schema", "table"),  # Snowflakeテーブルの情報を指定
    ),
)
def compute(source_table: TableTransformInput, output_table: TableTransformOutput):
    ...  # 通常のtransforms API