Microsoft Fabricは、Microsoft のSaaS 型データ分析基盤サービスです。SaaS 型のため、容易にデータ分析の一連の流れを試すことができる特徴があります。
本記事では、Python NotebookからSQL databaseに接続し、T-SQLコマンドを実行する方法を解説します。
SQL databaseの作成
”新しい項目”から”SQL database (preview)”を選択します。
SQL databaseの名前（ここではSQLDataBase01）を入力し、”作成”を押下します。
ワークスペースでSQL databaseが作成されたことが確認できます。
データの準備
作成したSQL databaseを押下すると、下記の画面に遷移します。
”サンプルデータ”を押下します。
しばらく待つと、”エクスプローラー”からサンプルデータが取り込まれたことが確認できます。
テーブルの内容の一部を確認します。
”Address”の右側の”…” 、 ”上位1000行を選択”と続けて押下します。
自動でクエリが作成され、テーブルの内容が確認できました。
Python NotebookからSQL databaseへ接続する
”新しい項目”から”ノートブック”を選択します。
言語を”Python”に設定します。
セルタイプをT-SQLに設定します。
セル内に下記のコードを追加し、実行（図中の三角マーク）を押下します。
%%tsql -artifact SQLDataBase01 -type SQLDatabase
SELECT * From SalesLT.Address※"SQLDataBase01"は作成したSQL databaseの名前です。
問題なく接続することができました。
続いて下記の様にコードを書き換え、実行（図中の三角マーク）を押下します。
%%tsql -artifact SQLDataBase01 -type SQLDatabase -bind df1
SELECT top(10) * From SalesLT.Address※"SQLDataBase01"は作成したSQL databaseの名前です。
※"df1"は任意です（データフレームの名前）。
変更されたコードでは、新たにbindのパラメータを追加しています。
このパラメータは、指定したデータフレーム（図では”df1”）にデータを格納することができます。
最後に、新たにセルタイプがPythonのセルを追加し、Pythonコマンドを実行して、データがデータフレームに格納されていることを確認します。
表右下にカーソルを合わせ、”コード＋”を押下します。
セルタイプが”Python"であることを確認します。
セル内に下記のコードを追加し、実行（図中の三角マーク）を押下します。
df1.head()※"df1"は bindで指定したデータフレーム名です。
データフレーム”df1”にデータが格納されていることが確認できました。
まとめ
本記事ではSQL databaseを作成し、Python Notebookからクエリを実行してみました。
NotebookからSQL databaseへ接続することができるため、SQL databaseに存在するデータで、Notebookの機能を最大限に利用することが可能となります。
