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Azure DevOps JDBC Driver

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Azure DevOps データをR で分析


CData JDBC Driver for AzureDevOpsで標準的なR 関数とお好みの開発環境を使って、 Azure DevOps を分析。

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JDBC

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Pure R スクリプトおよび 標準SQL を使って、R およびJava をインストール可能なあらゆるマシン上でAzure DevOps にアクセス。CData JDBC Driver for AzureDevOps とRJDBC package を使って、R でリモートAzure DevOps data を利用できます。CData Driver を使うことで、業界が認めた基準で書かれたドライバーを活用して、オープンソースでポピュラーなR 言語のデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってAzure DevOps にSQL クエリを実行する方法、および標準R 関数を呼び出してAzure DevOps をビジュアライズする方法について説明します。

R をインストール

マルチスレッドのMicrosoft R Open を実行すること、またはBLAS/LAPACK ライブラリにリンクされたオープン R を実行することによって、マルチスレッドおよびマネージドコードから利益を得られたドライバーのパフォーマンスにマッチできます。ここでは、Microsoft R Open 3.2.3 を使用します。CRAN レポジトリのJan. 1, 2016 snapshot からパッケージをインストールするために事前設定されています。このsnapshot は再現性を保証します。

RJDBC パッケージをロード

ドライバーを使うにはRJDBC パッケージをダウンロードします。RJDBC パッケージをインストールしたら、次のコードを入力してパッケージをロードします。

library(RJDBC)

JDBC データソースとしてAzure DevOps に接続

下記の情報を使いAzure DevOps にJDBC データソースとして接続します。

  • Driver Class：cdata.jdbc.azuredevops.AzureDevOpsDriver に設定。
  • Classpath：Driver JAR の場所を設定します。デフォルトではインストールディレクトリの［lib］サブフォルダです。

dbConnect やdbSendQuery のようなDBI 関数は、R にデータアクセスコードを書くための統一インターフェースを提供します。

driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.azuredevops.AzureDevOpsDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.azuredevops.jar", identifier.quote = "'")

これで、DBI 関数を使ってAzure DevOps に接続しSQL クエリを実行する準備が整いました。dbConnect 関数を使ってJDBC 接続を初期化します。一般的なJDBC 接続文字列は次のとおりです。

conn <- dbConnect(driver,"AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;")

You can connect to your Azure DevOps account by providing the Organization and PersonalAccessToken.

Obtaining a Personal Access Token

A PersonalAccessToken is necessary for account authentication.

To generate one, log in to your Azure DevOps Organization account and navigate to Profile -> Personal Access Tokens -> New Token. The generated token will be displayed.

If you wish to authenticate to Azure DevOps using OAuth refer to the online Help documentation for an authentication guide.

スキーマ Discovery

ドライバーはAzure DevOps API をリレーショナルデータベース、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデルします。次のコードを使ってテーブルリストを検出します。

dbListTables(conn)

SQL クエリの実行

dbGetQuery 関数を使ってAzure DevOps API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます：

builds <- dbGetQuery(conn,"SELECT Id, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'")

次のコマンドを使って、結果を［data viewer］ウィンドウで見ることができます。

View(builds)

Azure DevOps Data をプロット

CRAN レポジトリで利用可能なあらゆるデータ初期化パッケージを使ってAzure DevOps を分析する準備が整いました。ビルトインバーのplot 関数を使って簡単なバーを作成できます。

par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2)) barplot(builds$BuildNumber, main="Azure DevOps Builds", names.arg = builds$Id, horiz=TRUE) A basic bar plot. (Salesforce is shown.)