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Email Data をR で分析

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



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Email data にアクセス。CData JDBC Driver for Email とRJDBC package を使って、R でリモートEmail 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Email 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Email data 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Email に接続

下記の情報を使いEmail にJDBC データソースとして接続します。

  • Driver Class:cdata.jdbc.email.EmailDriver 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.email.EmailDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.email.jar", identifier.quote = "'")

これで、DBI 関数を使ってEmail 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,"User=username@gmail.com;Password=password;Server=imap.gmail.com;Port=993;SMTP Server=smtp.gmail.com;SMTP Port=465;SSL Mode=EXPLICIT;Protocol=IMAP;Mailbox=Inbox;")

The User and Password properties, under the Authentication section, must be set to valid credentials. The Server must be specified to retrieve emails and the SMTPServer must be specified to send emails.

スキーマ Discovery

ドライバーはEmail 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Email API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます:

mailboxes <- dbGetQuery(conn,"SELECT Mailbox, RecentMessagesCount FROM Mailboxes")

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(mailboxes)

Email 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Email data 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(mailboxes$RecentMessagesCount, main="Email Mailboxes", names.arg = mailboxes$Mailbox, horiz=TRUE)
 
 
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