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JSON Services をR で分析

CData JDBC Driver for JSONで標準的なR 関数とお好みの開発環境を使って、 JSON services 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JSON services にアクセス。CData JDBC Driver for JSON とRJDBC package を使って、R でリモートJSON services 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JSON 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JSON services 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。


JDBC データソースとしてJSON に接続

下記の情報を使いJSON にJDBC データソースとして接続します。

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

これで、DBI 関数を使ってJSON 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,"URI=C:\people.json;DataModel=Relational;")

See the Getting Started chapter in the data provider documentation to authenticate to your data source: The data provider models JSON APIs as bidirectional database tables and JSON files as read-only views (local files, files stored on popular cloud services, and FTP servers). The major authentication schemes are supported, including HTTP Basic, Digest, NTLM, OAuth, and FTP. See the Getting Started chapter in the data provider documentation for authentication guides.

After setting the URI and providing any authentication values, set DataModel to more closely match the data representation to the structure of your data.

The DataModel property is the controlling property over how your data is represented into tables and toggles the following basic configurations.

  • Document (default): Model a top-level, document view of your JSON data. The data provider returns nested elements as aggregates of data.
  • FlattenedDocuments: Implicitly join nested documents and their parents into a single table.
  • Relational: Return individual, related tables from hierarchical data. The tables contain a primary key and a foreign key that links to the parent document.

See the Modeling JSON Data chapter for more information on configuring the relational representation. You will also find the sample data used in the following examples. The data includes entries for people, the cars they own, and various maintenance services performed on those cars.

スキーマ Discovery

ドライバーはJSON 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。


SQL クエリの実行

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

people <- dbGetQuery(conn,"SELECT [people].[personal.age] AS age, [people].[personal.gender] AS gender, [people].[] AS first_name, [people].[] AS last_name, [vehicles].[model], FROM [people] JOIN [vehicles] ON [people].[_id] = [vehicles].[people_id]")

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。


JSON Services 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JSON services 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(people$[ ], main="JSON people", names.arg = people$[ ], horiz=TRUE)