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Java/J2EE アプリケーションからSmartsheet データへの連携機能を実装して、Contacts、Folders、Groups、Users などのデータをアプリから利用。

Smartsheet データをR で分析

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

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-21
smartsheet ロゴ

CData

jdbc ロゴ画像
R ロゴ

こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

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

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

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

これで、DBI 関数を使ってSmartsheet 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,"OAuthClientId=MyOauthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;")

個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

  • Smartsheet にログインします。
  • 「アカウント」をクリックして「個人用の設定」を選択します。
  • 「API アクセス」をクリックし、フォームを使用して新しいアクセストークンを生成するか、既存のアクセストークンを管理します。

その後、OAuthAccessToken を生成したトークンに設定します。

スキーマ Discovery

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

sheet_event_plan_budget <- dbGetQuery(conn,"SELECT TaskName, Progress FROM Sheet_Event_Plan_Budget")

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(sheet_event_plan_budget)

Smartsheet データ 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Smartsheet 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(sheet_event_plan_budget$Progress, main="Smartsheet Sheet_Event_Plan_Budget", names.arg = sheet_event_plan_budget$TaskName, horiz=TRUE) A basic bar plot. (Salesforce is shown.)

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