Bugzilla データをR で分析

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Bugzilla JDBC Driver

Bugzilla のBugs、Branches、User などのデータに連携するJava アプリケーションを素早く、簡単に開発できる便利なドライバー。



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

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

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

これで、DBI 関数を使ってBugzilla 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,"Url=http://yourdomain/Bugzilla;APIKey=abc123;")

Bugzilla アカウントには以下の接続プロパティで接続します:

  • URL: Bugzilla 開発者ページの(Home ページ)。
  • ApiKey: Bugzilla 開発者ページのPreferences -> API Keys で生成したAPI Key。

スキーマ Discovery

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

bugs <- dbGetQuery(conn,"SELECT Id, Summary FROM Bugs WHERE Creator = 'user@domain.com'")

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(bugs)

Bugzilla 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Bugzilla 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(bugs$Summary, main="Bugzilla Bugs", names.arg = bugs$Id, horiz=TRUE)