MATLAB からSquare データをリアルタイムに連携利用

MathWorks 社のMATLAB は、高度なデータ解析、アルゴリズム開発、モデル作成などを手軽に実施できるツールとして多くの数学者、科学者、技術者に愛用されています。 本記事では、MATLAB からSquare データをノンコーディングで利用する方法を説明します。 Square データをMATLAB から利用できるように、CData ODBC Driver でSquare データをテーブルデータにモデル化して、MATLAB が生成する標準SQL でのフィルタリングやJOIN を利用できるようにしています。

CData ODBC Drivers のインストールとサービスへの接続設定

ODBC 接続プロパティの指定がまだの場合は、DSN （データソース名）で接続設定を行います。 Microsoft ODBC データソースアドミニストレーターを使ってODBC DSN を作成および設定できます。 ODBC ドライバーのインストール完了時にODBC DSN 設定画面が立ち上がります。 Microsoft ODBC データソースアドミニストレーターを開いて設定を行うことも可能です。 必要なプロパティを設定する方法は、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご参照ください。

• OAuthClientId
• OAuthClientSecret
• CallbackURL
• LocationId

Microsoft ODBC データソースアドミニストレーターで必要なプロパティを設定する方法は、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご参照ください。

Square OAuth 認証標準を使用します。OAuth を使用して認証するには、Square にアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を入手します。OAuth の使用方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご覧ください。

追加でLocationId を指定する必要がある場合があります。Locations テーブルをクエリすることでLocations のId を取得できます。または、クエリの検索項目にLocationId を設定することもできます。

MATLAB からのSquare ODBC データソースの利用方法

ODBC DSN の利用方法

「アプリ」⇒「Database Explorer」を選択します。
「New Query」をクリックして、データソース接続画面で、「Data Source」をドロップダウンすると、事前に設定したODBC DSN が表示されます。これらからSquare のものを選択します。Username、Password は入力不要です。

CData ODBC Driver により、データはスキーマの付いたテーブルデータにモデル化されており、左ペインの［データブラウザー］にRDB のように表示されます。 ここから利用するデータを選択すると、自動的にSELECT クエリが生成され、プレビューが実行されます。 MATLAB で生成されているSQL がODBC Driver 経由でParse されて、リアルタイムで元のデータソースのAPI を叩きに行っています。

Square データのフィルタリングやソートの利用

MATLAB では、SQL クエリが分からないユーザーでも、フィルタリング、ソートなどができるようなUI が用意されています。 フィルタリングであれば、「Where」、ソートであれば「Order By」のアイコンからSQL の知識なしに操作が可能です。「Join」も可能です。
CData ODBC Driver 経由でモデル化されたSaaS、NoSQL データにも、MATLAB のUI からのフィルタリングやソートが利用可能です。

「DATABASE EXPLORER」の「Where」アイコンをクリックします。 Column でフィルタリングする項目を選択、Operator で演算子を選択、Value にフィルタリングをする値を直接入力します。 「Add Filter」ボタンを押すと、フィルタリングのSQL が生成され、プレビューのデータがフィルタリングされます。 もし、フィルタリングを変更する場合には、変更して「Update Filter」をクリック。また複数のフィルタリングを設定することができます。

同様に、ソートを行うには、「Order By」アイコンを押し、並び替え項目を選択し、昇順・降順を指定するとSQL が生成されます。

データの整形が終わったら、データをData Explorer からMATLAB のワークスペースにインポートします。

このように、CData ODBC Drivers と併用することで、100を超えるSaaS、NoSQL データをRDB データのようにMATLAB からコーディングなしで扱うことができます。 CSV インポートと違い、リアルタイムODBC 連携なので、データソースをリフレッシュするだけで、繰り返し作業なく最新データへの更新も可能です。