Database Toolbox

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Database Toolbox

データをリレーショナルおよび非リレーショナル データベースと交換する

 

Database Toolbox™ には、リレーショナル データベースおよび非リレーショナル データベースとデータを交換するための関数とアプリが用意されています。これにより、データ交換時にデータベースと MATLAB® データ型の間で自動的に変換が実行されます。

Database Toolbox では、ODBC または JDBC に準拠したあらゆるリレーショナル データベース、および Cassandra、MongoDB、Neo4j の各 NoSQL データベースをサポートしています。

Database Explorer アプリを使用すると、コードを書かなくてもリレーショナル データを探索し、MATLAB コードを生成してデータベース ワークフローを自動化および運用化できます。

大規模なデータ ワークフローでは、SQL クエリを分割してデータへのアクセスを並列化できます (Parallel Computing Toolbox™ および MATLAB Distributed Computing Server™ を使用)。

Database Explorer アプリ

SQL の予備知識がなくても、リレーショナル データベースのデータの探索を行うことができます。

概要

グラフィカルなインターフェイスでリレーショナル データベースのデータを探索します。この際、SQL プログラミング言語の知識は不要です。また、データを MATLAB テーブルとしてフィルター処理しインポートします。その後、MATLAB のツールや関数の知識を使用して解析を実行します。

コード生成

MATLAB スクリプトまたは SQL スクリプトを生成して、探索活動を容易に再現および自動化できます。

Database Explorer アプリから生成された MATLAB コード。

リレーショナル データベースとのデータ交換

Database Toolbox には、リレーショナル データベースの操作に使用する機能が、シンプルなものから高度なものまで多数用意されています。SQL プログラミング言語の知識を活用することも、SQL を使用せずにデータを操作することもできます。

リレーショナル データベースからのインポート

MATLAB 内で SQL スクリプトを直接実行するか SQL 記述関数を使用して、データを交換します。また、SQL クエリを書くことなくデータベース テーブル結合を実行します。あらゆるリレーショナル データベースでのインポート手法をカスタマイズし、インポートされたデータに対する後処理ステップを最小限に抑えます。

さまざまな方法で MATLAB にインポート。

大規模なデータセットのインポート

大規模なデータセットのデータを分割して逐次インポートします。また、データの全部または一部を取得します。さらに、SQL クエリを容易に分割できます。この処理は、Parallel Computing Toolbox™ および MATLAB Distributed Computing Server™ を使用して並列実行できます。

データを並列で (または逐次) インポート。

リレーショナル データベースへのエクスポート

MATLAB テーブルに格納されている結果を、結果が格納されるデータベース列の名前を指定してデータベースにエクスポートします。また、MATLAB テーブル内の結果を新規データとしてエクスポートしたり、データベース内の既存のデータを更新したりすることもできます。

さまざまな方法で MATLAB からエクスポート。

Cassandra とのデータ交換

Apache Cassandra データベース用 Database Toolbox インターフェイスを使用して、列指向データにアクセスしインポートします。

Cassandra からのデータのインポート

キースペース、データベース テーブル、パーティションキー値を使用してデータにアクセスします。この際、CQL クエリを書く必要はありません。あるいは、Cassandra™ データベースで CQL クエリを実行し、クエリ結果を MATLAB にインポートします。

Cassandra からのデータのインポート。

MongoDB とのデータ交換

MongoDB 用 Database Toolbox インターフェイスを使用して、非構造化データおよび構造化データの格納、クエリ、取得を行います。

MongoDB からのデータのインポート

MongoDB® コレクションから MATLAB ワークスペースに、すべてのデータまたはフィルター済みデータをインポートします。

MongoDB からのデータのインポート。

MongoDB へのデータのエクスポート

MATLAB から MongoDB コレクションを作成します。MATLAB MCOS オブジェクトをエクスポートするか、または MATLAB ワークスペースからテーブルおよび構造化データを挿入して、データを挿入します。

MongoDB へのデータのエクスポート。

Neo4j とのデータ交換

Neo4j 用 MATLAB インターフェイスを使用し、Neo4j データベース内のグラフデータの探索、管理、格納を行います。また、グラフネットワークを解析します。この際、Cypher の知識を活用することもできますが使用しなくてもできます。

インポートおよび探索

グラフデータを digraph オブジェクトとして Neo4j® データベースから MATLAB にインポートします。また、既存の MATLAB 関数を使用して一般的な検索および対象を絞った検索を実行します。

グラフを辿り構造を探索。

更新とエクスポート

Neo4j データベース内のノードおよび関係を作成、更新、削除します。また、storeDigraph 関数を使用して、有向グラフを MATLAB から Neo4j データベースにエクスポートします。

グラフ情報の作成、更新、削除。

グラフ データの解析

Cypher クエリまたは MATLAB の digraph オブジェクトを使用して、依存関係、最短経路、後続ノードなどのグラフ ネットワーク解析を実行します。

MATLAB の digraph オブジェクトで関係を解析。

新機能

Apache Cassandra データベース用 Database Toolbox インターフェイス

Cassandra データベースのキースペースとテーブルを探索、および MATLAB 型としてデータをインポート

インポート オプションのカスタマイズ

リレーショナル データベースのデータのインポート手法を定義およびカスタマイズし、インポートされたデータに対する後処理ステップを回避

SQL 記述関数

SQL クエリを書くことなく、データの読み書きを実行し、データベース テーブルの結合を MATLAB から直接実行

SQLite 用 MATLAB インターフェイス

外部のドライバーや管理なしで SQLite データベース ファイルからデータの作成および読み書きを実行

splitsqlquery 関数

SQL クエリを複数の SQL ページクエリに分割して大量のデータにアクセス

 

これらの機能やそれに対応する関数の詳細については、リリースノートをご覧ください。

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