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  

Database Toolbox™ には、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 は、ODBC または JDBC に準拠したあらゆるリレーショナル データベースをサポートしています。Apache™ Cassandra®、MongoDB® および Neo4j® の NoSQL サポートも提供しています。MySQL® および PostgreSQL のネイティブ インターフェイスも用意されています。

Database Explorer アプリを使用すると、コードを記述せずにリレーショナルデータを探索したり、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または運用可能にしたりすることができます。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 Parallel Server™ を使用)。

詳細を見る:

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

ビジュアル 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。SQL プログラミング言語の知識は不要です。データを MATLAB table としてフィルタリング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後続の解析を実行します。

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、探索作業を容易に再現および自動化することができます。

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

MATLAB 内でリレーショナル データベースのデータのインポートとエクスポートを直接行います。SQL の知識を使用してプログラムでデータを交換することも、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 内で直接 SQL クエリを実行するか、SQL を呼び出す関数を使用して、データを交換します。また、SQL クエリを記述することなくデータベーステーブルを結合します。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。

さまざまな手法を使用して、MATLAB にデータをインポート。

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することができます。この処理は、Parallel Computing Toolbox および MATLAB Parallel Server を使用して並列実行することができます。

大規模なデータセットを並列で (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 table に格納されている結果を、ターゲットの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 table 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。

MATLAB からデータをエクスポート。

SQLite データベースファイルとのデータ交換

SQLite 用 MATLAB インターフェイスを使用して、データベース ソフトウェアやドライバーのインストールや管理なしで、SQLite データベースファイルからリレーショナルデータの作成、読み取りおよび書き込みを行うことができます。

SQLite データベースファイルからのインポート

SQLite 用 MATLAB インターフェイスを使用して、SQLite ファイルからデータを MATLAB に直接インポートします。

SQLite データベースファイルからのデータのインポート。

SQLite データベースファイルへのデータのエクスポート

SQLite 用 MATLAB インターフェイスを使用してSQLite データベースファイルを作成し、MATLAB からテーブルを挿入したり更新したりします。

SQLite データベースファイルへのデータのエクスポート。

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 クエリを記述する必要はありません。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、完全なデータまたはフィルタリングされた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。データの挿入には、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 table および構造体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® グラフクエリ言語の知識を活用することもできますが、使用しなくても行うことができます。

インポートと探索

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。

グラフを走査して構造を探索。

更新とエクスポート

Neo4j データベース内のノードと関係を作成、更新、削除します。また、関数 storeDigraph 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グラフネットワーク解析を実行し、依存関係、最短経路、後続ノードを検出します。

MATLAB の digraph オブジェクトで関係を解析。

新機能

ネイティブ インターフェイス

MySQL® および PostgreSQL® データベース向けのサポートを追加

データベーステーブルのインポート

列の名前のインポート時に非 ASCII 文字を保持

JDBC の接続性

SQLConnectionOptions オブジェクトを使用した JDBC データソースの設定と保存

これらの機能や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。