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 Parallel Server™ を使用)。
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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。
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。
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 Parallel Server™ を使用して並列実行できます。
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。
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。
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 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。
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。
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 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。
高度なデータベースのインポートオプション
インポートするデータに適用するオプションを追加。Database Explorer App からインポート オプションにアクセス
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。