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Fügen Sie native Konnektoren hinzu, um auf verschiedene Datenbanktypen zuzugreifen

Verehrte Gäste,

Ich begann JMP wirklich zu lieben, seit ich meine Daten mithilfe einiger Abfrageskripte automatisch/effizient aus unserer Datenbank (Oracle, MySQL) importieren konnte. Soweit ich weiß, besteht die einzige Möglichkeit darin, die vom Betriebssystem bereitgestellten ODBC-Anschlüsse zu verwenden (in meinem Fall Win10 mit JMP 14.0).

Jetzt versuchen wir, zusätzliche Datenquellen wie MongoDB, MS Asure in der Cloud und andere zu verwenden, und es scheint, dass JMP nur sehr begrenzt Daten daraus ableiten kann. Ich weiß, für MongoDB gibt es einen odbc-Treiber, den ich gerade installieren werde. Und über Python könnte ich auch einige Daten aus diesen Quellen beziehen, würde dafür aber eine Python-Installation für jeden Benutzer benötigen.

Daher wäre es meiner Meinung nach für zukünftige Versionen notwendig, einige native Konnektoren zu jmp hinzuzufügen. Zumindest als Ausgangspunkt in der Scripting-Umgebung.

Wenn ich mir andere Produkte ansehe (z. B. Tableau, aber ich habe keinen Zugriff), werde ich ein wenig neidisch auf die reichhaltige Unterstützung von Datenquellen.

https://www.tableau.com/products/desktop#data-sources

Danke und viele Grüße, Georg

 

DatenzugriffBetreff: Fügen Sie native Konnektoren hinzu, um auf verschiedene Datenbanktypen zuzugreifen

Hallo zusammen,

 

Gibt es zu diesem Thema neue Entwicklungen?

Meine IT fragt auch nach nativen Konnektoren. Sie sagten mir, dass ODBC eigentlich „altmodisch“ sei und möglicherweise in Zukunft eingestellt werde. Darüber hinaus konnte der Aufwand für Support und Wartung reduziert werden.

 

Mit freundlichen Grüßen

Betreff: Native Konnektoren hinzufügen, um auf verschiedene Datenbanktypen zuzugreifen – Status geändert in: Zur Abstimmung geöffnet

Vielen Dank für diesen Wunsch und es ist toll, das Lob und die Kommentare hier zu sehen. Ich möchte diesen Wunsch nur noch um ein paar Anmerkungen ergänzen und auch eine Frage stellen.

 

Im Großen und Ganzen und nicht perfekt bezieht JMP Daten aus drei Quellen:

 

• Herkömmliche Datenbanken (Oracle, MySQL, SQL Server) mit einem ODBC-Treiber und dem Query Builder, wie Sie oben erwähnt haben.
• Flatfiles (.jmp, einschließlich Daten, die in JMP über ein DOE erstellt wurden, .csv, .xlsx, .pdf usw.)
• Und neuerdings auch Webserver-basierte Programmierschnittstellen.

Wir haben in neueren Versionen von JMP mehrere Datenkonnektoren für diese letzte Kategorie hinzugefügt: Google Sheets, SAS Cloud Analytic Services (CAS) und JMP Live.

 

Wir haben auch eine Allzweckfunktion HTTP Request (); Damit können Sie eine Verbindung zu REST-Endpunkten herstellen, Daten abrufen und JSON zurückgeben, das JMP in eine Datentabelle umwandeln kann. Dies könnte für die obige MongoDB-Anfrage mithilfe der Abfrage-API verwendet werden.

 

Die Erweiterung unserer Bibliothek an Datenkonnektoren steht auf dem Plan, aber wir müssen wissen, wo Unternehmen ihre Daten außerhalb traditioneller relationaler Datenbanken speichern. Wenn wir genügend Anfragen für bestimmte Datenkonnektoren erhalten, werden wir die Arbeit in nachfolgenden Versionen von JMP priorisieren.

 

Die Vision: Dort, wo Wissenschaftler, Ingenieure und ihre Organisationen Daten speichern, können Sie den Zugriff auf diese Daten so einfach wie „Datei -> Öffnen“ machen.

 

 

Betreff: Fügen Sie native Konnektoren hinzu, um auf verschiedene Datenbanktypen zuzugreifen

Das ist auch die am häufigsten nachgefragte Funktion in meinem Unternehmen, verschiedene Datenquellen, die keinen ODBC-Treiber haben.

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Mit JMP 18 haben Sie jetzt Python für jeden JMP-Benutzer installiert und eine deutlich verbesserte Unterstützung für die Python-Integration. JMP 18 installiert im Rahmen der JMP-Installation eine isolierte und eingebettete Python.org-basierte Python 3.11.x-Distribution. Das bedeutet, dass die Python-Integration jetzt einfach funktioniert. Es ist keine Konfiguration erforderlich. Ein Python-fähiger Skripteditor unterstützt die Syntaxhervorhebung und die direkte Ausführung von Python-Code aus dem Skriptfenster. Durch die komplett überarbeitete Fehlerbehandlung einschließlich des Backtrace von Python wird das Debuggen von Python-Skripten deutlich verbessert.

Durch die Verwendung externer Pakete werden Parquet, HDF5 und andere Datenquellen problemlos unterstützt.

Das interne JMP- Importpaket unterstützt die Erstellung, Änderung und den Zugriff auf Datentabellen über das jmp.DataTable-Objekt. Der Scripting Index verfügt über eine neue Kategorie „Python“, die die neue Python-Schnittstelle zu JMP zusammen mit Beispielcode dokumentiert.

Betreff: Hinzufügen nativer Konnektoren für den Zugriff auf verschiedene Datenbanktypen

@Daniel_Valente

-> Klingt super!