データアクセスはJMPの基盤です。過去数回のリリースでは、データの保存場所を問わず、効率的にデータにアクセスできるようインフラストラクチャを構築してきました。必要なデータをJMPに取り込めば、疑問に答えることができます。JMPのバージョンごとに、新たな効率性の向上、パフォーマンスの向上、ワークフローの追加が行われています。JMP 19もこの流れを引き継いでいます。
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一般的な
メニューアクセス
JMP 19では、データコネクタのメニューアクセスが変更されました。ヒストリアンやレガシーODBCと同様に、「接続先」メニューからデータコネクタにアクセスできるようになりました。データコネクタは、「ファイル」>「接続先」>「データコネクタ」からアクセスできます。
SQLコンソール
SQLコンソールでは、対応データベースに対して複数文のSQLコマンドを実行できるほか、.sqlファイルの保存と実行も可能です。また、コンソールを使用して複数のテーブルを一度に開くこともできます。
REST スノーフレークコネクタ
この新しいSnowflakeデータコネクタは、RESTベースのインターフェースを使用してSnowflakeと連携し、パフォーマンスに重点を置いています。このコネクタはJMPのデータコネクタフレームワークに統合されており、クエリビルダーによる設定と統合が可能です。既存のODBCベースのSnowflakeコネクタと比べて、パフォーマンスが大幅に向上しています。この新しいコネクタは、データコネクタセレクターでcom.jmp.snowflake_restとして見つけることができます。
サイトのSnowflake管理者設定に基づいて新しいSnowflakeデータコネクタを設定すると、ユーザー名とパスワード、またはOAuth2を使用して接続できます。接続の設定については、Snowflake管理者またはOAuth2管理者にお問い合わせください。Snowflakeでは、セキュリティ強化のため、OAuth2認証方式の使用を推奨しています。
JMP Live スクリプトの場合、プログラムによるアクセス トークンを使用すると、ユーザーのログインを必要とせずにタスクを実行できます。トークンは、Snowflake 構成のパスワード フィールドに入力できます。
SAS統合
JMP 19では、JMP 18で削除されたSAS統合が再導入されました。新しいSAS統合は、SASPy Pythonモジュールを使用してSASに接続し、SASと対話します。この新しいSAS統合により、リモートまたはローカルサーバー経由でSAS ViyaおよびSAS 9.4に接続し、SASデータのインポート、サンプリング、SQLクエリの実行が可能になります。さらに、ユーザーはSASコードの送信、SASログの読み取り、ODS HTML5レポートの生成、GUIまたはJSLを使用したJMPへのSASデータのインポートなど、SASと対話することができます。
SAS統合は、初回使用時にオンデマンドでインストールされます。データコネクタセレクターを使用してSASに接続し、ご希望の接続タイプに応じた基本構成を選択してください。リモートおよびローカルのSAS接続には、SASpyごとにシステムにJavaがインストールされている必要があります。JMP 18と同様に、JMP 19ではJavaはインストールされません。
テーブルのインポートとエクスポート
SAS統合では、SASからデータテーブルにアクセスするための3つの新しいデータコネクタ（リモート、ローカル、SAS Viya）が提供されます。これらはデータコネクタインターフェイスからアクセスできます。SASクエリビルダはSASデータセットへのアクセスをサポートしており、使いやすいユーザーインターフェイスで複雑なクエリを作成できます。データテーブルをエクスポートするには、データテーブルを開き、「ファイル」>「エクスポート...」を選択し、SASエクスポートオプションを選択します。「SASエクスポート」ダイアログが開き、エクスポート先などのオプションを選択できます。
ViyaとCASの互換性
Viya接続を使用すると、CASに自動的に接続し、CASと従来のSASテーブルの両方にアクセスできます。このコネクタはJavaを必要としません。ユーザーは、JMP 16で導入されたCAS統合を使用するか、SAS Viyaの完全なプログラミング機能を備えたSASプログラムエディタを使用するかのいずれかの方法でCASと対話できます。
プログラム編集者
SASプログラムエディタが付属しており、SASコードをサブミットしてSASで生成されたレポートをJMPウィンドウに表示できます。結果とコードは、オプションでJMPプロジェクト内に保存できます。
SASの結果
SAS統合により、SASの結果を表示できます。デフォルトでは、SASコードを送信すると、結果はJMPプロジェクトに整理されます。実行日順に整理された結果には、JMPによってインポートされたSASデータ、生成されたSASレポート、そして出力を生成したSASコードが含まれます。
Pythonベースのコネクタ
ユーザー定義コネクタ
JMP 19の新機能として、拡張可能なPythonインターフェースを介してデータソースを設定し、様々なデータソースに接続できるようになりました。新しいPython APIは、Pythonをベースにしたカスタムデータコネクタを作成し、JMPにコネクタが組み込まれていないデータソースも含め、様々なデータソースに接続できます。この新しいインターフェースの詳細と完全な仕様については、JMPマーケットプレイスで入手可能なPythonデータコネクタデモアドインをご覧ください。コードのスキャフォールドが用意されているので、独自の接続を構築し始めることができます。
アドイン
JMPマーケットプレイスでは、さらに多くのデータソースやリソースに接続できる新しいデータコネクタアドインをご提供しています。これらのアドインはJMPスタッフとJMPコミュニティのメンバーによって開発・保守されているため、より高度なカスタマイズが可能です。特定のデータコネクタアドインを使用するには、JMP 19以降が必要です。
AWS S3 データコネクタ
AWS S3データコネクタアドインは、JMPからAWS S3に接続するための新しい方法です。このアドインを使用すると、AWSに接続してデータをインポートできます。このアドインは、JMP 19以降でJMPマーケットプレイスからご利用いただけます。
Microsoft OneDrive および SharePoint データ コネクタ
OneDrive および SharePoint データ コネクタアドインは、Python 統合と Python データ コネクタ インターフェイスを使用して SharePoint に接続し、データをインポートします。
TDMSデータコネクタ
TDMSデータコネクタを使用すると、ディレクトリ内のすべてのTDMS（LabVIEW 4（tm））データファイルを参照し、1つのファイル内のすべてのグループをJMPデータテーブルとして開くことができます。また、特定のファイルを選択してTDMSグループ内の個々のチャネルを開くこともできます。データコネクタインターフェースは、JMPクエリビルダー内でデータを操作するための機能も提供します。
Salesforce データコネクタ
Salesforceデータコネクタを使用すると、Salesforce環境内のオブジェクトを参照およびクエリできます。Salesforceオブジェクトをイントロスペクトして属性を表示したり、オブジェクトに関連するすべてのデータをインポートしたりするオプションがあります。
PostgreSQL データコネクタ
JMPのODBCの代わりに、 データコネクタを使用してPostgreSQLインスタンスに接続できます。これにより、データベース内のスキーマやテーブルを参照し、データテーブルを開いて分析することができます。なお、このアドインは処理がクライアント側で行われるため、小規模なデータセットに適しています。
MySQL データコネクタ
JMPのODBCの代わりに、 データコネクタを使用してMySQLインスタンスに接続できます。これにより、データベース内のスキーマやテーブルを参照したり、データテーブルを開いて分析したりできます。なお、このアドインは処理がクライアント側で実行されるため、小規模なデータセットに適しています。
AspenTech IP.21輸入業者
AspenTech IP.21インポーターは、JMPからAspen InfoPlus.21（IP.21）ヒストリアンデータに直接ネイティブアクセスすることを可能にします。AVEVA PIインポーターをモデルにしており、インタラクティブなインポートダイアログとJSLの完全サポートを提供します。サーバーへの認証、利用可能なデータソースの参照、タグの選択とフィルタリング、時間範囲と取得方法の定義が可能です。補間または集計取得、非同期インポートなどの柔軟なオプションにより、プロセスデータをJMPに簡単に取り込み、時系列分析、可視化、または他のデータソースとの統合を行うことができ、IP.21を利用する業界のワークフローを効率化します。
共著者: Bryan Boone ( ブライアン・ブーン )、Neal Siekierski ( @nealsiek )、Chris Hesser ( @chrishesser )、Michael Hecht ( @hecht_jmp )。
