数据访问是 JMP 的基石。在过去的几个版本中，我们不断构建基础架构，以便您能够高效地访问数据，无论数据位于何处。一旦您将所需的数据导入 JMP，即可开始解答您的疑问。JMP 的每个版本都带来了新的效率提升、性能改进和工作流程扩展。JMP 19 延续了这一趋势。
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一般的
菜单访问
JMP 19 中数据连接器的菜单访问方式已更改；现在可以通过“连接到”菜单访问数据连接器以及历史数据库和旧版 ODBC。数据连接器的访问路径为“文件”>“连接到”>“数据连接器”。
SQL 控制台
SQL 控制台允许您向支持的数据库提交多语句 SQL 命令，以及保存和运行 .sql 文件。您还可以使用控制台一次打开多个表。
REST Snowflake 连接器
这款全新的 Snowflake 数据连接器使用基于 REST 的接口与 Snowflake 进行交互，注重性能。该连接器与 JMP 的数据连接器框架集成，支持配置并与查询生成器集成。与现有基于 ODBC 的 Snowflake 连接器相比，它的性能显著提升。您可以在数据连接器选择器中找到此新连接器，其名称为 com.jmp.snowflake_rest。
根据您站点的 Snowflake 管理员设置配置新的 Snowflake 数据连接器后，您可以使用用户名和密码或 OAuth2 进行连接。要配置连接，请联系您的 Snowflake 管理员和/或 OAuth2 管理员。Snowflake 建议使用 OAuth2 身份验证方法以提高安全性。
对于 JMP Live 脚本，使用编程访问令牌可以帮助运行任务而无需用户登录。令牌可以输入到 Snowflake 配置的密码字段中。
SAS 集成
JMP 19 重新引入了 JMP 18 中移除的 SAS 集成功能。新的 SAS 集成功能使用 SASPy Python 模块连接 SAS 并与其交互。此 SAS 集成功能允许您远程或通过本地服务器连接到 SAS Viya 和 SAS 9.4，以导入、采样 SAS 数据并运行 SQL 查询。此外，用户还可以通过提交 SAS 代码、读取 SAS 日志、生成 ODS HTML5 报表以及使用 GUI 或 JSL 将 SAS 数据导入 JMP 来与 SAS 进行交互。
SAS 集成功能在首次使用时按需安装。使用数据连接器选择器连接到 SAS，并选择所需连接类型的基本配置。远程和本地 SAS 连接都需要根据 SASpy 在系统上安装 Java。与 JMP 18 类似，JMP 19 无需安装 Java。
表的导入导出
SAS 集成提供了三个新的数据连接器，用于访问 SAS 中的数据表：远程、本地和 SAS Viya。您可以通过数据连接器界面访问它们。SAS 查询生成器支持访问 SAS 数据集，允许在友好的用户界面中创建复杂的查询。要导出数据表，请打开它，转到“文件”>“导出...”，然后选择“SAS 导出”选项。这将打开“SAS 导出”对话框，您可以在其中选择导出位置和其他选项。
Viya 和 CAS 兼容性
使用 Viya 连接时，您可以自动连接到 CAS 并访问 CAS 和传统 SAS 表。此连接器无需 Java。用户可以通过以下两种方式与 CAS 交互：使用 JMP 16 中引入的 CAS 集成，或通过具有完整 SAS Viya 编程功能的 SAS 程序编辑器。
程序编辑器
包含一个 SAS 程序编辑器，允许提交 SAS 代码并生成报告，这些报告可在 JMP 窗口中显示。结果和代码可以选择存储在 JMP 项目中。
SAS 结果
SAS 集成允许查看 SAS 结果。默认情况下，提交 SAS 代码后，结果将整理到 JMP 项目中。结果按执行日期整理，可以包含 JMP 导入的任何生成的 SAS 数据、任何生成的 SAS 报表以及生成输出的 SAS 代码。
基于 Python 的连接器
用户定义的连接器
JMP 19 中的新功能允许配置数据源，并通过可扩展的 Python 接口将其连接到各种数据源。新的 Python API 可以创建基于 Python 的自定义数据连接器，并连接到各种数据源，即使是 JMP 中没有内置连接器的数据源。如需了解更多信息以及此新接口的完整规格，请参阅 JMP Marketplace 上提供的Python 数据连接器演示插件，获取代码框架，以便您开始构建自己的连接。
插件
JMP Marketplace 现已推出全新数据连接器插件，可连接更多数据源和资源。这些插件由 JMP 员工和 JMP 社区成员开发和维护，让您可以进一步定制您的使用体验。特定数据连接器插件需要 JMP 19 及以上版本。
AWS S3 数据连接器
AWS S3 数据连接器插件是一种在 JMP 内部连接到 AWS S3 的新方法。借助此插件，您可以连接 AWS 并导入数据。该插件现已在 JMP Marketplace 上架，适用于 JMP 19 及更高版本。
Microsoft OneDrive 和 SharePoint 数据连接器
OneDrive 和 SharePoint 数据连接器插件使用 Python 集成和 Python 数据连接器接口连接到 SharePoint 并导入数据。
TDMS数据连接器
TDMS 数据连接器允许您浏览目录中的所有 TDMS (LabVIEW 4 (tm)) 数据文件，并将一个文件内的所有组作为 JMP 数据表打开。或者，您可以通过选择要检查的特定文件来打开 TDMS 组中的单个通道。数据连接器界面还提供了一种在 JMP 查询生成器中处理数据的方法。
Salesforce 数据连接器
Salesforce 数据连接器允许用户浏览和查询其 Salesforce 环境中的对象。它提供多种选项，可以检查 Salesforce 对象以查看其属性，并导入与该对象相关的所有数据。
PostgreSQL 数据连接器
作为 JMP 中 ODBC 的替代方案，用户可以使用数据连接器连接到 PostgreSQL 实例。它允许用户探索数据库中的模式和表，并打开数据表进行分析。请注意，此插件适用于较小的数据集，因为处理是在客户端执行的。
MySQL 数据连接器
作为 JMP 中 ODBC 的替代方案，用户可以使用数据连接器连接到 MySQL 实例。它允许用户探索数据库中的模式和表，并打开数据表进行分析。请注意，此插件适用于较小的数据集，因为处理是在客户端执行的。
AspenTech IP.21 导入器
AspenTech IP.21 导入器支持在 JMP 中直接原生访问 Aspen InfoPlus.21 (IP.21) 历史数据。该导入器以 AVEVA PI 导入器为蓝本，提供交互式导入对话框和全面的 JSL 支持，让您能够通过服务器进行身份验证、浏览可用数据源、选择和筛选标签，以及定义时间范围和检索方法。插值或聚合检索以及异步导入等灵活选项，让您能够轻松地将过程数据导入 JMP 进行时间序列分析、可视化或与其他数据源集成，从而简化依赖 IP.21 的行业的工作流程。
共同作者：Bryan Boone ( @bryan_boone )、Neal Siekierski ( @nealsiek )、Chris Hesser ( @chrishesser ) 和 Michael Hecht ( @hecht_jmp )。
