R から JDBC 経由でBacklogののデータを分析

R と Java がインストールされている環境であれば、純粋な R スクリプトと標準的な SQL を使用してBacklog のデータにアクセスできます。CData JDBC Driver for Backlog と RJDBC パッケージを使えば、R からリモートのBacklog のデータを操作できます。CData Driver を使用することで、業界で実績のある標準規格に準拠したドライバーを活用し、人気のオープンソース言語 R でデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってBacklogに SQL クエリを実行し、標準的な R 関数を呼び出してBacklog のデータを可視化する方法を説明します。

R のインストール

マルチスレッドとマネージドコードによるドライバーのパフォーマンス向上を最大限に活かすには、マルチスレッド対応の Microsoft R Open を使用するか、BLAS/LAPACK ライブラリとリンクされたオープンソース R を使用します。この記事では Microsoft R Open 3.2.3 を使用しています。このバージョンは、2016年1月1日時点の CRAN リポジトリのスナップショットからパッケージをインストールするように事前設定されており、再現性が確保されています。

RJDBC パッケージの読み込み

ドライバーを使用するには、RJDBC パッケージをダウンロードしてください。 RJDBC パッケージをインストールしたら、以下のコードでパッケージを読み込みます。

library(RJDBC)

Backlogに JDBC データソースとして接続

Backlogに JDBC データソースとして接続するには、以下の情報が必要です。

• Driver Class: cdata.jdbc.backlog.BacklogDriver に設定します。
• Classpath: ドライバー JAR ファイルの場所を設定します。デフォルトでは、インストールフォルダの lib サブフォルダです。

dbConnect や dbSendQuery などの DBI 関数は、R でデータアクセスコードを記述するための統一されたインターフェースを提供します。以下のコードで、CData JDBC Driver for Backlog に JDBC リクエストを行う DBI ドライバーを初期化します。

driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.backlog.BacklogDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.backlog.jar", identifier.quote = "'")

これで DBI 関数を使用してBacklogに接続し、SQL クエリを実行できます。dbConnect 関数で JDBC 接続を初期化します。

Backlog への接続に使用できる認証方法は、API キーおよびOAuth の2つです。

API キー認証

ApiKey およびURL をログインクレデンシャルに設定します。 ApiKey を取得するには：

1. Backlog の個人設定ページを開きます。
2. 「API」セクションをクリックして、「メモ」にAPI キーについての説明を追加し、「登録」ボタンをクリックします。トークンが生成されます。
3. ApiKey にAPI キーを指定します。
4. URL はBacklog のテナントURL から取得できます。

OAuth 認証

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、Backlog JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーが便利です。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.backlog.jar

接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

以下は、一般的な JDBC 接続文字列を含む dbConnect 呼び出しの例です。

conn <- dbConnect(driver,"jdbc:backlog:ApiKey=YOUR_API_KEY;Url=https://yourURL.backlog.com;")

スキーマの検出

このドライバーは、Backlog API をリレーショナルテーブル、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデル化します。以下のコードでテーブルの一覧を取得できます。

dbListTables(conn)

SQL クエリの実行

dbGetQuery 関数を使用して、Backlog API でサポートされている任意の SQL クエリを実行できます。

issues <- dbGetQuery(conn,"SELECT Id, ProjectID FROM Issues")

以下のコマンドで、結果をデータビューアウィンドウに表示できます。

View(issues)

Backlog のデータのプロット

これで、CRAN リポジトリで利用可能なデータ可視化パッケージを使ってBacklog のデータを分析できます。組み込みのバープロット関数でシンプルな棒グラフを作成できます。

par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2))
barplot(issues$ProjectID, main="Backlog Issues", names.arg = issues$Id, horiz=TRUE)