ODBC 経由で R から Backlog のデータ を分析

純粋な R スクリプトと標準 SQL で Backlog のデータ にアクセスできます。CData ODBC ドライバ for Backlog と RODBC パッケージを使用すると、R からリモート Backlog のデータ を操作できます。CData ドライバを使用することで、業界で実績のある標準に準拠したドライバを活用し、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、ドライバを使用して Backlog のデータ に SQL クエリを実行し、R で Backlog のデータ を可視化する方法を説明します。

R をインストール

マルチスレッドや管理コードによるドライバのパフォーマンス向上は、マルチスレッド対応の Microsoft R Open や、BLAS/LAPACK ライブラリにリンクした R を実行することで補完できます。この記事では Microsoft R Open（MRO）を使用します。

Backlog にODBC データソースとして接続

Backlog への接続情報と、Windows および Linux 環境での DSN 設定手順を説明します。

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

DSN を設定する際に、Max Rows 接続プロパティも設定することをお勧めします。これにより返される行数が制限され、レポートやビジュアライゼーションの設計時のパフォーマンス向上に役立ちます。

Windows

まだ設定していない場合は、ODBC DSN（データソース名）で接続プロパティを指定します。これはドライバーインストールの最後のステップです。Microsoft ODBC データソースアドミニストレーターを使用して、ODBC DSN を作成・設定できます。

Linux

Linux 環境で CData ODBC Driver for Backlog をインストールする場合、ドライバーのインストール時にシステム DSN が事前定義されます。システムデータソースファイル（/etc/odbc.ini）を編集して、必要な接続プロパティを定義することで DSN を変更できます。

/etc/odbc.ini

[CData Backlog Source]
Driver = CData ODBC Driver for Backlog
Description = My Description
ApiKey = YOUR_API_KEY
Url = https://yourURL.backlog.com

これらの設定ファイルの使用方法の詳細については、ヘルプドキュメント（インストール済みまたはオンライン）を参照してください。

RODBC パッケージを読み込む

ドライバを使用するには、RODBC パッケージをダウンロードします。RStudio で、［ツール］ -> ［パッケージのインストール］をクリックし、［パッケージ］ボックスに RODBC と入力します。

RODBC パッケージをインストールした後、以下の行でパッケージを読み込みます。

library(RODBC)

注意：この記事では RODBC バージョン 1.3-12 を使用しています。Microsoft R Open を使用すると、Microsoft の MRAN リポジトリのチェックポイント機能を使用して同じバージョンでテストできます。 checkpoint コマンドを使用すると、MRAN リポジトリでホストされている 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できます。2016年1月1日のスナップショットにはバージョン 1.3-12 が含まれています。

library(checkpoint)
checkpoint("2016-01-01")

Backlog のデータ にODBC データソースとして接続

以下の行で R から DSN に接続できます。

conn <- odbcConnect("CData Backlog Source")

スキーマの検出

ドライバは 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。以下の行でテーブルの一覧を取得できます。

sqlTables(conn)

SQL クエリを実行

sqlQuery 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 <- sqlQuery(conn, "SELECT Id, ProjectID FROM Issues", believeNRows=FALSE, rows_at_time=1)

以下のコマンドでデータビューアウィンドウに結果を表示できます。

View(issues)

Backlog のデータ をプロット

これで、CRAN リポジトリで利用可能なデータビジュアライゼーションパッケージを使用して 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を使用して、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)