データ接続

資格情報を環境に渡すことなく、数クリックするだけでノートブックをエディターから直接データベースに接続し、ネイティブ SQL セルを使ってデータにクエリを実行できます。

Datalore は、Amazon Reshift、Azure SQL Database、MariaDB、MySQL、Oracle、PostgreSQL、Snowflake などのユーザーパスワード認証をサポートしています。 データベース接続に関する具体的なご質問は、datalore-support@jetbrains.com までお問い合わせください。

Datalore でデータベース接続を作成する際に、イントロスペクションの対象とする特定のデータベーススキーマとテーブルを選択できます。 これにより、初回のイントロスペクションを高速化し、スキーマをより簡単にナビゲーションできるようになります。

管理者がカスタム JDBC ドライバーを追加することで、Datalore Enterprise でネイティブにサポートされていないデータベースに接続できるようになりました。 Admin panel（管理者パネル）| Miscellaneous（その他）を開き、New custom database driver（新しいカスタムデータベースドライバー）ダイアログでローカルのシステムからドライバーファイルを選択してアップロードできます。

Datalore で SSH トンネリングを使ってリモートデータベースに接続できます。 これにより、Datalore とゲートウェイサーバー間に暗号化された SSH 接続が作成されます。 SSH トンネル経由で接続することで、パブリックネットワークに公開されていないデータベースに接続することが可能となります。

環境に資格情報を渡すことなく、AWS S3 と GCS のバケットをフォルダとしてノートブックに直接マウントできます。

ユーザーインターフェースからのサポート対象データソースへの接続とは別に、Jupyter ノートブックと同様にコードから任意のバケット、データベース、またはデータストレージに接続できます。

ネイティブ SQL セルを追加して、データベースに接続してクエリを実行できます。 SQL の構文ハイライト機能のほかに、イントロスペクションを行なったデータベーステーブルに基づくコード補完機能を使用できます。 クエリ結果は自動的に pandas DataFrame に転送されるため、Python でデータセットの操作を続行できます。

データベースと同様に、SQL セルを使用して添付ドキュメントから簡単に 2D DataFrame と CSV ファイルにクエリを実行できます。 ノートブックの DataFrame を参照し、選択したものを SQL セルのソースとして使用するだけです。 この機能により、SQL を使用して複数の異なるソースのデータを単一の DataFrame にマージしたり、複雑なクエリを一連の SQL セルに分解したりできます。

Datalore では、Python コードで定義された変数（文字列、数値、ブール値、リスト）を SQL セル内で使用できるようになりました。 このため、パラメーター化クエリを使用した対話型レポートの構築が可能になり、記述する SQL コードを最小限に抑え、レポートユーザー向けの UI が改善されました。

データベースと同様に、SQL セルを使用して添付ドキュメントから簡単に 2D データフレームと CSV ファイルをクエリできます。 ノートブックのデータフレームを参照し、選択したものを SQL セルのソースとして使用するだけです。 この機能により、SQL を使用して複数の異なるソースのデータを単一のデータフレームにマージしたり、複雑なクエリを一連の SQL セルに分解したりできます。

この機能により、分離された環境にあるデータベースも操作できます。 SQL コードがインターネットに接続せずに実行されるため、ノートブックとデータベース間でやり取りされる情報の正確性と整合性が維持され、データ破損や損失のリスクを最小限に抑えることができます。

ワークスペース間でデータベース接続をクローンできるようになり、何度も同じ作業を行う必要がなくなりました。 資格情報を除く設定をコピーするだけで、時間を節約できます。 また、複数のワークスペースをまとめて選択するオプションもあります。

File system（ファイルシステム）ビューまたはノートブックインターフェースからワークスペースに SMB/CIFS ストレージを直接追加できます。 ノートブック環境を離れることなく SMB フォルダーの内容にアクセスし、変更できます。