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GridDB Cloud クイックスタートガイド
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GridDB Cloud クイックスタートガイド

By IsraelIn BlogPosted 0 Comment(s)

GridDB Cloud v2.0が正式にリリースされ、新しい無料プランが追加され、世界中で正式に利用可能になりました。

このクイックスタートガイドでは、GridDB CloudにIoTデータを挿入する方法、接続の可用性をテストする方法、および基本的なCRUDコマンド（作成、読み取り、更新、削除）を学ぶことができます。

0. 準備

GridDB Cloud の使用方法に入る前に、基本的な準備を確認しましょう。

GridDB Cloud 無料プランへのサインアップ

GridDB Cloud の無料インスタンスにサインアップしたい場合は、以下のリンクから行うことができます：［https://form.ict-toshiba.jp/download_form_griddb_cloud_freeplan]1。

登録の手順を動画で確認するには、こちらをご覧ください：

GitHub リポジトリのクローン作成

これらのサンプルコードスニペットを実行して手順を追うには、以下のリポジトリをクローンしてください：

$ git clone https://github.com/griddbnet/Blogs.git --branch cloud-quick-start-worldwide

ソースコードの概要

GridDB Cloud の利用を開始するための基本的な HTTP リクエストをいくつか用意しました。これらのリクエストは、3つの異なるプログラミングインターフェース経由で共有されています：CLI スクリプト（bash、bash/ ディレクトリ内）、node.js、および Python。

例えば、最初のコマンドは、ご自身のマシンとクラウド間の接続が確立できることを確認するためです。これを行うため、bash（cURL を使用）で特定のエンドポイントへの HTTP リクエストを実行し、その後 node.js/Python スクリプトで同様の操作を行います。

サンプルコードの実行環境設定

HTTPリクエストに適切な接続情報が含まれるように、GitHubリポジトリ（上記セクションで共有されたもの）からenv.exampleファイルをコピーし、.envにリネームしてください。個人用の変数（例：GridDB Cloud Web APIエンドポイント、ユーザー名/パスワードの組み合わせをBase64エンコードしたもの）を適切に設定する必要があります。

適切な資格情報を取得するには、ユーザー名/パスワードの組み合わせをコロンで区切ったBase64エンコード形式で収集する必要があります。例：admin:adminは YWRtaW46YWRtaW4= となります。これらの値は、以下のウェブサイトでエンコードできます：https://www.base64encode.org/

WEBAPI URLは、GridDBダッシュボードのメインページで確認できます。

以下の例は .env ファイルのサンプルです。

export GRIDDB_WEBAPI_URL="https://cloud51e32re97.griddb.com:443/griddb/v2/gs_clustermfcloud5314927/dbs/ZV8YUerterlQ8"
export USER_PASS="TTAxZ2FYMFrewwerZrRy1pc3JrerehZWw6avdfcvxXNyYWVs"

次に、$ source .env を実行してこれらの値を環境変数に読み込み、CLI からこれらのスクリプトを実行できるようにします。

GridDB Cloud の最初のステップ

GridDB Cloud インスタンスは HTTP リクエスト経由で通信可能です。GridDB とインタラクションするためのすべての操作は、異なる URL、パラメーター、メソッド、ペイロード ボディを指定した HTTP リクエストを送信する必要があります。

1. IP アドレスのホワイトリスト登録

まだ行っていない場合は、GridDB Cloud 管理ダッシュボードのネットワーク設定で、パブリック IP アドレスをホワイトリストに登録してください。自分の IP アドレスは、Google 検索で「私の IP アドレスは何か？」と検索することで確認できます。 または、こちらをクリックしてください： https://whatismyipaddress.com/

ネットワーク タブに移動し、IP アドレスを入力してください。

注：CIDR 範囲は互換性があります。ご存知の場合は、ご自由に追加してください。

2. GridDB ユーザーの追加とデータベースへのアクセス権限の付与

次に、新しい GridDB ユーザーを作成します。サイドパネルから「GridDB ユーザー」アイコンをクリックします。このページから「データベースユーザーを作成」をクリックします。このユーザーのユーザー名とパスワードは、Web API を使用する際のすべての HTTP リクエストに Basic 認証ヘッダーとして添付されます。

新しいユーザーを作成したら、データベースへのアクセス権限を付与する必要があります。GridDB Users ページのユーザー一覧から該当のユーザーをクリックし、そのページからデータベースへのアクセス権限（READ または ALL）を付与してください。次に、実際の HTTP リクエストを送信する手順に進むことができます。

3. GridDB 接続の確認

まず、GridDB Cloud インスタンスに接続できるかどうかを確認しましょう。

.env ファイルを作成し、準備が整ったら、以下のコマンドで環境変数が読み込まれていることを確認できます： $ source .env。

次に、Bash スクリプトを実行します：

ステータスコードが200の場合、問題ありません！これは接続が正常に確立されたことを意味します。ステータスコードが403 Forbiddenの場合、おそらくネットワークタブでマシンのIPアドレスをホワイトリストに追加していない可能性があります。同様に、401 Unauthorizedのコードが返された場合、資格情報が正しくない可能性があります。必ずuser：passをBase64エンコードして使用してください！

接続 URL エンドポイントの確認

Web API は base url を使用し、これに基づいてリクエストを構築します。base url は次のような形式です：

https://cloud<number>.griddb.com/griddb/v2/<clusterName>/dbs/<database name>

接続が存在するかどうかを確認するには、ベースURLに /checkConnection を追加します。サーバーにデータを送信しないため、HTTPメソッドとして GET を使用します。

最後に、HTTPリクエストのヘッダーに basic authentication を追加する必要があります。これには、ユーザー名とパスワードをbase64エンコードしたものを指定します。以上を踏まえて、最終的な結果は以下のようになります

https://cloud51ergege97.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud51fgerge97/dbs/B2vderewDSJy/checkConnection

このURLは、任意のプログラミング言語を使用してデータベースと通信するために使用できます。

なお、この記事の例ではURLと資格情報が例にハードコーディングされていますが、ソースコード（上記リンク）では環境変数を使用しています。

cURLリクエスト

cURLで接続を確認するには、以下のコマンド（check_connection.sh）を使用できます。

curl -i --location 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/checkConnection' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'

これはGETリクエストであるため、比較的単純で、認証ヘッダーを追加するだけで済みます。このコードを実行すると、HTTPレスポンスとして200が返ってくるはずです。

Pythonリクエスト

同じリクエストをPythonで記述したコードです

# check_connection.py
import requests

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/checkConnection"

payload = {}
headers = {
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0'
}

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)

print(response.status_code)

node.js リクエスト

//checkConnection.js
const request = require('request');
const options = {
  'method': 'GET',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/checkConnection',
  'headers': {
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  }
};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log("Response Status Code: ", response.statusCode);
});

4. 時系列コンテナとコレクションコンテナの作成

接続が確立されたので、最初のコンテナ（コレクションと時系列）を作成できます。これらは関係データベースのテーブルに類似しています。詳細はこちらをご覧ください：GridDB データモデル.

URLのサフィックスは次のような形式です： /containers。このリクエストは、大量のデータを必要とする場合があり、範囲が広くなるため、HTTPメソッドとしてPOSTを使用する必要があります。

リクエストの本体には、コンテナ名、コンテナタイプ、行キーの存在（ブール値）、およびスキーマが必要です。まず、HTTPリクエストの文脈外での構造を確認し、その後リクエスト本体内に送信します。リクエストのヘッダーには、送信するデータペイロードがJSON形式であることを示すために、次のように指定する必要があります： 'Content-Type： application/json'

時系列コンテナ

まず、時系列コンテナを作成します。ここでは、コンテナタイプとしてTIME_SERIESを選択し、最初のカラムはタイムスタンプ型です。行キーセクションもありますが、時系列コンテナでは行キーはデフォルトでタイムスタンプとなるため、これはオプションです。


{
    "container_name": "device1",
    "container_type": "TIME_SERIES",
    "rowkey": true,
    "columns": [
        {
            "name": "ts",
            "type": "TIMESTAMP"
        },
        {
            "name": "co",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "humidity",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "light",
            "type": "BOOL"
        },
        {
            "name": "lpg",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "motion",
            "type": "BOOL"
        },
        {
            "name": "smoke",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "temp",
            "type": "DOUBLE"
        }
    ]
}

次に、リクエストを作成する際にこのオブジェクトを本体に添付します。これにより、新しいコンテナが作成されます。成功した場合、ステータスコード 201 （Created） が返されます。

cURL
#create_container.sh
curl -i -X POST --location 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '{
    "container_name": "device1",
    "container_type": "TIME_SERIES",
    "rowkey": true,
    "columns": [
        {
            "name": "ts",
            "type": "TIMESTAMP"
        },
        {
            "name": "co",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "humidity",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "light",
            "type": "BOOL"
        },
        {
            "name": "lpg",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "motion",
            "type": "BOOL"
        },
        {
            "name": "smoke",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "temp",
            "type": "DOUBLE"
        }
    ]
}'
Python
#create_container.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers"

payload = json.dumps({
  "container_name": "device1",
  "container_type": "TIME_SERIES",
  "rowkey": True,
  "columns": [
    {
      "name": "ts",
      "type": "TIMESTAMP"
    },
    {
      "name": "co",
      "type": "DOUBLE"
    },
    {
      "name": "humidity",
      "type": "DOUBLE"
    },
    {
      "name": "light",
      "type": "BOOL"
    },
    {
      "name": "lpg",
      "type": "DOUBLE"
    },
    {
      "name": "motion",
      "type": "BOOL"
    },
    {
      "name": "smoke",
      "type": "DOUBLE"
    },
    {
      "name": "temp",
      "type": "DOUBLE"
    }
  ]
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.status_code)
node.js
//createContainer.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'POST',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify({
    "container_name": "device1",
    "container_type": "TIME_SERIES",
    "rowkey": true,
    "columns": [
      {
        "name": "ts",
        "type": "TIMESTAMP"
      },
      {
        "name": "co",
        "type": "DOUBLE"
      },
      {
        "name": "humidity",
        "type": "DOUBLE"
      },
      {
        "name": "light",
        "type": "BOOL"
      },
      {
        "name": "lpg",
        "type": "DOUBLE"
      },
      {
        "name": "motion",
        "type": "BOOL"
      },
      {
        "name": "smoke",
        "type": "DOUBLE"
      },
      {
        "name": "temp",
        "type": "DOUBLE"
      }
    ]
  })

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log("Response Status Code: ", response.statusCode);
});

コレクションコンテナ

次に、コレクションコンテナを作成します。これらのコンテナは時系列カラム列を必要としません（ただし、設定は可能です）し、rowkey を true に設定する必要もありません。以下にいくつかの例を示します：

cURL
#create_collection.sh
curl -i -X POST --location 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '{
    "container_name": "deviceMaster",
    "container_type": "COLLECTION",
    "rowkey": true,
    "columns": [
        {
            "name": "equipment",
            "type": "STRING"
        },
        {
            "name": "equipmentID",
            "type": "STRING"
        },
        {
            "name": "location",
            "type": "STRING"
        },
        {
            "name": "serialNumber",
            "type": "STRING"
        },
        {
            "name": "lastInspection",
            "type": "TIMESTAMP"
        },
        {
            "name": "information",
            "type": "STRING"
        }
    ]
}'

Python

#create_collection.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers"

payload = json.dumps({
  "container_name": "deviceMaster",
  "container_type": "COLLECTION",
  "rowkey": True,
  "columns": [
    {
      "name": "equipment",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "name": "equipmentID",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "name": "location",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "name": "serialNumber",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "name": "lastInspection",
      "type": "TIMESTAMP"
    },
    {
      "name": "information",
      "type": "STRING"
    }
  ]
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.status_code)

node.js

//createCollection.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'POST',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify({
    "container_name": "deviceMaster",
    "container_type": "COLLECTION",
    "rowkey": true,
    "columns": [
      {
        "name": "equipment",
        "type": "STRING"
      },
      {
        "name": "equipmentID",
        "type": "STRING"
      },
      {
        "name": "location",
        "type": "STRING"
      },
      {
        "name": "serialNumber",
        "type": "STRING"
      },
      {
        "name": "lastInspection",
        "type": "TIMESTAMP"
      },
      {
        "name": "information",
        "type": "STRING"
      }
    ]
  })

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.statusCode);
});

5. GridDB Cloud での CRUD 操作 (作成、読み取り、更新、削除)

次に、作成、読み取り、更新、削除のコマンドについて説明します。

データの行を追加する（作成）

以前にいくつかのコンテナを作成しましたが、さらにデータを追加するために、コンテナ内にデータの行を作成します。コンテナ内に直接データの行を追加できます。URLのサフィックス： /containers/：container/rows

コンテナにデータ行を PUT するには、HTTP メソッド PUT を使用します。以前と同様に、コンテンツが JSON であることを指定し、リクエスト本体にデータ行を含めます。

複数の行を一度に追加することも可能です。ただし、ペイロードが追加の行に対応できるように構成し、最後の行に余分なコンマがないことを確認してください。

device1 コンテナにデータ行を追加してみましょう。

[
  ["2024-01-09T10:00:01.234Z", 0.003551, 50.0, false, 0.00754352, false, 0.0232432, 21.6],
  ["2024-01-09T11:00:01.234Z", 0.303551, 60.0, false, 0.00754352, true, 0.1232432, 25.3],
  ["2024-01-09T12:00:01.234Z", 0.603411, 70.0, true, 0.00754352, true, 0.4232432, 41.5]
]

もちろん、行のスキーマがコンテナのスキーマと一致していることを確認する必要があります。一致していない場合、エラーメッセージとステータスコード 400 （Bad Request） が返されます。

cURL

https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers

#add_rows.sh
curl --location --request PUT 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/device1/rows' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[
  ["2024-01-09T10:00:01.234Z", 0.003551, 50.0, false, 0.00754352, false, 0.0232432, 21.6],
  ["2024-01-09T11:00:01.234Z", 0.303551, 60.0, false, 0.00754352, true, 0.1232432, 25.3],
  ["2024-01-09T12:00:01.234Z", 0.603411, 70.0, true, 0.00754352, true, 0.4232432, 41.5]
]'
Python
#add_rows.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/device1/rows"

payload = json.dumps([
  [
    "2024-01-09T10:00:01.234Z",
    0.003551,
    50,
    False,
    0.00754352,
    False,
    0.0232432,
    21.6
  ],
  [
    "2024-01-09T11:00:01.234Z",
    0.303551,
    60,
    False,
    0.00754352,
    True,
    0.1232432,
    25.3
  ],
  [
    "2024-01-09T12:00:01.234Z",
    0.603411,
    70,
    True,
    0.00754352,
    True,
    0.4232432,
    41.5
  ]
])
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0'
}

response = requests.request("PUT", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)
node.js
//addRows.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'PUT',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/device1/rows',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify([
    [
      "2024-01-09T10:00:01.234Z",
      0.003551,
      50,
      false,
      0.00754352,
      false,
      0.0232432,
      21.6
    ],
    [
      "2024-01-09T11:00:01.234Z",
      0.303551,
      60,
      false,
      0.00754352,
      true,
      0.1232432,
      25.3
    ],
    [
      "2024-01-09T12:00:01.234Z",
      0.603411,
      70,
      true,
      0.00754352,
      true,
      0.4232432,
      41.5
    ]
  ])

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.body);
});

コンテナのクエリ（読み取り）

コンテナにデータを書き込んだ後、コンテナからデータを読み取りたい場合があります。URLの接尾辞は以前と全く同じです：/：cluster/dbs/：database/containers/：container/rows ただし、今回はPOSTメソッドのリクエストを使用します。これらのリクエストでサーバーが期待するデータは、行データを返す方法です。例えば、行の制限、オフセット、条件、ソート方法を選択できます。以下がリクエストボディの例です：

{
  "offset" : 0,
  "limit"  : 100,
  "condition" : "temp >= 30",
  "sort" : "temp desc"
}

このリクエストを作成する際の注意点として、これがPOSTリクエストであるため、リクエスト本文に何かを送信する必要があります。上記のパラメーターのいずれかを使用できますが、制限値を含めるのが最も簡単なオプションであり、サーバーの負荷を軽減する追加の利点もあります。

成功した場合、ステータスコード200 （OK）と、リクエストしたデータを含むレスポンス本文が返されます。

#query_container.sh
{
    "columns": [
        {
            "name": "ts",
            "type": "TIMESTAMP",
            "timePrecision": "MILLISECOND"
        },
        {
            "name": "co",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "humidity",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "light",
            "type": "BOOL"
        },
        {
            "name": "lpg",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "motion",
            "type": "BOOL"
        },
        {
            "name": "smoke",
            "type": "DOUBLE"
        },
        {
            "name": "temp",
            "type": "DOUBLE"
        }
    ],
    "rows": [
        [
            "2024-01-09T12:00:01.234Z",
            0.603411,
            70.0,
            true,
            0.00754352,
            true,
            0.4232432,
            41.5
        ]
    ],
    "offset": 0,
    "limit": 100,
    "total": 1
}
cURL
curl -i -X POST --location 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/device1/rows' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '{
  "offset" : 0,
  "limit"  : 100,
  "condition" : "temp >= 30",
  "sort" : "temp desc"
}'
Python
#query_container.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/device1/rows"

payload = json.dumps({
  "offset": 0,
  "limit": 100,
  "condition": "temp >= 30",
  "sort": "temp desc"
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)
nodejs
//queryContainer.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'POST',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/device1/rows',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify({
    "offset": 0,
    "limit": 100,
    "condition": "temp >= 30",
    "sort": "temp desc"
  })

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.body);
});

行の更新 （Update）

更新処理では、データの行を追加することも更新と見なすことができますが、コンテナにrowkeyが設定されている場合、直接行を更新することも可能です。その仕組みは、コンテナにrowkeyがtrueに設定されたデータの行をプッシュし、その後、コンテナ内に既に存在するrowkeyを持つデータの行を送信すると、プッシュされた新しい情報が既存の行に上書きされる仕組みです。

deviceMasterコレクションコンテナにデータを一度プッシュしてデータを追加し、その後再びプッシュして行を更新してみましょう。

データの行を構築しましょう

[
  ["device1", "01", "CA", "23412", "2023-12-15T10:45:00.032Z", "working"]
]

では、HTTPリクエストを作成しましょう。

cURL
#update_collection.sh
curl -i --location --request PUT 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/deviceMaster/rows' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[
  ["device1", "01", "CA", "23412", "2023-12-15T10:45:00.032Z", "working"]
]'
Python
#update_collection.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/deviceMaster/rows"

payload = json.dumps([
  [
    "device1",
    "01",
    "CA",
    "23412",
    "2023-12-15T10:45:00.032Z",
    "working"
  ]
])
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0' 
}

response = requests.request("PUT", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)
node.js
//updateCollection.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'PUT',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/deviceMaster/rows',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify([
    [
      "device1",
      "01",
      "CA",
      "23412",
      "2023-12-15T10:45:00.032Z",
      "working"
    ]
  ])

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.body);
});

行の更新

このデータが格納された状態で、最初の値（行キー、デバイス名）以外の値を変更すると、そのデバイスのメタデータが更新され、行はコンテナ内に保持されたままになります。

curl -i --location --request PUT 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/deviceMaster/rows' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[
  ["device1", "01", "NY", "23412", "2023-12-20T10:45:00.032Z", "working"]
]'

ここでは、最終検査の場所と時間を変更しています。ダッシュボードを確認すると、値が更新されています。

行の削除（Delete）

適切なHTTPメソッド（Delete）を使用し、有効なrowkeyとコンテナをサーバーに送信することで、行を削除できます。デバイスマスターの唯一の行を削除してみましょう。

リクエストの本体は次のような形式です。ここに複数のrowkeyを追加することで、一度に複数の行を削除できます。

[
  "device1"
]
cURL
#delete_row.sh
curl -v --location --request DELETE 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/deviceMaster/rows' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[
  "device1"
]'
Python
#delete_row.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/deviceMaster/rows"

payload = json.dumps([
  "device1"
])
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0' 
}

response = requests.request("DELETE", url, headers=headers, data=payload)

print(response.status_code)
node.js
//deleteRow.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'DELETE',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/deviceMaster/rows',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify([
    "device1"
  ])

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.statusCode);
});
時系列コンテナから行を削除する

時系列コンテナの行を削除することもできます。先ほど説明したように、時系列コンテナではタイムスタンプが常にローキーとして使用されるため、ここではタイムスタンプを追加するだけで、その行が削除されます。

#delete_container.sh
curl --location --request DELETE 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers/device1/rows' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[
  "2024-01-09T10:00:01.234Z",
  "2024-01-09T12:00:01.234Z"
]'

TQL

次に、TQL クエリを実行してみましょう。TQL は GridDB の専用 クエリ言語 です。

簡単なクエリを実行してみましょう。まず、URL の形式は次のようになります

ベース URL + /tql

リクエスト本文には、コンテナ名に続いてクエリ文を指定します。複数のコンテナを同時にクエリすることも可能です：

[
  {"name" : "deviceMaster", "stmt" : "select * limit 100", "columns" : null},
  {"name" : "device1", "stmt" : "select * where temp>=24", "columns" : ["temp", "co"]},
]

And this is the response of the above query:

[
    {
        "columns": [
            {
                "name": "equipment",
                "type": "STRING"
            },
            {
                "name": "equipmentID",
                "type": "STRING"
            },
            {
                "name": "location",
                "type": "STRING"
            },
            {
                "name": "serialNumber",
                "type": "STRING"
            },
            {
                "name": "lastInspection",
                "type": "TIMESTAMP",
                "timePrecision": "MILLISECOND"
            },
            {
                "name": "information",
                "type": "STRING"
            }
        ],
        "results": [
            [
                "device1",
                "01",
                "NY",
                "23412",
                "2023-12-20T10:45:00.032Z",
                "working"
            ]
        ],
        "offset": 0,
        "limit": 100,
        "total": 1,
        "responseSizeByte": 31
    },
    {
        "columns": [
            {
                "name": "temp",
                "type": "DOUBLE"
            },
            {
                "name": "co",
                "type": "DOUBLE"
            }
        ],
        "results": [
            [
                25.3,
                0.303551
            ],
            [
                41.5,
                0.603411
            ]
        ],
        "offset": 0,
        "limit": 1000000,
        "total": 2,
        "responseSizeByte": 32
    }
]

cURL

#tql.sh
curl -i -X POST --location 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/tql' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '
[
  {"name" : "deviceMaster", "stmt" : "select * limit 100", "columns" : null},
  {"name" : "device1", "stmt" : "select * where temp>=24", "columns" : ["temp", "co"]}
]
'

Python

#tql.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/tql"

payload = json.dumps([
  {
    "name": "deviceMaster",
    "stmt": "select * limit 100",
    "columns": None
  },
  {
    "name": "device1",
    "stmt": "select * where temp>=24",
    "columns": [
      "temp",
      "co"
    ]
  }
])
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0' 
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

node.js

//tql.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'POST',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/tql',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify([
    {
      "name": "deviceMaster",
      "stmt": "select * limit 100",
      "columns": null
    },
    {
      "name": "device1",
      "stmt": "select * where temp>=24",
      "columns": [
        "temp",
        "co"
      ]
    }
  ])

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.body);
});

SQL

GridDBとGridDB Cloudは、TQLの上にSQL機能を備えています。ただし、GridDB CloudのSQL機能は、結果の読み取り（SELECT）と一部の行の更新（UPDATE）に限定されています。

SQL SELECT

base url + /sql

[
  {"type" : "sql-select", "stmt" : "SELECT * FROM deviceMaster"},
  {"type" : "sql-select", "stmt" : "SELECT temp, co FROM device1 WHERE temp>=24"}
]

It is very similar to TQL but we call on the container name from within the query itself, just like “normal” SQL statements.

Here is the response body:

[
    {
        "columns": [
            {
                "name": "equipment",
                "type": "STRING"
            },
            {
                "name": "equipmentID",
                "type": "STRING"
            },
            {
                "name": "location",
                "type": "STRING"
            },
            {
                "name": "serialNumber",
                "type": "STRING"
            },
            {
                "name": "lastInspection",
                "type": "TIMESTAMP",
                "timePrecision": "MILLISECOND"
            },
            {
                "name": "information",
                "type": "STRING"
            }
        ],
        "results": [
            [
                "device1",
                "01",
                "CA",
                "23412",
                "2023-12-15T10:45:00.032Z",
                "working"
            ]
        ],
        "responseSizeByte": 47
    },
    {
        "columns": [
            {
                "name": "temp",
                "type": "DOUBLE"
            },
            {
                "name": "co",
                "type": "DOUBLE"
            }
        ],
        "results": [
            [
                25.3,
                0.303551
            ],
            [
                41.5,
                0.603411
            ]
        ],
        "responseSizeByte": 32
    }
]

cURL

#sql_select.sh
curl -i -X POST --location 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[
  {"type" : "sql-select", "stmt" : "SELECT * FROM deviceMaster"},
  {"type" : "sql-select", "stmt" : "SELECT temp, co FROM device1 WHERE temp>=24"}
]
'

Python

#sql_select.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql"

payload = json.dumps([
  {
    "type": "sql-select",
    "stmt": "SELECT * FROM deviceMaster"
  },
  {
    "type": "sql-select",
    "stmt": "SELECT temp, co FROM device1 WHERE temp>=24"
  }
])
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0' 
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

node.js

//sqlSelect.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'POST',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify([
    {
      "type": "sql-select",
      "stmt": "SELECT * FROM deviceMaster"
    },
    {
      "type": "sql-select",
      "stmt": "SELECT temp, co FROM device1 WHERE temp>=24"
    }
  ])

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.body);
});

SQL SELECT GROUP BY RANGE

SQL SELECTを使用しているため、GridDBのGroup By Range機能も利用できます。詳細についてはこちらをご覧ください：GridDBの「グループ化範囲機能」の探索.

クエリを作成し、時間を基準にグループ化します：

[
  {"type" : "sql-select", "stmt" : "SELECT temp, co FROM device1 WHERE ts > TO_TIMESTAMP_MS(1594515625984) AND ts < TO_TIMESTAMP_MS(1595040779336) GROUP BY RANGE (ts) EVERY (1, HOUR)"}
]
cURL
#sql_select_groupby.sh
curl -i --location 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[
  {"type" : "sql-select", "stmt" : "SELECT temp, co FROM device1 WHERE ts > TO_TIMESTAMP_MS(1594515625984) AND ts < TO_TIMESTAMP_MS(1595040779336) GROUP BY RANGE (ts) EVERY (1, HOUR)"}
]
'
Python
# sql_select_groupby.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql"

payload = json.dumps([
  {
    "type": "sql-select",
    "stmt": "SELECT temp, co FROM device1 WHERE ts > TO_TIMESTAMP_MS(1594515625984) AND ts < TO_TIMESTAMP_MS(1595040779336) GROUP BY RANGE (ts) EVERY (1, HOUR)"
  }
])
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

SQL 挿入

ベース URL は SELECT と同じですが、’update’ を追加する必要があります。

base url + /:cluster/dbs/:database/sql/update

[ 
  {"stmt" : "insert into deviceMaster(equipment, equipmentID, location, serialNumber, lastInspection, information) values('device2', '02', 'MA', '34412', TIMESTAMP('2023-12-21T10:45:00.032Z'), 'working')"}
]
cURL
#sql_insert.sh
curl -i -X POST --location 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql/update' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[ 
  {"stmt" : "insert into deviceMaster(equipment, equipmentID, location, serialNumber, lastInspection, information) values('\''device2'\'', '\''02'\'', '\''MA'\'', '\''34412'\'', TIMESTAMP('\''2023-12-21T10:45:00.032Z'\''), '\''working'\'')"}
]'
Python
#sql_insert.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql/update"

payload = json.dumps([
  {
    "stmt": "insert into deviceMaster(equipment, equipmentID, location, serialNumber, lastInspection, information) values('device2', '02', 'MA', '34412', TIMESTAMP('2023-12-21T10:45:00.032Z'), 'working')"
  }
])
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0' 
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)
node.js
//sqlInsert.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'POST',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql/update',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify([
    {
      "stmt": "insert into deviceMaster(equipment, equipmentID, location, serialNumber, lastInspection, information) values('device2', '02', 'MA', '34412', TIMESTAMP('2023-12-21T10:45:00.032Z'), 'working')"
    }
  ])

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.body);
});

SQL 更新

ベースURLは上記と同じですが、末尾に「update」を付加する必要があります。

base url + /sql/update

[ 
  {"stmt" : "update deviceMaster set location = 'LA' where equipmentID = '01'"}
]

このコマンドは、上記で説明したNoSQLメソッドと同様に、データを更新する機能を提供します。既存の行を更新するだけでなく、コンテナを更新して新しい行を追加することも可能です。

cURL
#sql_update.sh
curl -i -X POST --location 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql/update' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[ 
  {"stmt" : "update deviceMaster set location = '\''LA'\'' where equipmentID = '\''01'\''"}
]'
Python
#sql_update.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql/update"

payload = json.dumps([
  {
    "stmt": "update deviceMaster set location = 'LA' where equipmentID = '01'"
  }
])
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0' 
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)
node.js
//sqlUpdate.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'POST',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/sql/update',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify([
    {
      "stmt": "update deviceMaster set location = 'LA' where equipmentID = '01'"
    }
  ])

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.body);
});

コンテナの削除

コンテナの削除も可能です。

ベースURL + /containers

リクエストの本文には、削除対象のコンテナ名を一件または複数指定できます。リクエストを送信すると、指定されたコンテナが削除されます。

[
  "deviceMaster"
]

成功した場合、ステータスコード 204 （No Content） が返されます。

cURL

#delete_container.sh
curl -i --location --request DELETE 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs' \
--data '[
  "deviceMaster"
]'

Python

#delete_container.py
import requests
import json

url = "https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers"

payload = json.dumps([
  "deviceMaster"
])
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  'User-Agent': 'PostmanRuntime/7.29.0'
}

response = requests.request("DELETE", url, headers=headers, data=payload)

print(response.status_code)

node.js

//deleteContainer.js
var request = require('request');
var options = {
  'method': 'DELETE',
  'url': 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/containers',
  'headers': {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs'
  },
  body: JSON.stringify([
    "deviceMaster"
  ])

};
request(options, function (error, response) {
  if (error) throw new Error(error);
  console.log(response.statusCode);
});

6. IoT データの取り込み

次に、CSV データの取り込みについて見ていきましょう。Kaggle から IoT データを取得します。 raw ファイルは、以下のリンクからダウンロードできます： https://www.kaggle.com/datasets/garystafford/environmental-sensor-data-132k.

以下のPythonスクリプトを使用して、データをdevice2コンテナにインジェストできます。

既にdevice1コンテナを作成していますが、同じスキーマを使用して新しいコンテナdevice2を作成します。

#data_ingest.py
import pandas as pd
import numpy as np
import json
import requests
from datetime import datetime as dt, timezone

headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  "User-Agent":"PostmanRuntime/7.29.0"
}

base_url = 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/'

data_obj = {
    "container_name": "device1",
    "container_type": "TIME_SERIES",
    "rowkey": True,
    "columns": []
}
input_variables = [
    "ts","co","humidity","light","lpg","motion","smoke","temp"
]
data_types = [
    "TIMESTAMP", "DOUBLE", "DOUBLE", "BOOL", "DOUBLE", "BOOL", "DOUBLE","DOUBLE"
]

for variable, data_type in zip(input_variables, data_types):
    column = {
        "name": variable,
        "type": data_type
    }
    data_obj["columns"].append(column)

#Create Container
url = base_url + 'containers'
r = requests.post(url, json = data_obj, headers = headers)

これらはすべて比較的単純です。

次に、実際にデータをインポートします。これを行うため、pandas Python ライブラリを使用して CSV ファイルを読み込み、そのデータをリクエストの本文内に含めてインポートします。pandas ライブラリは、CSV データ内の特定の列をターゲットに指定し変換する機能も提供するため、インポート可能な形式に加工することが可能です。

最後に一点注意ですが、CSVファイルが8メガバイトを超えるため、データをチャンクに分割し、その状態でクラウドに送信します。データはここからダウンロードしてください：https://www.kaggle.com/datasets/garystafford/environmental-sensor-data-132k

以下のコードが続きです：

iot_data = pd.read_csv('iot_telemetry_data.csv')

#2023-12-15T10:25:00.253Z
iot_data['ts'] = pd.to_datetime(iot_data['ts'], unit='s').dt.strftime("%Y-%m-%dT%I:%M:%S.%fZ")
print(iot_data["ts"])
iot_data = iot_data.drop('device', axis=1)
#print(iot_data.dtypes)

iot_subsets = np.array_split(iot_data, 20)

#Ingest Data
url = base_url + 'containers/device1/rows'

for subset in  iot_subsets:
    #Convert the data in the dataframe to the JSON format
    iot_subsets_json = subset.to_json(orient='values')

    request_body_subset = iot_subsets_json
    r = requests.put(url, data=request_body_subset, headers=headers)
    print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
    print('_______________',r.text,'___________')
    print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
    if r.status_code > 299: 
        print(r.status_code)
        break
    else:
        print('Success for chunk')

スクリプトを実行すると、各チャンクがアップロードされるたびに、成功メッセージが表示され、更新された行の数も表示されます。完了後、HTTPリクエストクエリまたはポータル経由でdevice1を確認できます。

7. データ分析の実行

最後に、簡単なPython分析を実施します。IoTデータをクエリし、そのデータを使用して簡単な分析とチャート作成を行います。

#data_analysis.py
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
import plotly.express as px
from IPython.display import Image 

# ts           object
# co          float64
# humidity    float64
# light          bool
# lpg         float64
# motion         bool
# smoke       float64
# temp        float64


headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Basic TTAxMU1sd0MxYS1pc3ewrwqJhZWw6aXNyYWVs',
  "User-Agent":"PostmanRuntime/7.29.0"
}
base_url = 'https://cloud5197422.griddb.com/griddb/v2/gs_clustermfcloud5197422/dbs/B2vdfewfwDSJy/'

sql_query1 = (f"""SELECT * from device1 WHERE co < 0.0019050147565559603 """)

url = base_url + 'sql'
request_body = '[{"type":"sql-select", "stmt":"'+sql_query1+'"}]'


data_req1 = requests.post(url, data=request_body, headers=headers)
myJson = data_req1.json()

dataset = pd.DataFrame(myJson[0]["results"],columns=[myJson[0]["columns"][0]["name"],myJson[0]["columns"][1]["name"],myJson[0]["columns"][2]["name"],
myJson[0]["columns"][3]["name"],myJson[0]["columns"][4]["name"],myJson[0]["columns"][5]["name"],myJson[0]["columns"][6]["name"],myJson[0]["columns"][7]["name"]])

print(dataset)

lowest_col = dataset.sort_values('co', ascending=False).head(20000)

scatter_plot = px.scatter(lowest_col, x='ts', y='co', size='co', color='co',
                          color_continuous_scale='plasma', hover_name='co')
# Customize the plot
scatter_plot.update_layout(
    title='Data Analysis',
    xaxis_title='CO2 Emissions',
    yaxis_title='Time'
)

scatter_plot.update_layout(template='plotly_dark')


# Show the plot
scatter_plot.show()

まとめ

GridDB Cloud との連携方法と、データベース関連のさまざまな機能の実行方法についてご紹介しました。

ブログの内容について疑問や質問がある場合は Q&A サイトである Stack Overflow に質問を投稿しましょう。 GridDB 開発者やエンジニアから速やかな回答が得られるようにするためにも "griddb" タグをつけることをお忘れなく。 https://stackoverflow.com/questions/ask?tags=griddb

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