Spotfire からMongoDBのデータを分析する（DPC公開データをサンプルに）

 MongoDBはスキーマを定義しなくても下記のように簡単にコマンド一行でCSVをインポートできます。

C:\Users\user\Desktop>mongoimport /db:dpc /collection:facilities /type:csv /file:facilities.csv /headerline

2020-09-01T14:49:28.410+0900    connected to: localhost

2020-09-01T14:49:29.428+0900    [#####...................] dpc.facilities       144KB/659KB (21.9%)

2020-09-01T14:49:30.485+0900    [#######################.] dpc.facilities       659KB/659KB (100.0%)

2020-09-01T14:49:30.486+0900    imported 4764 documents

MongoDBシェルで二つのコレクションをJOINさせるのもいいのですが、データのJOINに強いBIツール、Spotfireを使えば、複雑なシェルやSqlを書く必要もなくなります。

MongoDBは普通のSqlを使うデータベースのようにBIツールから接続するには、有償のODBCドライバーもありますが、こちらは無償のBIコネクターを使います。

ただ、このコネクターは、MySQL ODBC Unicode Driverに依存しているのと、Mysqlのドライバーのインストールは、Visual Studio 2015、2017、および 2019 用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージが必要なので、両方も用意しましょう。

MongoDBがインストールされている前提で話を進みたいので、インストールは下記のページを参考してください。個人的にTB単位の外付けSSDをMongoDBを持ち歩くので、ポータルバージョンを使っています。

• Node.js & MongoDB portable 持ち歩くポータブルバージョン for windows




まず、BIコネクターに下記のコマンドでschema.drdlを作ります。（コレクションが増えた場合、作り直す必要があるようです）




C:\Program Files\MongoDB\Connector for BI\2.14\bin>mongodrdl.exe --host localhost --db dpc --out schema.drdl




そして、下記のコマンドでlocalhost 3307

C:\Program Files\MongoDB\Connector for BI\2.14\bin>mongosqld.exe

うまくリスナーが待機状態になる場合は、下記のようにコマンドプロンプトに吐き出されます。

2020-09-01T17:42:24.887+0900 I CONTROL    [initandlisten] mongosqld starting: version=v2.14.0 pid=66988 host=DESKTOP-T5OEMLV

2020-09-01T17:42:25.168+0900 I CONTROL    [initandlisten] git version: 6fa82d07a176aeee28f685c3f8e8806832c769b0

2020-09-01T17:42:25.168+0900 I CONTROL    [initandlisten] OpenSSL version OpenSSL 1.0.2n-fips  7 Dec 2017 (built with OpenSSL 1.0.2s  28 May 2019)

2020-09-01T17:42:25.168+0900 I CONTROL    [initandlisten] options: {}

2020-09-01T17:42:25.168+0900 I CONTROL    [initandlisten] ** WARNING: Access control is not enabled for mongosqld.

2020-09-01T17:42:25.168+0900 I CONTROL    [initandlisten]

2020-09-01T17:42:25.172+0900 I NETWORK    [initandlisten] waiting for connections at 127.0.0.1:3307

2020-09-01T17:42:25.909+0900 I SCHEMA     [sampler] sampling MongoDB for schema...

2020-09-01T17:42:26.635+0900 I SCHEMA     [sampler] mapped schema for 4 namespaces: "node_memo_demo" (1): ["memos"]; "test" (1): ["test"]; "dpc" (2): ["facilities", "mdc01ope"]

そして、odbcを検索して、ODBCデータソース（64ビット）を起動してください。

システムDSNを追加し、MySQL ODBC Unicode Driverを選んでください。

データソース名、データベース名は自分の環境に合わせて変更してください。

問題がなければ、Testをクリックすれば、接続成功のような表示がされます。

MongoDBのCSVインポートは、下記の記事を参考してください。

    DPC公開データを処理してみよう（テキストエディターの利活用）

Spotfireは画像の感じになります。

データを追加：その他＞ODBC~

データソース：ODBC~＞mongodb

OKをクリック、また下の窓のOKをクリックして、次のSQLステートメント画面に

select * from facilities　を入力して、データソース名を指定してOKをクリックすれば、

施設概要が取り込まれます。

それから、MDC01手術のデータ（mdc01ope）も最初の＋＞その他＞ODBC~の手順から上記と似た手順で取り込みましょう。

両方のデータが取り込まれたら、データキャンパスの画面からJIONさせます。（詳細手順は割愛します）

JOINしたデータは下記の画像のように、施設概要の情報がMDC01の件数や在院日数に結合している形になりました。

あとは、自由に結合した項目を軸にいろいろなビジュアライゼーションが作れます。




【関連するURL等】

MySQL ODBC Unicode Driver

https://dev.mysql.com/downloads/file/?id=497108

mysql-connector-odbc-8.0.21-winx64.msi

のダウンロード 

https://support.microsoft.com/ja-jp/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads