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    AnalyticDB:Redash

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    AnalyticDB:Redash

    最終更新日:Sep 25, 2025

    Redash は、MySQL や PostgreSQL などのさまざまなデータソースをサポートするオープンソースのビジネスインテリジェンス (BI) ツールです。 Redash は、さまざまなデータベースのデータを探索および可視化するために使用できる直感的な Web インターフェイスを提供します。 このトピックでは、Redash を使用して AnalyticDB for MySQL に接続する方法について説明します。

    前提条件

    Redash を ADB MySQL エンドポイントに接続する

    1. Redash を実行します。 ブラウザのアドレスバーに http://<IP address>:<Port number> を入力して、Redash Web インターフェイスにアクセスします。

      IP address: Redash が実行されているサーバーの IP アドレス。

      Port number: デフォルトのポートは 5000 です。 このポートがすでに使用されている場合は、Redash の実行時にポート番号を変更できます。

    2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[設定] をクリックします。 [データソース] タブで、[+新規データソース] をクリックします。

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    3. [新しいデータソースの作成] ダイアログボックスで、次のパラメーターを設定し、[作成] をクリックします。

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      パラメータ

      説明

      タイプの選択

      データソースのタイプ。 ドロップダウンリストから [MySQL] を選択します。

      設定

      名前

      データソースの名前。 カスタム名を入力できます。

      ホスト

      AnalyticDB for MySQL クラスタのエンドポイント。

      • Redash が Elastic Compute Service (ECS) インスタンスにインストールされており、その ECS インスタンスが AnalyticDB for MySQL クラスターと同じ VPC にある場合は、内部エンドポイントを入力します。

      • Redash がローカルサーバーにインストールされている場合は、パブリックエンドポイントを入力します。

      ポート

      値は 3306 に固定されています。

      ユーザー

      AnalyticDB for MySQL クラスターのデータベースアカウント。

      パスワード

      AnalyticDB for MySQL クラスターのデータベースアカウントのパスワード。

      データベース名

      AnalyticDB for MySQL クラスター内のデータベース。

    4. 左側のナビゲーションウィンドウで、[作成] > [新しいクエリ] を選択します。 ページのエディターで SQL 文を入力し、[実行] をクリックします。

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    5. SQL 文が実行されたら、[+ ビジュアライゼーションの追加] をクリックして、クエリ結果の可視化チャートを作成します。 詳細については、「Redash 公式ドキュメント」をご参照ください。

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    Redash を Spark JDBC エンドポイントに接続する

    環境の準備

    1. (オプション) adb_spark.png ファイルを宛先パスにコピーします。

      • ソースコードから Redash をデプロイする場合、宛先パスは <ソースコードのルートディレクトリ>/client/app/assets/images/db-logos/ です。

      • Docker イメージから Redash をデプロイする場合、宛先パスは </app フォルダ>/client/dist/images/db-logos/ です。

        説明

        </app フォルダ> は、redash_server、redash_scheduler、redash_adhoc_worker、および redash_scheduled_worker コンテナー内の /app フォルダを指します。

    2. adb_spark_ds.py ファイルを宛先パスにコピーします。

      • ソースコードから Redash をデプロイする場合、宛先パスは <ソースコードのルートディレクトリ>/redash/query_runner/ です。

      • Docker イメージから Redash をデプロイする場合、宛先パスは </app フォルダ>/redash/query_runner/ です。

        説明

        </app フォルダ> は、redash_server、redash_scheduler、redash_adhoc_worker、および redash_scheduled_worker コンテナー内の /app フォルダを指します。

    3. 'redash.query_runner.adb_spark_ds' 構成パラメーターを __init__.py ファイルに追加します。

      • __init__.py ファイルのパス:

        ソースコードから Redash をデプロイする場合、パスは <ソースコードのルートディレクトリ>/redash/settings/__init__.py です。

        Docker イメージから Redash をデプロイする場合、パスは </app フォルダ>/redash/settings/__init__.py です。

        説明

        </app フォルダ> は、redash_server、redash_scheduler、redash_adhoc_worker、および redash_scheduled_worker コンテナー内の /app フォルダを指します。

      • パラメーターは次のフォーマットを使用します:

        default_query_runners = [
    'redash.query_runner.athena',
    'redash.query_runner.big_query',
    ........
    'redash.query_runner.uptycs',
    'redash.query_runner.adb_spark_ds'
]

    手順

    1. Redash Web インターフェイスにアクセスします。 左側のナビゲーションウィンドウで、[設定] をクリックします。 [データソース] タブで、[+新規データソース] をクリックします。

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    2. [新しいデータソースの作成] ダイアログボックスで、次のパラメーターを設定し、[作成] をクリックします。

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      パラメーター

      説明

      タイプの選択

      データソースのタイプ。 ドロップダウンリストから [ADB Spark] を選択します。

      構成

      名前

      データソースの名前。 カスタム名を入力できます。

      ホスト

      Spark 対話型リソースグループのエンドポイント。 詳細については、「準備」をご参照ください。

      ポート

      Spark 対話型リソースグループのポート。 値は 10000 に固定されています。

      データベース

      AnalyticDB for MySQL クラスター内のデータベース。

      ユーザー名

      AnalyticDB for MySQL クラスターのデータベースアカウント。

      パスワード

      AnalyticDB for MySQL クラスターのデータベースアカウントのパスワード。

      リソースグループ

      Spark 対話型リソースグループの名前。

    3. 左側のナビゲーションウィンドウで、[作成] > [新しいクエリ] を選択します。 ページのエディターで SQL 文を入力し、[実行] をクリックします。

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    4. SQL 文が実行されたら、[+ ビジュアライゼーションの追加] をクリックして、クエリ結果の可視化チャートを作成します。 詳細については、「Redash 公式ドキュメント」をご参照ください。

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