はじめに

今回は、ここからは実際に分析ツールの1つであるJupyter NotebookからMySQL HeatWave MLへ接続し、機械学習を行う方法を解説します。まだOracle Cloud Infrastructure上のMySQL HeatWaveを構築していない方は、こちらを参考にしてください。

Jupyter Notebookから
MySQL HeatWave MLへ接続する

  1. Jupyter内のターミナルを起動します。
  2. ターミナル内でMySQLのコネクターをインストールします。
    pip3 install mysql-connector-python

  3. 次に、iPython-sqlモジュールをインストールします。
    pip3 install ipython-sql

  4. 最後に、pymysqlモジュールをインストールします。
    pip3 install pymysql

  5. 必要なモジュールをインストールしたので、接続確認をします。新しいNotebookの起動するために、FileメニューからNew Launcherを選択します。
  6. Notebookの起動後、実際に操作をしてみます。
    load_ext sql
    sql mysql+pymysql://admin:<password>@<mysql_private_ip>/schema
    <

接続後にエラーが発生しなければ、そのままMySQL HeatWave MLを操作できます。例として、実際の学習結果等を表示する操作を示します。

これで、Jupyter NotebookからMySQL HeatWave MLへ接続できました。

オープンソースのBIツールから
HeatWave MLを利用する

ここからは、代表的なオープンソースのBIツールからMySQL HeatWave MLの接続方法を解説します。

Grafana

Grafanaは、データベースに保存されているデータを視覚化するためのダッシュボードプラットフォームです。

  1. 左メニューにある[Configuration]から[Data Source]を選択します。
  2. フィルタテキストボックスに「mysql」と入力して、MySQLデータソースを検索します。MySQLが表示されるので、データソースの[選択]ボタンをクリックします。
  3. MySQLへ接続できたら、パネルを追加してみましょう。[Add Panel]より左側の[Add an empty panel]をクリックします。
  4. 追加されたPanelに出力したSQLを記述します。ここでは、例として学習結果のサンプルを記載します。
    SELECT age, job, blance, prediction FROM heatwaveml_bench.bank_marketing_pretest;
    また、[Format as]は[Table]を選択し、右メニューの表示形式も[Table]を選択します。
  5. 完了後の出力例です。今回は左側に学習結果を、右側に結果説明を対比させて表示しています。利用シーンに合わせて様々なパネルを作ってみてください。

Zeppelin notebook

Zeppelinは、データ駆動型のインタラクティブなデータ分析とSQL、Scala、Python、およびRとの共同ドキュメントを可能にするWebベースのNotebookです。


  1. MySQL HeatWave ML接続用のJDBCインタープリターを作成します。
  2. [Create]からJDBCドライバを設定します。
    プロパティ名設定値
    default.urljdbc:mysql://<MySQL-IP-ADDRESS>:3306
    default.userデータベースユーザ
    default.passwordデータベースパスワード
    default.drivercom.mysql.cj.jdbc.Driver
    実際の設定については、下図を参考にしてください。
  3. ページの一番下までスクロールし、MySQL JDBCドライバーを指定します。ここでは「mysql-connector-java:8.0.29」を指定しています。
  4. 新しいノートブックを作成して、MySQL HeatWave MLへの接続を開始します。作成したJDBCインタープリターが選択可能になっていることを確認してください。
  5. 正しくMySQLに接続できていれば、クエリを入力することでデータを取得できます。

おわりに

3回にわたって、MySQL HeatWave MLについて解説しました。MySQL HeatWave MLは内部的にMySQLデータベースと連携していることで、特別な設定を行う必要なくMySQLの接続をそのまま利用できます。MySQLを使用しているシステムでも、特別にアプリケーションを変更することなくMySQL HeatWave MLも利用できるようになるので、ぜひ触ってみてください。

この記事のキーワード :

人気記事トップ10

人気記事ランキングをもっと見る

企画広告も役立つ情報バッチリ! Sponsored

ClickHouse Cloudが実現した広告運用SaaS「ATOM」のデータ基盤革新、パフォーマンスを向上しながら、運用負荷とコストを削減 11月11日 6:20 AIで開発が加速する時代、品質保証はどう変わる? Tricentisが示すAIエージェント活用の実像 11月9日 6:45 悪用までの猶予が「1分」に迫るフロンティアAI時代に開発と本番を貫く脆弱性管理が必要 10月29日 8:30 欧州CRA対応とSBOM運用。AI生成コードのOSS混入問題の対策とは ――スニペット単位で検出する「FossID」「Insignary Clarity」によるSBOM運用 9月16日 6:40 PostgreSQLからTiDBへ、稼働中SaaSで進める段階的DB移行の実践と再設計への展望 9月7日 6:30 機能安全開発におけるGoogleTestの活用を支援!「Parasoft C/C++test CT」で実現する効率化&AI連携 4月14日 6:30 【CNDW2025】Grafanaが明かす「オブザーバビリティの哲学」ー最小限の労力で実用的なインサイトを得るには 1月23日 6:30 【CNDW2025】プロダクト急増に備える基盤刷新 ーウェルスナビがECSからEKSへの移行で得た知見とは 1月15日 6:30 【CNDW2025】250環境を5人で運用、構築時間は30分に ーKINTOテクノロジーズが語るインフラ基盤組織の作り方 2025年12月18日 6:30 新たな自動化で熱視線! AIエージェントの「推論能力」を支える2つのコンポーネントとは? 2025年11月28日 6:30