Power Automate の文字列関数: Substring と IndexOf
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今日は、LuckyTemplates デスクトップまたは LuckyTemplates Web サービスから SQL サーバーにデータを修正できる LuckyTemplates の優れた機能について説明します。LuckyTemplates デスクトップから SQL サーバーにデータを取得し、R スクリプトを使用しなければならない状況に遭遇しました。
この機能をデモンストレーションするために、ここですでに LuckyTemplates デスクトップを開いてあり、テスト データに接続できます。
ここでは SQL Server Management Studio も開いています。現時点では、 MyDBの下にテーブルがないことがわかります。
LuckyTemplates デスクトップ R スクリプトを使用してこの SQLサーバーに接続し、データ モデルに基づいてテーブルを作成します。まず、データ ソースの 1 つに接続しましょう。
Excel 形式のテスト データというファイルがあります。SQLサーバーにテーブルを作成するために必要なデータがいくつかあります。この特定のシートを選択して、持っているデータの種類のプレビューを表示し、 [データの変換]をクリックしてみましょう。
ご覧のとおり、ここには複数のフィールドがあります。ここで、これらのフィールドのうち、このデータの一部を SQL サーバー テーブルに挿入します。これらのフィールドのいくつかを選択してテーブルにロードしましょう。
いくつかの列を選択し、そこからテーブルを作成します。特定したこれらのフィールドは、SQL サーバー テーブルにロードされます。
このテーブルを作成するには、 R スクリプトとして知られる機能を利用し、これをLuckyTemplates デスクトップに実行します。
これは、SQL サーバーにテーブルを作成するために LuckyTemplates デスクトップ内で実行する必要があるスクリプトです。RODBCというライブラリをインポートしていることがわかります。
システムに R がインストールされていない可能性がありますが、このスクリプトを実行する前にこのライブラリが必須として必要です。この機能を動作させるには、システム上に RODBC ライブラリが必要です。
これとは別に、SQL サーバーへの接続を定義する必要があります。これは、サーバー名、データベース(データをフェッチする場所)、テーブル名(テーブルを作成するテーブル名)など、SQL サーバーに関連するいくつかの値を入力するために使用する構文です。。したがって、これら 3 つのエントリを作成する必要があります。
目次
サーバー名、データベース、テーブル名の取得
SQL サーバーに戻り、サーバー名を取得します。接続してから、この名前をコピーします。
次に、それを SQL サーバー インスタンスとしてここに配置します。
次はデータベースの名前で、MyDBです。それをここに置きます:
現在テーブルがないので、ダミーのテーブルを作成します。これはテーブル名で、このスクリプトを実行するとすぐに作成されます。
RODBC ライブラリと呼んでいます。サーバーとの接続とデータベース名を定義し、定義された接続で作成されるテーブル名を指定しました。「OK」をクリックしてスクリプトを実行します。
テーブルが空であるという応答を受け取りました。
この応答が得られた場合は、 SQLサーバーにテーブルが作成されたことを意味します。権限に関連する警告サインが表示される場合があります。取得した場合は、「Public」を選択できます。SQL サーバーに戻って、テーブルが作成されたかどうかを確認してみましょう。
ここで、ダミーテーブルが作成されたことがわかります。
右クリックして「上位 1000 行」を選択します。
ここに作成されたすべてのフィールドとテーブルが表示されます。
LuckyTemplates の R: R と RStudio のダウンロード
R と RStudio を使用した LuckyTemplates: 開始方法
結論
このチュートリアルでは、LuckyTemplates Desktop からテーブルを作成し、このテーブルは SQL Server に入力されました。問題は、この手順を自動化できるか、それとも LuckyTemplates Web サービスから実行できるかということです。
答えは「はい」です。これを自動プロセスにするには、Python スクリプトを使用するか、ゲートウェイを作成して更新を再スケジュールすることができます。
これらは、このプロセスを自動化する複数の方法であり、LuckyTemplates デスクトップにどのようなデータ モデルがある場合でも、継続的に更新してそのデータを SQL サーバーに読み込むことができます。
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