Amazon Athenaと連携することによって、サーバーレスで大規模データを迅速かつ柔軟にクエリできるようになります。Morphでは、SQLを通じて必要な情報を即座に取得し、PythonやMDXを組み合わせたカスタマイズや高度な分析が可能です。これにより、データの取り込みから可視化、レポーティングまでを簡潔に行い、チーム全体で効率的にデータを活用できます。

接続情報を設定

DB/SaaSと接続するを参考にSQL Connectionを登録してください。

SQLクエリの実行例

.sqlファイルを作成して接続したデータベースにSQLを発行をすることができます。config関数でSQL Connectionの中から使用するコネクションを選択してください。 connectionの値を作成したSQL Connectionのコネクション名に置き換えて使ってください。

{{
  config(
    name="get_access_count",
    connection="CONNECTION_NAME"
  )
}}
SELECT
  status_code,
  COUNT(*) AS access_count
FROM
  your_alb_log_table_name
GROUP BY
  status_code
ORDER BY
  access_count DESC;

Python・MDXでの利用

作成したSQLクエリは、Python・MDXファイルから呼び出すことができます。

Python

@morph.func
@morph.load_data("get_access_count")
def visualize_access_count(context):
    df = context.data["get_access_count"]
    fig = px.bar(df, x="status_code", y="access_count")
    return fig

Markdown

export const title = "Starter App"

# Starter App

This is a starter app.

## Data

<Grid cols="2">
  <div>
    <DataTable loadData="get_access_count" height={300} />
  </div>
  <div>
    <Embed loadData="visualize_access_count" height={300} />
  </div>
</Grid>