クエリサービスへの Jupyter Notebook の接続

最終更新日： 2026年6月16日

トピック：
Queries

作成対象：

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このドキュメントでは、Jupyter NotebookをAdobe Experience Platform Query Serviceに接続するために必要な手順について説明します。

はじめに

このガイドでは、既にJupyter Notebookへのアクセス権があり、そのインターフェイスに精通している必要があります。 Jupyter Notebookまたは詳細については、公式 Jupyter Notebook ドキュメントを参照してください。

Jupyter NotebookをExperience Platformに接続するために必要な資格情報を取得するには、Experience Platform UIのクエリワークスペースにアクセスする必要があります。現在クエリワークスペースにアクセスできない場合は、組織管理者にお問い合わせください。

TIP

Anaconda Navigatorは、Jupyter Notebookなどの一般的なPython プログラムを簡単にインストールおよび起動する方法を提供するデスクトップのグラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）です。また、コマンドラインコマンドを使用せずにパッケージ、環境、チャネルを管理するのにも役立ちます。
Web サイトのガイド付きインストールプロセスに従って、アプリケーションの好みのバージョンをインストール。
Anaconda Navigatorのホーム画面で、サポートされているアプリケーションのリストから Jupyter Notebook を選択してプログラムを起動します。
詳細については、Anacondaの公式ドキュメントを参照してください。

Jupyterの公式ドキュメントには、コマンドラインインターフェイス（CLI）からノートブックを実行する手順が記載されています。

Launch Jupyter Notebook

新しいJupyter Notebook Web アプリケーションを開いた後、UIからNew ドロップダウンを選択し、続いて Python 3 を選択して新しいノートブックを作成します。 Notebook エディターが表示されます。

Notebook エディターの最初の行で、次の値を入力します：pip install psycopg2-binary コマンドバーから Run を選択します。入力行の下に成功メッセージが表示されます。

IMPORTANT

接続を形成するこのプロセスの一部として、コードの各行を実行するには Run を選択する必要があります。

次に、PythonのPostgreSQL データベースアダプタを読み込みます。値import psycopg2を入力し、Runを選択します。このプロセスの成功メッセージはありません。エラーメッセージがない場合は、次の手順に進みます。

次に、値conn = psycopg2.connect("{YOUR_CREDENTIALS}")を入力して、Adobe Experience Platformの資格情報を指定する必要があります。お客様の接続資格情報は、Experience Platform UIの「資格情報」タブの「クエリ」セクションにあります。詳しい手順については、組織の資格情報を見つける方法に関するドキュメントを参照してください。

サードパーティクライアントを使用して、繰り返し詳細を入力する手間を省く場合は、期限切れでない資格情報の使用をお勧めします。有効期限のない資格情報を生成して使用する方法について詳しくは、ドキュメントを参照してください。

IMPORTANT

Experience Platform UIから資格情報をコピーする場合、資格情報の書式を追加する必要はありません。これらは、プロパティと値の間に1つのスペースを持つ1行で指定できます。資格情報は引用符で囲まれ、はコンマ区切りではありません。

conn = psycopg2.connect('''sslmode=require host=<YOUR_HOST_CREDENTIAL> port=80 dbname=prod:all user=<YOUR_ORGANIZATION_ID> password=<YOUR_PASSWORD>''')"

これで、お使いのJupyter Notebook インスタンスがクエリサービスに接続されました。

クエリ実行の例

Jupyter Notebookをクエリサービスに接続したので、Notebook入力を使用してデータセットに対してクエリを実行できます。次の例では、単純なクエリを使用して、プロセスを示します。

次の値を入力します。

cur = conn.cursor()
cur.execute('''<YOUR_QUERY_HERE>''')
data = [r for r in cur]

次に、パラメーター（data）を呼び出して、クエリの結果を書式なし応答で表示します。

結果をより人間が読みやすい形式に設定するには、次のコマンドを使用します。

colnames = [desc[0] for desc in cur.description]
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(samples,columns=colnames)
df.fillna(0,inplace=True)

これらのコマンドは成功メッセージを生成しません。エラーメッセージがない場合は、関数を使用してSQL クエリの結果をテーブル形式で出力できます。

df.head()関数を入力して実行し、表形式のクエリ結果を確認します。

次の手順

クエリサービスに接続したので、Jupyter Notebookを使用してクエリを作成できます。クエリの書き込みおよび実行方法について詳しくは、『クエリ実行ガイド』を参照してください。

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