MCP Server Get Database Config

🚀 Pythonスクリプトによるデータ分析

このPythonスクリプトは、データベースからデータを取得し、そのデータを分析してグラフ化するためのものです。具体的には、サーバーデバイスのIDと所属グループ番号を取得し、それを元に各サーバーの地域分布を分析し、グラフ化します。

🚀 クイックスタート

データ取得

まず、db_alpha データベースからサーバーデバイスのIDと所属グループ番号を取得します。

select ex.device_id as id, ex.group_no
from service_config_alpha ex
where ex.is_active = 1
  and ex.status = 1
union all
select dv.id, dv.group_no
from device_config_beta dv
where dv.is_active = 1
  and dv.status = 1

このクエリで取得したサーバーIDを使って、db_beta データベースから各サーバーの地域分布を取得します。

select loc.region,
       count(1)
from connection_log cnt
         left join device_location loc on loc.id = cnt.client_id
where server_id in (
    -- ここに単体のサーバーIDを入力
)
group by loc.region

ただし、取得した結果には region が空の場合があります。これは connection_log テーブルの client_id が db_beta の device_location テーブルに存在しないためです。そのため、これらの client_id を db_alpha の device_location テーブルで再検索し、結果を結合します。

select loc.region,
       count(1)
from device_location loc
where loc.id in (
    -- ここに単体のサーバーの地域分布結果で空の client_id を入力
)
group by loc.region

結果の結合と分析

最後に、上記の2つの結果を結合して、単体のサーバーの地域分布を得ます。そして、地域分布のパーセンテージを計算し、変動係数を算出します。これらの結果を pyecharts を使ってグラフ化します。

# ここにPythonコードを記述
# 例えば、データベース接続、クエリ実行、結果の結合、パーセンテージと変動係数の計算、グラフ化など
import pymysql
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# db_alpha からサーバーIDとグループ番号を取得
conn_alpha = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='db_alpha')
query1 = """
select ex.device_id as id, ex.group_no
from service_config_alpha ex
where ex.is_active = 1
  and ex.status = 1
union all
select dv.id, dv.group_no
from device_config_beta dv
where dv.is_active = 1
  and dv.status = 1
"""
servers = pd.read_sql(query1, conn_alpha)
conn_alpha.close()

# 各サーバーの地域分布を取得
for server_id in servers['id']:
    conn_beta = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='db_beta')
    query2 = f"""
    select loc.region,
           count(1)
    from connection_log cnt
             left join device_location loc on loc.id = cnt.client_id
    where server_id = {server_id}
    group by loc.region
    """
    result_beta = pd.read_sql(query2, conn_beta)
    conn_beta.close()

    # region が空の client_id を取得
    null_client_ids = result_beta[result_beta['region'].isnull()]['client_id'].tolist()

    # db_alpha の device_location テーブルで再検索
    conn_alpha = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='db_alpha')
    query3 = f"""
    select loc.region,
           count(1)
    from device_location loc
    where loc.id in ({','.join(map(str, null_client_ids))})
    group by loc.region
    """
    result_alpha = pd.read_sql(query3, conn_alpha)
    conn_alpha.close()

    # 結果を結合
    combined_result = pd.concat([result_beta, result_alpha])

    # 地域分布のパーセンテージを計算
    combined_result['percentage'] = combined_result['count(1)'] / combined_result['count(1)'].sum()

    # 変動係数を計算
    cv = combined_result['count(1)'].std() / combined_result['count(1)'].mean()

    # グラフ化
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(combined_result['region'].tolist())
        .add_yaxis("地域分布パーセンテージ", combined_result['percentage'].tolist())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=f"サーバー {server_id} の地域分布パーセンテージ"))
    )
    bar.render(f"server_{server_id}_region_distribution.html")

# 各グループの地域分布を分析
grouped_servers = servers.groupby('group_no')
for group_no, group_servers in grouped_servers:
    # 各グループの地域分布を取得
    group_result = pd.DataFrame()
    for server_id in group_servers['id']:
        # 上記のコードを再利用して各サーバーの地域分布を取得
        pass

    # 各グループの地域分布のパーセンテージを計算
    group_result['percentage'] = group_result['count(1)'] / group_result['count(1)'].sum()

    # 各グループの変動係数を計算
    group_cv = group_result['count(1)'].std() / group_result['count(1)'].mean()

    # 各グループの平均変動係数を計算
    average_group_cv = grouped_servers['count(1)'].std() / grouped_servers['count(1)'].mean()

    # グラフ化
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(group_result['region'].tolist())
        .add_yaxis("地域分布パーセンテージ", group_result['percentage'].tolist())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=f"グループ {group_no} の地域分布パーセンテージ"))
    )
    bar.render(f"group_{group_no}_region_distribution.html")

    # 各グループの平均変動係数の柱状図を作成
    bar_cv = (
        Bar()
        .add_xaxis(grouped_servers.groups.keys())
        .add_yaxis("平均変動係数", average_group_cv.tolist())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各グループの平均変動係数"))
    )
    bar_cv.render("group_average_cv.html")

注意事項

• データベース接続情報（ホスト、ユーザー名、パスワードなど）は、実際の環境に合わせて変更してください。
• コード内のSQLクエリは、データベースのテーブル構造に合わせて調整する必要があります。