2019-01-13

Mac から Windows への移行を試したメモ

モチベーション

去年、Surface Laptop を衝動買いしたことをきっかけに、ここ数年 Mac で開発していたけど Windows に移行できるか試したくなった

やったこと

Surface Laptop は初期状態が Windows 10 S モードなので、Windows 10 Pro にアップグレード
WSL を有効にして Ubuntu を Windows ストアからインストール
Cmder, VSCode, Docker などをインストール。Chocolatey はまだ使っていないけど、Python などをインストールするときに使う予定
Ctrl2cap で Caps Lock を Ctrl に入れ替え
WSL で Python を動かしたり、Serverless Framework で AWS にデプロイしたり

今のところの感想

キーボードの打ち間違いがとにかく多い。特に Mac の Cmd-Tab とか Cmd-S や IME の切り替えを指癖で打とうとすると Win-Tab、Win-S などをタイプしてしまいストレスがたまる、キーマップをいじるべきか悩む
Mac ではトラックパッドを使っているけど、Surface Laptop のトラックパッドは少し厳しい。物理スイッチのトラックパッドにはもう戻れないと思った
マウスを使っているけど、4年ぐらいマウス使わない生活をしていたので、これもすごく違和感がある
キーボードとマウスをしばらく使っていたら、Thinkpad のキーボードが恋しくなった。家のどこかにあるはずなんだけど見当たらないので、Bluetooth 版のやつを買おうか悩んでいる
WSL があるおかげで CLI 操作が以前の Windows と比べると格段によくなっている
WSL で Docker が動くようになったけど、Docker Compose はまだ使えないため、今のところ Docker は WSL の外で使うことになりそう
開発環境は Windows 側に作るか WSL 内に作るか悩む。今は WSL に寄せてるけど、VSCode を使うとなると Window 側にも Python や Nodejs を導入する必要がありそうな気がしている
Mac でできて Windows でできないことはいくつかある（Xcode 使えないとか）が、だいたいのことは Windows でも慣れればなんとかなるかなと思い始めた
以前使っていた Windows は前職で貸与されていた DELL のラップトップだったんだけど、最近のものはどれも見た目とか質感がいいなと思った。Surface Laptop もかなり気に入ってる
Surface 製品全般に言えることかもしれないけど、製品の特性上修理ではなく交換になることが多いらしいので、故障のリスクはちょっと怖い
とりあえず、まずはプライベートでなにかするときは Surface Laptop を使い続けてみることにした

今後やること

Redash の開発環境を整えてみる
PyCharm など JetBrains 製品をいくつかインストールする

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2018-12-25

Ubuntu 上で環境構築していた Redash を Docker 上で動作する環境に移行する手順

この記事は Redash Advent Calendar 2018 25日目。最終日の記事です！

adventar.org

参加いただいたみなさまも、読んでいただいた皆様もありがとうございます！

お題

現在、Redash の環境構築は Docker を使用する方法のみが公式ドキュメントなどでも記載されていますが、古くからの Redash ユーザーにとっては、Ubuntu の上にインストールする形で運用している方も多く、私もそのひとりです。

この記事では、旧来の Ubuntu 上に環境構築された Redash(以降、レガシーセットアップ)を Docker で構築された Redash（以降、Docker セットアップ）に移行する方法を紹介します。

注意事項

この記事で紹介する方法はあらゆる環境を網羅したものではありません。

お使いの環境を移行する際は、必ずご自身で検証してください。

また、この手順は私が業務で Redash を移行する際にも利用しているため、移行作業の結果によって、この記事を加筆修正する場合があります。

前提条件

この記事の検証で使用した Ubuntu と Docker、 Docker Compose のバージョンは以下となっています。

Ubuntu 16.04.4 LTS
Docker version 18.09.0, build 4d60db4
docker-compose version 1.8.0, build unknown

この記事では Docker の導入については割愛しますが、私は以下の記事を参考にして Docker を導入しました。

How To Install and Use Docker on Ubuntu 16.04 | DigitalOcean

手順

PostgreSQL 以外の Redash 関連のサービスを停止

PostgreSQL の DB ダンプを取得する前に、Redash 関連のサービスをすべて停止します。

$ sudo service nginx stop
$ sudo service supervisord stop
$ sudo service redis_6379 stop

サービス名は Redash をどのバージョンから利用しているかによって異なる場合があります。

既存の Redash から DB ダンプを取得する

Docker セットアップ環境で使用する PostgreSQL にリストアするための DB ダンプを取得します。レガシーセットアップでは PostgreSQL に redash ユーザーを作成しますが、Docker セットアップでは postgres ユーザーを使いますが、そのため、既存環境のダンプファイル取得時にオーナー情報を除去しておきます。

$ sudo -u postgres bash -c "pg_dump --no-owner --no-acl redash | gzip > /tmp/dump.sql.gz"

ダンプファイルの出力先は /opt/docker/redash として、この記事内では以降の説明でも、このディレクトリ内で作業します

既存の PostgreSQL を停止

ダンプファイルを取得したら、既存の PostgreSQL は不要になるためサービスを停止します。

$ sudo service postgresql stop

docker-compose.yml をダウンロードする

移行先バージョンの docker-compose.production.yml をダウンロードします。

この記事では移行先に v5.0.2 を使用するため、GitHub 上でタグを指定してダウンロードしています。

$ wget -o /opt/docker/redash/docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/getredash/redash/v5.0.2/docker-compose.production.yml

docker-compose.yml を書き換える

Docker セットアップで使用するバージョンに合わせて docker-compose.yml を書き換えます。

バージョンの指定

Docker イメージのタグ一覧を参照し、利用したいバージョンのタグを指定します。

$ sed -i s/redash\\/redash:latest/redash\\/redash:5.0.2.b5486/g /opt/docker/redash/docker-compose.yml

postgres サービスのボリューム指定

PostgreSQL のデータを保持するボリュームを指定します。

postgres サービスの volumes がコメントアウトされているので、これをアンコメントしてホスト側のパスを書き換えます

...省略...
  postgres:
    image: postgres:9.5.6-alpine
    volumes:
      - /opt/docker/redash/postgres-data:/var/lib/postgresql/data
    restart: always
...省略...

環境変数を設定する

既存の Redash の .env から必要な設定を server, worker サービスの environment に設定します。

ここでは詳細な説明を省きますが、メールサーバーの設定などは .env にで設定することが多いので、忘れずに設定しましょう。

また、server のみに設定してしまい worker に環境変数が適用されないというケースもあるので、忘れずに両方の environment に設定してください。

Docker Compose で起動する

準備ができたら、サービスを起動します。

$ sudo docker-compose up -d

`postgres` にダンプファイルをコピーする。

新規インストールの手順であればここで create_db を実行するところですが、今回は既存環境からの移行なので、データベースの作成はせずに、先程取得したダンプファイルをリストアします。

そのため、ダンプファイルを postgres サービスが動いているコンテナにコピーします。

$ sudo docker cp /tmp/dump.sql.gz `sudo docker ps|grep postgres|awk '{print $1}'`:/tmp/

DB をリストアする

コピーしたダンプファイルを使って、以下のコマンドでリストアします。

$ sudo docker-compose exec postgres bash -c "zcat /tmp/dump.sql.gz | psql -U postgres"

マイグレーションを実行する

この時点で、DB は作られていますが、古いバージョンのテーブル構造のままになっているため、マイグレーションを実行して移行先のバージョンにあったテーブル構成にします。

$ sudo docker-compose run --rm server manage db upgrade

ここまででレガシーセットアップから Docker セットアップへの移行は完了です。

疎通確認

最後に、curl で簡単に疎通確認してみます。

$ curl -I localhost/api/config

JSON 文字列が表示されていれば、移行した Redash が動作していることが確認できています。

まとめ

バージョンアップにくらべ、さらに腰が重くなるような移行作業ですが、私も今後のアップグレードも見据えて移行を進めています。移行は計画的に進めましょう。

2018-12-20

Redash のクエリ結果がクリーンアップされる仕組み

この記事は Redash Advent Calendar 2018 20日目の記事です。

adventar.org

お題

discuss.redash.io

フォーラムでクエリ結果を使ってごにょごにょされている方の投稿がありました。

私もコメントしてみましたが、Redash のクエリ結果はあるルールで定期的に削除されています。

この記事では、その動きを追ってみようと思います。使用するバージョンは v6.0.0 ブランチです。

動きを追ってみる

server と worker

まず、Redash は大きく server(Flask) と worker(Celery) のプロセスがあります。

クエリ結果を削除する仕組みは worker 側で実行されています。

worker が実行される仕組み

Redash の worker プロセスは Celery を使って実行されます。

エントリポイントは redash/worker.py になっています。

クエリ結果が削除される仕組み。

redash/worker.py 中の以下のコードがクエリ結果の削除に大きく影響します。

if settings.QUERY_RESULTS_CLEANUP_ENABLED:
    celery_schedule['cleanup_query_results'] = {
        'task': 'redash.tasks.cleanup_query_results',
        'schedule': timedelta(minutes=5)
    }

Redash は環境変数でいろいろな設定を変更できるようになっており、 QUERY_RESULTS_CLEANUP_ENABLED もその設定のひとつです。

文字通り、クエリ結果をクリーンアップするかどうかをこの環境変数で決定しており、デフォルトは True になっています。

この設定が有効になっていると、redash/tasks/queries.py の cleanup_query_results が5分に1度実行されます。

@celery.task(name="redash.tasks.cleanup_query_results")
def cleanup_query_results():
    """
    Job to cleanup unused query results -- such that no query links to them anymore, and older than
    settings.QUERY_RESULTS_MAX_AGE (a week by default, so it's less likely to be open in someone's browser and be used).
    Each time the job deletes only settings.QUERY_RESULTS_CLEANUP_COUNT (100 by default) query results so it won't choke
    the database in case of many such results.
    """

    logging.info("Running query results clean up (removing maximum of %d unused results, that are %d days old or more)",
                 settings.QUERY_RESULTS_CLEANUP_COUNT, settings.QUERY_RESULTS_CLEANUP_MAX_AGE)

    unused_query_results = models.QueryResult.unused(settings.QUERY_RESULTS_CLEANUP_MAX_AGE).limit(settings.QUERY_RESULTS_CLEANUP_COUNT)
    deleted_count = models.QueryResult.query.filter(
        models.QueryResult.id.in_(unused_query_results.subquery())
    ).delete(synchronize_session=False)
    models.db.session.commit()
    logger.info("Deleted %d unused query results.", deleted_count)

ここで QUERY_RESULTS_CLEANUP_MAX_AGE に指定された日数(デフォルトは 7 日) 以上前に実行されたクエリ結果を QUERY_RESULTS_CLEANUP_COUNT に指定された件数(デフォルトは 100)削除されます。

利用の仕方によってはクエリ結果が大きくなってしまい、ディスクなどのリソースを圧迫してしまうことがあるため、実行済みのクエリ結果を多用しない場合は QUERY_RESULTS_CLEANUP_MAX_AGE を適切に調整するのをおすすめします。

私が業務で運用している Redash インスタンスはクエリパラメータを多用していたり、毎時結果が変わるような特性のデータを扱っていることもあるため、 QUERY_RESULTS_CLEANUP_MAX_AGE は 3 に設定しています。

この記事で紹介した環境変数以外にもいろいろな項目が設定できるので、以下の記事もぜひ読んでみてください。

qiita.com

まとめ

クエリ結果が削除される仕組みについて改めて調べてみました。

クエリ結果が大きくなるようなクエリを多く運用されている方でこれらの設定を見直したことがないという方がいたら。一度見直してみると良いと思います。

明日は y-tomoyasu さんによる「Python Data Sourceの利用ケースについてなにか」です。

y-tomoyasu さんは Redash Meetup 4.0.2-dev でも少しお話を伺いましたが、Python データソースをガッツリ使われているようです！お楽しみに！

2018-12-19

Redash v6 で追加されたオートコンプリートの無効化について挙動とコードを追ってみる

この記事は Redash Advent Calendar 19日目の記事です。勤務先でも師走ムードを感じ始めました。

adventar.org

お題

Redash、入力補完（スニペットとか）が出てこなくなってしまって困った...シークレットモードだとちゃんと動く！キャッシュクリアとかスーパリロードしても出てこない...謎 😢（解決方法知っている人いたら、教えてください...）
— mario (@mario_kada) 2018年12月17日

この問題と関係あるかどうかはわかりませんが、オートコンプリートと聞いて、先日リリースされた Redash v6 (正確には 6.0.0-beta から追加)で以下の機能が追加されたことを思い出しました。

If the live autocomplete in the code editor annoys you, you can disable it now

今日はこの機能について検証しつつ、ざっくりと実装を追ってみます。

検証環境は docker-compose で起動し、Docker イメージは redash/redash:6.0.0.b8537 を使用しました。

影響範囲

この機能はクエリ編集画面に影響があります。

以下はオートコンプリートを無効にする前の画面で、今までのバージョンと同じくオートコンプリートが有効になっています。

f:id:ariarijp:20181218134613p:plain

上記の画面で表示されている、雷のマークがオートコンプリートの有効・無効を切り替えるトグルになっていて、無効にすると静止画ではわかりにくいですが、以下の画面のようにオートコンプリートが効かなくなります。

f:id:ariarijp:20181218135022p:plain

オートコンプリートの設定はどこに保持されているか？

Chrome の開発者ツールなどで見るとすぐに分かりますが、LocalStorage に保持されています。

f:id:ariarijp:20181218135316p:plain

liveAutocompleteDisabled が false だとオートコンプリートが有効になるようです。

オートコンプリートを制御しているのはどのコードか？

client/app/components/QueryEditor.jsx で liveAutocompleteDisabled を操作しています。

redash/QueryEditor.jsx at v6.0.0 · getredash/redash · GitHub

Redash は現在 Angular から React への移行を進めていて、クエリエディタ周りも v6.0.0 時点では React のコンポーネントに書き換わっています。

このコンポーネントのなかでオートコンプリートのボタンがクリックされるたび、コンポーネントの State と一緒にブラウザの Local Storage を書き換えているようです。

toggleAutocomplete で呼ばれている localOptions.set は Redash 独自のもので、Web Storage API を薄くラップしたもののようでした。

redash/localOptions.js at v6.0.0 · getredash/redash · GitHub

まとめ

まとめと書きつつ、これといったまとめはありませんが、オートコンプリート周りの実装を読んだことで、また少し Redash についての理解が深まりました。

それも元ツイートのおかげなので、ありがたい限りです。

お知らせ

Redash についての疑問などを Twitter で拾えることもあるのですが、できればフォーラムへの投稿をしていただけるとありがたいです！日本語でOK！

discuss.redash.io

2018-12-14

30行ぐらいで Redash のクエリ実行結果を Google スプレッドシートに書き込むサンプルコード

この記事は Redash Advent Calendar 14日目の記事です。

adventar.org

タイトルの通り、Redash の利用事例で話されることが多く、私も活用している Redash と Google スプレッドシートの連携について、Python のサンプルコードを公開してみます。

使うもの

主に以下のパッケージを利用します。

github.com

サンプルコード

GitHub で公開しました。

github.com

正確には 27行です。行数を削るために少し苦しい書き方になっている部分はご了承ください。

動かし方

まずは venv で環境構築します。

$ python3 -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate
$ pip install -r requirements.txt

Google のサービスアカウントを使用して API にアクセスします（この記事ではサービスアカウントの作成などについては割愛します）

サービスアカウントの JSON 鍵ファイルを環境変数で指定します。

$ export CLIENT_SECRET_FILE="/path/to/json/key/credential.json"

Redash のユーザー API キーも同様に環境変数で指定します。

このサンプルコードでは、Redash のデモサイトを使用していますが、お使いの環境にあわせてサンプルコードの URL を変更してください。

$ export REDASH_API_KEY="YOUR_REDASH_USER_API_KEY"

最後に、 main.py を編集します。

                         spreadsheet_id="スプレッドシートID",
                         spreadsheet_range="シート1!A1",

スプレッドシート ID と書き込み先の範囲を指定します。

書き込み対象のスプレッドシートには、サービスアカウントから書き込み可能な権限を付与してください。

デモサイトを使用しない場合は、以下のコードを書き換えて使用したいクエリ ID を指定してください。

    df = query_to_df(redash, 1)

以下のようにパラメータを使用することもできます。

    df = query_to_df(redash, 123, {'foo': 1, 'bar': 2})

実行してみる

準備ができたら実行してみましょう。

$ python main.py

f:id:ariarijp:20181214204422p:plain

実行が完了すると、上記のようにスプレッドシートの指定した範囲に結果が書き出されるはずです。

まとめ

Redash とスプレッドシートを簡単に連携されることができました。

まだスプレッドシート連携までは手が出せていない。というかたは、よろしければ試してみてください。

明日の Redash Advent Calendar は Redash のメンテナーでもある deecay さんによる「2018年の活動振り返り」です！お楽しみに！

モチベーション

やったこと

今のところの感想

今後やること

お題

注意事項

前提条件

手順

PostgreSQL 以外の Redash 関連のサービスを停止

既存の Redash から DB ダンプを取得する

既存の PostgreSQL を停止

docker-compose.yml をダウンロードする

docker-compose.yml を書き換える

バージョンの指定

postgres サービスのボリューム指定

環境変数を設定する

Docker Compose で起動する

postgres にダンプファイルをコピーする。

DB をリストアする

マイグレーションを実行する

疎通確認

まとめ

お題

動きを追ってみる

server と worker

worker が実行される仕組み

クエリ結果が削除される仕組み。

まとめ

お題

影響範囲

オートコンプリートの設定はどこに保持されているか？

オートコンプリートを制御しているのはどのコードか？

まとめ

お知らせ

使うもの

サンプルコード

動かし方

実行してみる

まとめ

`postgres` にダンプファイルをコピーする。