ビジネス アナリストから経営コンサルタントまで、Excel と Google シートが最もよく使用されています。 これにより、Google のスプレッドシートのユーザー インターフェースは広く親しみやすくなり、データの保存と操作が容易になります。 Google スプレッドシートは、小規模なデータセット用のシンプルで迅速な費用対効果の高いソリューションを探している場合、DBMS (データベース管理システム) の優れた代替手段です。
多くの場合、小規模なビジネスやプロジェクトは、複雑なデータベース管理システムをセットアップするためのリソースや熟練労働者の不足に直面しています。 このような場合、Google スプレッドシートが助けになり、簡単な接続、データの視覚化機能、および共有オプションへのアクセスと制御を提供します。 標準の DBMS とは異なり、大規模なデータセットや非常に複雑なクエリを処理するには、まだスケーラブルではないことに注意してください。
このブログでは、Google シートをデータベースとして使用する方法と、利用可能なさまざまな方法について説明します。
Google スプレッドシートからデータをインポートおよびエクスポートする方法
データベースを使用するための最初のステップは、生ファイルまたはその他の形式からデータをインポートする方法を知ることです。 次に、データベースを追加、削除、または更新するためのツール/オプションを知る必要があります。 このセクションでは、Google スプレッドシートからデータをインポート/移行およびエクスポートできる XNUMX つの方法について説明します。
方法 #1: データを手動でインポートする:
個人が Google スプレッドシートを作成し、さまざまな列フィールドにデータを手動で入力する最も簡単な方法です。 これは、データセットのサイズが小さく、必要な変更/更新の頻度が低い場合に実現可能です。 たとえば、あなたが絵画を販売するアーティストであり、取引を Google スプレッドシートに入力して記録するとします。 このデータのサンプルを下の図に示します。この図は、このブログ全体で例として使用します。
図)Transactions.csvファイル
フィルターなどのツールを使用したり、並べ替えたりして、選択したセクションをさらに詳しく調べることができます。 「ファイル->ダウンロード」オプションから、好みの形式でデータを簡単にエクスポートできます。
しかし、アーティストが拡大し、データセットのサイズが大きくなるとどうなるでしょうか? API や Nanonets を使用するなど、より効率的なオプションを探す必要があります。 読み続けて方法を見つけてください!
方法 2: Google スプレッドシート API を使用します。
データのインポートとエクスポートを自動化する一般的な方法は、Google シートの API を使用することです。 API を使用するには、サービス アカウントを作成し、認証を完了する必要があります。
これについての段階的なガイドは次のとおりです。
- Google Cloud Console で Google Sheets API を有効にします。 詳細な手順については、それらを確認してください。 公式ガイド.
- 新しいプロジェクトを作成し、OAuth 同意画面をセットアップします。
- 新しいサービス アカウントを作成し、JSON キーをダウンロードして、プロジェクトの認証情報を生成します。 JSON キー ファイルを安全に保存してください。
- Google スプレッドシートをサービス アカウントのメール アドレスと共有します。
- 「pip install google-api-python-client」を実行してパッケージをインストールします
次に、以下に示すように Python で簡単なコードを記述して、上記の transactions.csv ファイルを Google スプレッドシートにインポートできます。
import os
import csv
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build
from googleapiclient.errors import HttpError # Set the path to your JSON key file
key_path = 'key.json' # Set the ID of your Google Sheet
sheet_id = 'paintings_sales' # Authenticate with the Google Sheets API using your JSON key file
creds = None
if os.path.exists(key_path):
creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(
key_path, scopes=['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets']) # Create a new Google Sheets API client
service = build('sheets', 'v4', credentials=creds) # Open the CSV file and read the data
with open('transactions.csv', 'r') as csv_file:
csv_data = csv.reader(csv_file)
values = [row for row in csv_data] # Set the range where you want to insert the data in your Google Sheet
range_name = 'Sheet1!A1:E'
# Build the request to insert the data into the Google Sheerequest_body = { 'range': range_name, 'majorDimension': 'ROWS', 'values': values
}
request = service.spreadsheets().values().update(
spreadsheetId=sheet_id, range=range_name, valueInputOption='USER_ENTERED', body=request_body)
# Execute the request to insert the data into the Google Sheet
response = request.execute()
方法 #3 他のデータベースからデータを移行する:
Google スプレッドシートは、他のデータベースからのデータの簡単な移行もサポートしています。 要件に応じて、Airtable や BigQuery などの他のデータベースからデータのバッチを選択して CSV ファイルとして移行し、Google スプレッドシートにアップロードできます。
方法#4。 ナノネットを使用する:
アーティストが売り上げのデジタル請求書を電子メールで送信し、そこから取引データをインポートしたい場合はどうすればよいでしょうか? Nanonets は、ここで頼りになるソリューションです。
Nanonets は、機械学習アルゴリズムを使用して関連データを自動的に抽出し、Google スプレッドシートに簡単にインポートできるスプレッドシート形式に変換する AI 搭載プラットフォームです。 ナノネットは、手作業によるデータ入力をなくし、データ入力プロセスを合理化することで、時間を節約できます。 OCR は精度が高く、多くのドキュメント形式とファイル サイズを処理できます。 Invoice OCR や Receipt OCR など、特定のビジネス ユース ケース用に複数の OCR が存在します。 例をチェックしてください!
開始するには、 ナノネット アカウントを作成し、ドキュメントまたは PDF ファイルをアップロードします。 設定
Google スプレッドシートを使用したウェブサイトのデータベース
Google スプレッドシートは、小規模なウェブサイト向けのシンプルで費用対効果の高いデータベースです。 Web サイト用のデータベースをセットアップする場合は、Google シートを使用して Web スクレイピングし、データを取得できます。
開始するには、まず新しい Google スプレッドシートを開き、[ツール]、[スクリプト エディター] の順に選択します。ここでは、データのインポートや操作などのタスクを実行するための簡単なコード スクリプトを記述できます。
ビルトイン IMPORTXML 関数を使用すると、Web サイトの Xpath と URL を入力してデータを抽出できます。
あなたが使用することができます インポートHTML HTML テーブルからデータをスクレイピングする関数。 また、特定の行または列を選択するための追加オプションも提供します。 請求書番号から絵画に記載されている価格など、特定のパターンに一致するデータを抽出したい場合はどうすればよいでしょうか。
あなたが使用することができます 正規抽出 同じための機能。 以下の抜粋では、これらの一般的な関数の構文と例を含めました。 見てみな!
#Syntax: IMPORTXML(url, xpath_query)
IMPORTXML("https://www.flagster.com", "decor_flags")
# Syntax: IMPORTHTML(url, query, index)
IMPORTHTML(‘hhtps://www.abstractart.com’,’table’,3)
#IMPORTDATA(url)
#Syntax: REGEXEXTRACT(text, regular_expression)
これを行う方法の詳細な手順を探している場合は、これをチェックしてください。 ガイド
HTML ページのデータベースとして Google スプレッドシートを使用する
Google スプレッドシートをデータベースとして使用して HTML ページを作成し、それを設定して、コンテンツを動的に操作および管理できます。 Tools => Script Editor に移動して、Google Apps Script 環境にアクセスします。 ここでは、ユーザーが入力したデータが入力フィールドに保存され、Google シートに書き込まれる HTML Web ページに対して、以下に示すような簡単なコードを記述できます。
<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
<table width="100" border="3" id="paintings"></table><br><br>
<input id="enterdata" type="text"/><button onclick="writeData()">Write Data</button>
<script>
function input_data(values) {
values.forEach(function(item, index) {
var tbl = document.getElementById("table");
tbl.innerHTML += '<tr><td>' + item[0] + '</td></tr>';
});
}
google.script.run.withSuccessHandler(input_data).readData();
function extract_data() {
var temp = document.getElementById("enterdata").value;
var tbl = document.getElementById("table")
tbl.innerHTML += '<tr><td>' + temp + '</td></tr>';
google.script.run.extract_data(temp);
document.getElementById("enterdata").value = null;
}
</script>
</body>
</html>
上記のコードには、データを表示するための ID が「paintings」の table 要素があります。 「enterdata」という id を持つ入力フィールドと、クリックすると JavaScript 関数「writeData()」を実行するボタン要素があります。
「input_data()」は、Web ページが読み込まれると実行され、データを取得して Googe シートに入力します。 一方、「extract_data()」が実行されると、Google Apps スクリプトが展開され、データがテーブルに書き込まれます。 Google Apps Script を使用して Google スプレッドシートからデータを取得し、取得した値をテーブルに入力します。 「google.script.run」メソッドを使用して、HTML ページから Google Apps Script 関数「readData()」および「extract_data()」を実行します。
この方法の利点は、利用可能な他の Google エコシステム機能とのコラボレーション、アクセス、および統合が容易なことです。
Django アプリのデータベースとして Google スプレッドシートを使用する
Django は、Web アプリケーションをすばやく作成できる Web フレームワークです。 SQLite と呼ばれる組み込みデータベースが付属していますが、MySQL、PostgreSQL、Oracle などの他のデータベースもサポートしています。 SQLite は開発には最適ですが、本番環境での使用にはあまり適していません。 そこでGoogleスプレッドシートの出番です。
Django を Google スプレッドシートに接続してデータベースとして使用する方法を詳しく見てみましょう。 Django を Google スプレッドシートに接続するには、API を使用します。 覚えていない場合は、新しい Google シートの API とサービス アカウントの設定方法を確認できます。 それでは、Django App ディレクトリにコードを書きましょう。
import os
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets']
SERVICE_ACCOUNT_FILE = os.path.join(BASE_DIR, 'path/to/credentials.json')
SPREADSHEET_ID = 'spreadsheet_120' creds = None
creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(
SERVICE_ACCOUNT_FILE, scopes=SCOPES) service = build('sheets', 'v4', credentials=creds)
sheet = service.spreadsheets() def read_data(sheet_name):
result = sheet.values().get(spreadsheetId=SPREADSHEET_ID, range=sheet_name).execute()
data = result.get('values', [])
return data def write_data(sheet_name, data):
body = { 'values': data
}
result = sheet.values().append(spreadsheetId=SPREADSHEET_ID, range=sheet_name, valueInputOption='USER_ENTERED', insertDataOption='INSERT_ROWS', body=body).execute()
return result
スプレッドシート ID をパラメーターとして指定できます。 次に、単純な Django アプリを作成して、絵画データセットのトランザクションを保存および取得する方法を示します。
python manage.py startapp paintings_database
from django.db import models
class painting(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
email = models.EmailField()
phone = models.CharField(max_length=20)
from django import forms
from .models import painting
class paintingForm(forms.ModelForm):
class Meta:
model = painting
fields = ['name', 'email', 'phone']
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponseRedirect
from .forms import paintingForm
from .google_sheets import read_data, write_data
def painting_list(request):
data = read_data('Sheet1') # Replace 'Sheet1' with the name of your sheet
people = []
for row in data[1:]:
painting = { 'name': row[0], 'email': row[1], 'sale_price': row[2]
}
people.append(painting)
context = {'people': people}
return render(request, 'gs_database/painting_list.html', context)
def painting_create(request):
if request.method == 'POST':
form = paintingForm(request.POST)
if form.is_valid():
data = [[form.cleaned_data['name'], form.cleaned_data['email'], form.cleaned_data['sale_price']]]
write_data('Sheet1', data)
return HttpResponseRedirect('/painting-list/')
else:
form = paintingForm()
context = {'form': form}
return render(request, 'paintings_database/painting_create.html', context)
さまざまなデータ属性とフォームへのリンクを使用して、「絵画」クラスを定義しました。 次に、フォームのデータにアクセスし、書き込み、操作します。 全体として、これはセットアップと使用が簡単なため、始めたばかりの場合に最適なオプションです。
WordPress ウェブサイトのデータベースとして Google スプレッドシートを使用する
今日のデジタル世界では、人々は Medium や WordPress などで定期的に記事を書き、共有しています。幸運なことに、Sheets Database アドオンを使用して、WordPress Web サイトを Sheet に簡単に接続できます。 その後、データを簡単に保存および取得できます。 などのさまざまなプラグインがあります シートDB WordPress にリンクすることができます。リンクして有効にすると、データを表やグラフなどのさまざまな形式で表示したり、フィルターやクエリを実行したりすることができます。
いつこの方法を使用する必要がありますか?
シートからデータを取得する動的な Web サイトを作成する場合、または WordPress プラグインのバックエンドとしてシートを使用する場合。 ただし、WordPress の欠点の XNUMX つは、リソースを大量に消費する可能性があることです。 注意しないと、WordPress Web サイトのホスティング料金が多額になる可能性があります。
Google スプレッドシートを在庫データベースとして使用する
在庫管理は、物理的な製品をオンラインで販売するアーティストや小さなビジネスマンにとって非常に重要です。 原材料の数、生産中の注文、サプライヤーの注文、および価格の急上昇に関するデータは、タイムリーに更新する必要があります。 よく整理された在庫データベースは、在庫切れ、過剰在庫、および在庫の縮小を回避するのに役立ち、時間とお金を節約できます。 在庫とサプライ チェーンのデータを削減するデータベースを維持する方法は、「在庫データベース管理」と呼ばれます。
Google スプレッドシートは、AppSheet 製品を使用して在庫管理アプリをセットアップするためのワンストップ ソリューションを提供します。 特定のユースケース向けの多くの組み込み機能が付属しています。 したがって、データ サイズが限られているスタートアップや小規模ビジネスの場合は、在庫管理に Google スプレッドシートをぜひお試しください。
Google スプレッドシートをリレーショナル データベースとして使用する必要がありますか?
要するに、いいえ。
RDBMS システムに慣れていない方のために、簡単に説明します。 リレーショナル データベースは、相互に関連付けられたテーブルにデータを格納するデータベースです。 リレーショナル データベースでは、データセット内の複数のテーブルが共通のフィールドまたはキーによって接続されます。 理解を深めるために、下の例の画像を確認してください。 このようなデータベースは、多くの場合、複数のユーザーがアクセスする必要がある大量のデータを格納するために使用されます。
Google スプレッドシートは、リレーショナル データベース管理システムとして機能するように作成されていないため、複雑なデータ構造やクエリ要件の場合に失敗する可能性があります。
Google スプレッドシートでデータを視覚化します。
データの収集と保存に焦点を当ててきましたが、データの分析とパターンのキャプチャという次のステップを忘れないでください。 Google スプレッドシートには、棒グラフ、ヒストグラム、円グラフなど、さまざまな形式でデータを視覚化するための複数のツールが用意されています。
外れ値を検出し、さまざまな期間の傾向を比較し、洞察を創造的な方法で提示できます! 以下に、選択したデータの Google シートでグラフの種類を作成および変更する方法を簡単に示します。
Google フォームから Google スプレッドシートをデータベースとして使用する
Google フォームは、その簡単なインターフェースと迅速な応答時間により、ますます人気が高まっています。 Google フォームをスプレッドシート データベースにリンクできることをご存知ですか?
それらをリンクすると、フォームで収集されたデータが自動的にシートに追加されます。 スクリプト エディターで以下のコードを使用できます。
function onFormSubmit(e) {
var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSheet();
var row = sheet.getLastRow();
var data = e.namedValues;
sheet.getRange(row, 1).setValue(data['Name'][0]);
sheet.getRange(row, 2).setValue(data['Email Address'][0]);
sheet.getRange(row, 3).setValue(data['Sale price’’][0]);}
次に、Google フォームの [回答] タブに移動し、[スプレッドシートの作成] を選択します。 「リンクフォーム」のオプションが表示されるはずです。 それでおしまい! データは行に整理され、Google スプレッドシートの強力なツールを使用して並べ替え、フィルター処理、および分析できます。 これは、個人プロジェクト用の合理化されたデータベースをセットアップしたり、調査データを収集したりするための迅速かつ効率的な方法です。
Nanonets を使用して任意のデータベースへのデータ入力を自動化
Nanonets の強力な OCR およびワークフロー自動化プラットフォームは、コードなしのインターフェイスを使用して、任意のデータ ソースからのデータ入力をすばやく自動化できます。 Nanonets は、主要な CRM、ERP、およびデータベースと簡単に統合できるため、データの抽出と同期を行いながら高いデータ精度を確保できます。
Nanonets を使用すると、データベースを定期的に更新する必要がなくなり、構造化されていないドキュメント データを構造化された形式に簡単に変換できます。 Nanonets の統合を確認してください。
ドキュメント変換プロセスの自動化を検討している場合は、無料の OCR ツールをチェックしてください。
まとめ
これまで、Google シートをデータベースとして使用するさまざまなユースケースを見てきました。 Google フォーム、API、Appstore など、Google エコシステムの他のツールと統合されたときに、Google シートの能力が最も発揮されることを忘れないでください。 ただし、従来のデータベースの多くの機能がまだ不足しており、ビジネスの拡大に合わせてアップグレードする必要があります。 サード パーティの機密情報を Google スプレッドシートに保存することにも、セキュリティ上の懸念がある場合があります。 時間の必要に応じて適応し、即興で! 読んで楽しんでください!
データベースを構築するために Google シートを選択する必要があるのはいつですか?
Google スプレッドシートの主な欠点は、高度なレベルで機能が制限されていることです。つまり、拡張性が低く、より複雑なデータベースを構築するための最適なツールではありません。 Excel のユーザー インターフェイス (UI) に似ているため、学習曲線はかなり浅いです。
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