## モジュール 1: MySQL 互換性 ![demo_203-tidb-x-mysql-campat-ja.jpg 85%](https://lab-static.pingcap.com/images/2025/12/2/031e23aab1b1f28b6db167087931979d5789fa6b.jpg) このモジュールでは、TiDB に接続し、テーブルを作成し、データをインポートした後、ウィンドウ関数など MySQL 8.x の機能や、ストアドプロシージャのような未サポート機能の動作も確認します。詳細な互換性マトリクスは[こちら](https://docs.pingcap.com/ja/tidb/stable/mysql-compatibility/)をご覧ください。 ### 手順 1. 割り当てられた Ubuntu 仮想マシンへログイン - [ターミナル 1](ssh://monitor1-ssh#1) をクリックして演習用に割り当てられた Ubuntu 仮想マシンに接続します。この端末で TiDB Cloud Starter クラスタにアクセスします。 ### 手順 2. TiDB Cloud クラスタへの接続確認 - 通常の MySQL データベース同様、TiDB に接続できます。次の 3 つの方法で接続を試みてください。（MySQL クライアントを終了するには `EXIT` を使用します） - **A. SSL 付き接続:** 次のコマンドで接続します。 ```bash mysql \ --comments -u '${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_USERNAME}' -p'${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PASSWORD}' \ -h ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_HOST} -P ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PORT} \ --ssl-mode=VERIFY_IDENTITY --ssl-ca=/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt ``` ```output mysql> ``` ```sql EXIT; ``` - **B. SSL 付き接続（デフォルト）:** `--ssl-mode` オプションを指定しない場合、デフォルトは `PREFERRED` となり、まず SSL 接続を試み、失敗した場合は暗号化なしとなります。 ```bash mysql \ --comments -u '${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_USERNAME}' -p'${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PASSWORD}' \ -h ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_HOST} -P ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PORT} ``` ```output mysql> ``` ```sql EXIT; ``` - **C. SSL なし接続:** `--ssl-mode=DISABLED` に変更します。接続エラーが発生します。 ```bash mysql \ --comments -u '${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_USERNAME}' -p'${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PASSWORD}' \ -h ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_HOST} -P ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PORT} \ --ssl-mode=DISABLED ``` ```output mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. ERROR 1105 (HY000): Connections using insecure transport are prohibited. See https://docs.tidb.io/tidbcloud/secure-connections-to-serverless-tier-clusters ``` > [!NOTE] > 本ハンズオンではパブリックエンドポイントを利用しますが、TiDB Cloud Starter はプライベートネットワークエンドポイントもサポートしており、実運用シナリオでは推奨され一般的です。 - TiDB Cloud コンソールの[クラスタのページ](https://tidbcloud.com/project/clusters)にアクセスし、演習クラスタ名をクリックします。`新しいクラスタを作成`で演習を開始した場合、クラスタ名は `${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_NAME}` です。 ![choose-starter-cluster-v2.jpg 70%](https://lab-static.pingcap.com/images/2025/11/24/968052d742cea1bce34cda07961dbffb8d309ebd.jpg) - `Connect（接続）`をクリックします。 ![starter-connect.jpg 80%](https://lab-static.pingcap.com/images/2025/11/18/dfb8f70aacdf6b738e74976a2d292f67a5417314.jpg) - `Connection Type` 内に `Private Endpoint` が表示されることを確認できます。 ![starter-connect-methods.jpg 70%](https://lab-static.pingcap.com/images/2025/11/18/724569d619c6850877608947c662edff50462206.jpg) - ワークショップ終了後、このページからプライベートエンドポイントを有効化できます。これにより、組織の実ネットワーク（例: VPC）からクラスタへアクセスできます。今回は設定せず次のステップへ進みます。 ### 手順 3. 基本機能の確認 - [ターミナル 1](ssh://monitor1-ssh#1) で TiDB に接続します。 ```bash mysql \ --comments -u '${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_USERNAME}' -p'${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PASSWORD}' \ -h ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_HOST} -P ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PORT} \ --ssl-mode=VERIFY_IDENTITY --ssl-ca=/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt ``` ```output mysql> ``` - `${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_DATABASE_NAME}` という新しいデータベースを作成します。MySQL と同様に TiDB を利用します。 ```sql DROP DATABASE IF EXISTS ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_DATABASE_NAME}; CREATE DATABASE ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_DATABASE_NAME}; SHOW DATABASES\G ``` ```output *************************** 1. row *************************** Database: INFORMATION_SCHEMA *************************** 2. row *************************** Database: PERFORMANCE_SCHEMA *************************** 3. row *************************** Database: ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_DATABASE_NAME} *************************** 4. row *************************** Database: mysql *************************** 5. row *************************** Database: test 5 rows in set (0.02 sec) ``` - シンプルなテーブルを作成します。MySQL と同じように TiDB を使います。 ```sql USE ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_DATABASE_NAME}; CREATE TABLE color (id INT AUTO_INCREMENT, name TEXT, Point INT, PRIMARY KEY (id)); INSERT INTO color (name, Point) VALUES ('red', 1); INSERT INTO color (name, Point) VALUES ('orange', 1); INSERT INTO color (name, Point) VALUES ('yellow', 2); SELECT * FROM color; ``` ```output Database changed Query OK, 0 rows affected (0.14 sec) Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Query OK, 1 row affected (0.01 sec) +----+--------+-------+ | id | name | Point | +----+--------+-------+ | 1 | red | 1 | | 2 | orange | 1 | | 3 | yellow | 2 | +----+--------+-------+ 3 rows in set (0.01 sec) ``` - デフォルトの文字セットと照合順序（コレーション）を確認します。 ```sql SHOW CREATE TABLE color\G ``` ```output *************************** 1. row *************************** Table: color Create Table: CREATE TABLE `color` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` text DEFAULT NULL, `Point` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) /*T![clustered_index] CLUSTERED */ ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin AUTO_INCREMENT=30001 1 row in set (0.00 sec) ``` - ウィンドウ関数の例。 ```sql SELECT id, name, Point, RANK() OVER w as 'rank' FROM color WINDOW w AS (ORDER BY Point); ``` ```output +----+--------+-------+------+ | id | name | Point | rank | +----+--------+-------+------+ | 1 | red | 1 | 1 | | 2 | orange | 1 | 1 | | 3 | yellow | 2 | 3 | +----+--------+-------+------+ 3 rows in set (0.01 sec) ``` - TiDB は MySQL との高い互換性を持ちますが、ストアドプロシージャなど一部の機能は未対応です。以下のストアドプロシージャ作成は失敗します。 ```sql delimiter // CREATE PROCEDURE sample() BEGIN SELECT * FROM color; END // delimiter ; ``` ```output ERROR 8108 (HY000): Unsupported type *ast.ProcedureInfo ``` - ここまでで TiDB の接続・利用イメージがつかめたかと思います。次のステップでより実践的なサンプルスキーマを作成しましょう。 ### 手順 4. 書店サンプルテーブルの作成 - [ターミナル 1](ssh://monitor1-ssh#1)で、次のコマンドを使って提供された SQL スクリプトの内容を簡単に確認します。このスクリプトはサンプル書店アプリのために 6 つのテーブルを作成しデータも投入します。 ```sql SYSTEM cat create_bookshop_schema_in_current_db.sql | egrep '(CREATE TABLE|INSERT INTO)'; ``` ```output CREATE TABLE `authors` ( INSERT INTO `authors` CREATE TABLE `book_authors` ( INSERT INTO `book_authors` CREATE TABLE `books` ( INSERT INTO `books` CREATE TABLE `orders` ( CREATE TABLE `ratings` ( INSERT INTO `ratings` CREATE TABLE `users` ( INSERT INTO `users` ``` - 次にこのスクリプトを実行し、`${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_DATABASE_NAME}` データベースにデータセットを作成・インポートします。 ```sql USE ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_DATABASE_NAME}; SOURCE create_bookshop_schema_in_current_db.sql ``` ```output Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) ... Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) ``` ### 手順 5. サンプルデータのクエリ - 1つのクエリで、ジャンルごとの高評価書籍の傾向を分析し、各ジャンル内で上位3冊と、在庫状況を一覧します。以下の複雑なクエリは見やすさに配慮していませんが、TiDBがJOIN, GROUP BY, ORDER BY, 集計関数, ウィンドウ関数, サブクエリなど高機能SQLを1ステートメントでサポートできることを示します。 ```sql SELECT b.type, COUNT(b.id) AS book_count, AVG(r.score) avg_score, v.top_3_rated_title FROM books b JOIN ratings r ON b.id = r.book_id JOIN (SELECT ov.type, GROUP_CONCAT(ov.title) top_3_rated_title FROM (SELECT iv.type, iv.title, RANK() OVER (PARTITION BY iv.type ORDER BY book_avg_score DESC) rank_in_type FROM (SELECT books.type, books.title, AVG(ratings.score) as book_avg_score FROM books as books JOIN ratings as ratings ON books.id = ratings.book_id GROUP BY books.type, books.title) iv ) ov WHERE rank_in_type < 4 GROUP BY ov.type ) v ON v.type = b.type GROUP BY type, top_3_rated_title ORDER BY avg_score DESC; ``` ```output +------------------------------+------------+-----------+------------------------------------------------------------------------------------+ | type | book_count | avg_score | top_3_rated_title | +------------------------------+------------+-----------+------------------------------------------------------------------------------------+ | Comics | 64 | 3.5156 | Mrs Robinson,Be My Baby,On the Atchison | | Arts | 86 | 3.4535 | Give Me Everything,Georgia On My Mind,Besame Mucho | | Magazine | 59 | 3.3051 | Wishing Well,Stayin' Alive,Spanish Harlem | | Kids | 48 | 3.1875 | What Goes Around Comes Around,Gonna Make You Sweat (Everybody Dance Now),Hey There | | Life | 175 | 3.1657 | Play That Funky Music,Open Arms,Every Breath You Take | | Sports | 81 | 3.1605 | Waterfalls,The Hustle,My Sweet Lord | | Education & Reference | 65 | 3.1231 | Greatest Love of All,Addicted to Love,ABC | | Science & Technology | 149 | 3.0671 | Build Me Up Buttercup,Dilemma,Daydream Believer | | Humanities & Social Sciences | 78 | 2.9615 | Higher Love,12th Street Rag,Body & Soul | | Novel | 44 | 2.9318 | The Power of Love,Thrift Shop,Summer in the City | +------------------------------+------------+-----------+------------------------------------------------------------------------------------+ 10 rows in set (0.01 sec) ``` - クエリ内容は深く気にせず、次へ進んでください。 ### 手順 6. Python でサンプルデータをクエリ - OSプロンプトへ戻ります。 ```sql EXIT; ``` - Python 仮想環境を作成します。 ```bash python3 -m venv ~/.venv ~/.venv/bin/pip install mysql-connector-python prettytable dotenv ``` - 分析クエリ用に `top3books.py` という Python スクリプトを作成します。`mysql.connector` モジュールを利用して、MySQLデータベースのように TiDB に接続します。 ```bash cat > top3books.py <<'EOF' import mysql.connector import datetime from prettytable import PrettyTable config = { 'user': '${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_USERNAME}', 'password': '${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PASSWORD}', 'host': '${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_HOST}', 'database': '${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_DATABASE_NAME}', 'raise_on_warnings': False, 'port': ${LAB:SERVERLESS_CLUSTER_PORT}, } def execQuery(query, queryName): print(queryName) print("Query execution start time: ", datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S.%f")) # Executing the query cursor.execute(query) print("Query execution end time: ", datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S.%f")) # Fetching all rows from the last executed query results = cursor.fetchall() # Creating a PrettyTable object my_table = PrettyTable() # Adding field names (column names) to the table field_names = [i[0] for i in cursor.description] my_table.field_names = field_names # Adding rows to the table for row in results: my_table.add_row(row) # Printing the table print(my_table) print("==========================") try: # Establishing the connection conn = mysql.connector.connect(**config) # Creating a cursor object cursor = conn.cursor() # Your SQL query queryName= "■■■Query: Top three books within each genre■■■" query = """ SELECT b.type, COUNT(b.id) AS book_count, AVG(r.score) avg_score, v.top_3_rated_title FROM books b JOIN ratings r ON b.id = r.book_id JOIN (SELECT ov.type, GROUP_CONCAT(ov.title) top_3_rated_title FROM (SELECT iv.type, iv.title, RANK() OVER (PARTITION BY iv.type ORDER BY book_avg_score DESC) rank_in_type FROM (SELECT books.type, books.title, AVG(ratings.score) as book_avg_score FROM books as books JOIN ratings as ratings ON books.id = ratings.book_id GROUP BY books.type, books.title) iv ) ov WHERE rank_in_type < 4 GROUP BY ov.type ) v ON v.type = b.type GROUP BY type, top_3_rated_title ORDER BY avg_score DESC; """ execQuery(query, queryName) except mysql.connector.Error as err: print(f"Error: {err}") finally: # Closing the connection if conn.is_connected(): cursor.close() conn.close() print("MySQL connection is closed") EOF ls -l top3books.py ``` ```output -rw-r--r--. 1 ubuntu ubuntu 3636 Apr 28 02:22 top3books.py ``` - Python スクリプトを実行してレポートを取得します。 ```bash ~/.venv/bin/python top3books.py ``` ```output ■■■Query: Top three books within each genre■■■ Query execution start time: 14:05:18.613932 Query execution end time: 14:05:18.629749 +------------------------------+------------+-----------+------------------------------------------------------------------------------------+ | type | book_count | avg_score | top_3_rated_title | +------------------------------+------------+-----------+------------------------------------------------------------------------------------+ | Comics | 64 | 3.5156 | Mrs Robinson,On the Atchison,Be My Baby | | Arts | 86 | 3.4535 | Give Me Everything,Georgia On My Mind,Besame Mucho | | Magazine | 59 | 3.3051 | Wishing Well,Stayin' Alive,Spanish Harlem | | Kids | 48 | 3.1875 | What Goes Around Comes Around,Gonna Make You Sweat (Everybody Dance Now),Hey There | | Life | 175 | 3.1657 | Play That Funky Music,Open Arms,Every Breath You Take | | Sports | 81 | 3.1605 | Waterfalls,The Hustle,My Sweet Lord | | Education & Reference | 65 | 3.1231 | Greatest Love of All,Addicted to Love,ABC | | Science & Technology | 149 | 3.0671 | Build Me Up Buttercup,Dilemma,Daydream Believer | | Humanities & Social Sciences | 78 | 2.9615 | Higher Love,12th Street Rag,Body & Soul | | Novel | 44 | 2.9318 | The Power of Love,Thrift Shop,Summer in the City | +------------------------------+------------+-----------+------------------------------------------------------------------------------------+ ========================== MySQL connection is closed ``` - このモジュールでは、SQL・Python いずれでも TiDB を MySQL と同じように利用できることを確認しました（互換性差異は一部を除く）。TiDB へのその他のドライバやORMによるアクセス方法などの詳細は[ドキュメント](https://docs.pingcap.com/tidbcloud/dev-guide-choose-driver-or-orm/)や[関連演習](/labs?target=Developer)も参照してください。次のモジュールへ進みましょう。