AWS Lambda でリアルタイムAccess のデータにアクセス(IntelliJ IDEA を使用)

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
IntelliJ IDEA と CData JDBC Driver を使用して、AWS Lambda からリアルタイムAccess のデータに接続。

AWS Lambda は、新しい情報やイベントに素早く応答するアプリケーションを構築できるコンピューティングサービスです。CData JDBC Driver for Access と組み合わせることで、AWS Lambda 関数からリアルタイムAccess のデータを操作できます。この記事では、IntelliJ で Maven を使用して AWS Lambda 関数を構築し、Access のデータに接続してクエリを実行する方法を説明します。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムAccess のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。Access に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接Accessにプッシュし、サポートされていない操作(主に SQL 関数や JOIN 操作)は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。さらに、動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してAccess のデータの操作・分析が可能です。

ステップ1:接続プロパティの設定と接続文字列の構築

CData JDBC Driver for Access のインストーラーをダウンロードし、パッケージを解凍して JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。次に、必要な接続プロパティを収集します。

Access接続の設定方法

ローカルファイルへの接続設定

ローカル環境からAccess への接続は非常にシンプルです。ConnectionTypeLocal に設定することで、CRUD 操作(SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE)をすべて実行できます。接続にはDataSource プロパティに以下のようなAcces sデータベースファイルのフルパスを指定します。

C:\Users\Public\Documents\MyDatabase.accdb

詳細な接続手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。

クラウドストレージ上のAccess ファイルへの接続設定

各種クラウドストレージに保存されているAccess ファイルへのアクセスにも対応しています。ただし、クラウド上のファイルに対するデータ操作は、INSERT、UPDATE、DELETE に制限されますのでご注意ください。

S3、Google Driver、OneDrive など、各種クラウドストレージ内のAccess ファイルへの接続方法はこちらの記事をご確認ください。

クラウド上のファイルを更新したい場合は、以下の手順で実施いただけます。

  1. 対応するCData ドライバーを利用し、クラウドサービスからAccess ファイルをダウンロード
  2. Access ドライバーを使用して、ローカル環境でファイルを編集
  3. クラウドサービス用ドライバーのストアドプロシージャを使用して、更新ファイルをアップロード

具体例として、SharePoint 上のファイルを更新する場合の手順をご紹介します。

  1. CData SharePoint ドライバーのDownloadDocument プロシージャを使用してファイルを取得
  2. CData Access ドライバーでファイルの更新を実施
  3. SharePoint ドライバーのUploadDocument プロシージャで更新内容を反映

DataSource 接続プロパティの設定について補足いたします。接続先のクラウドストレージを識別するための一意の接頭辞を指定し、続けて目的のファイルパスまたはフォルダパスを記述します。フォルダを指定した場合は1ファイルが1テーブルとして、単一ファイルの場合は単一テーブルとして扱われます。

NOTE: AWS Lambda 関数で JDBC ドライバーを使用するには、ライセンス(製品版または試用版)とランタイムキー(RTK)が必要です。ライセンス(または試用版)の取得については、弊社営業チームまでお問い合わせください

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、Access JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.access.jar

接続プロパティ(RTK を含む)を入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

ステップ2:IntelliJ でプロジェクトを作成

  1. IntelliJ IDEA で「New Project」をクリックします。
  2. Generators から「Maven Archetype」を選択します。
  3. プロジェクトに名前を付け、Archetype として「maven.archetypes:maven-archetype-quickstart」を選択します。
  4. 「Create」をクリックします。

CData JDBC Driver for Access JAR ファイルのインストール

プロジェクトのルートフォルダから以下の Maven コマンドを実行して、JAR ファイルをプロジェクトにインストールします。

mvn install:install-file -Dfile="PATH/TO/CData JDBC Driver for Access 20XX/lib/cdata.jdbc.access.jar" -DgroupId="org.cdata.connectors" -DartifactId="cdata-access-connector" -Dversion="23" -Dpackaging=jar

依存関係の追加

Maven プロジェクトの pom.xml ファイル内で、AWS とCData JDBC Driver for Accessを依存関係として追加します(<dependencies> 要素内に以下の XML を追加)。

  • AWS
    <dependency>
       <groupId>com.amazonaws</groupId>
       <artifactId>aws-lambda-java-core</artifactId>
       <version>1.2.2</version> <!--Replace with the actual version-->
    </dependency>
  • CData JDBC Driver for Access
    <dependency>
       <groupId>org.cdata.connectors</groupId>
       <artifactId>cdata-access-connector</artifactId>
       <version>25</version> <!--Replace with the actual version-->
    </dependency>
  • Fat JAR 作成用の Maven Shade Plugin
    <build>
      <plugins>
        <plugin>
          <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
          <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
          <version>3.4.1</version>
          <executions>
            <execution>
              <phase>package</phase>
              <goals>
                <goal>shade</goal>
              </goals>
              <configuration>
                <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom>
                <transformers>
                  <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                    <mainClass>com.example.CDataLambda</mainClass>
                      <!-- Change to your actual Lambda handler class -->
                  </transformer>
                </transformers>
              </configuration>
            </execution>
          </executions>
        </plugin>
      </plugins>
    </build>

AWS Lambda 関数の作成

このサンプルプロジェクトでは、CDataLambda.java と CDataLambdaTest.java の2つのソースファイルを作成します。

Lambda 関数の定義

  1. CDataLambda クラスを AWS Lambda SDK の RequestHandler インターフェースを実装するように更新します。handleRequest メソッドを追加する必要があります。このメソッドは、Lambda 関数がトリガーされたときに以下のタスクを実行します:
    1. 入力を使用して SQL クエリを構築
    2. CData JDBC Driver for Access を登録
    3. JDBC を使用してAccessへの接続を確立
    4. Access で SQL クエリを実行
    5. 結果をコンソールに出力
    6. 出力メッセージを返す
  2. 以下の完全な Lambda クラスを使用してください。インポート、クラス定義、handleRequest メソッドが含まれています。DriverManager.getConnection 呼び出し内の接続文字列値は、実際の値に置き換えてください。

    package com.example;
    
    import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context;
    import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler;
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.ResultSet;
    import java.sql.ResultSetMetaData;
    import java.sql.SQLException;
    import java.sql.Statement;
    public class CDataLambda implements RequestHandler < Object, String > {
    
      @Override
      public String handleRequest(Object input, Context context) {
        String query = "SELECT * FROM " + input;
    
        String bucketName = "MY_AWS_BUCKET";
        try {
          Class.forName("cdata.jdbc.access.AccessDriver");
          cdata.jdbc.access.AccessDriver driver = new cdata.jdbc.access.AccessDriver();
          DriverManager.registerDriver(driver);
        } catch (SQLException ex) {
          // Registering the driver failed
          throw new RuntimeException("Failed to register JDBC driver", ex);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
          // The driver class was not found in the classpath
          throw new RuntimeException("JDBC Driver class not found", e);
    
        }
        Connection connection = null;
        try {
          connection = DriverManager.getConnection("jdbc:cdata:access:RTK=52465...;DataSource=C:/MyDB.accdb;");
        } catch (SQLException ex) {
          context.getLogger().log("Error getting connection: " + ex.getMessage());
        } catch (Exception ex) {
          context.getLogger().log("Error: " + ex.getMessage());
        }
    
        if (connection != null) {
          context.getLogger().log("Connected Successfully!
    ");
        }
    
        ResultSet resultSet = null;
        try {
          //executing query
          Statement stmt = connection.createStatement();
          resultSet = stmt.executeQuery(query);
    
          ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
          int numCols = metaData.getColumnCount();
    
          //printing the results
          while (resultSet.next()) {
            for (int i = 1; i <= numCols; i++) {
              System.out.printf("%-25s", (resultSet.getObject(i) != null) ? resultSet.getObject(i).toString().replaceAll("
    ", "") : null);
            }
            System.out.print("
    ");
          }
        } catch (SQLException ex) {
          System.out.println("SQL Exception: " + ex.getMessage());
        } catch (Exception ex) {
          System.out.println("General exception: " + ex.getMessage());
        }
        return "v24 query: " + query + " complete";
      }
    }
    
    

ステップ3:Lambda 関数のデプロイと実行

IntelliJ で関数をビルドしたら、Maven プロジェクト全体を単一の JAR ファイルとしてデプロイする準備が整います。

  1. IntelliJ で mvn install コマンドを使用して SNAPSHOT JAR ファイルをビルドします。

    Note: Maven Shade Plugin は target フォルダに2つの JAR を生成します。AWS Lambda には常に、すべての必要な依存関係を含むサイズの大きい -shaded.jar ファイルをアップロードしてください。

  2. AWS Lambda で新しい関数を作成します(または既存の関数を開きます)。
  3. 関数に名前を付け、IAM ロールを選択し、タイムアウト値を関数が完了するのに十分な値に設定します(クエリの結果サイズによって異なります)。
  4. 「Upload from」->「.zip file」をクリックし、SNAPSHOT JAR ファイルを選択します。
  5. 「Runtime settings」セクションで「Edit」をクリックし、Handler を handleRequest メソッドに設定します(例:package.class::handleRequest)。
  6. これで関数をテストできます。「Event JSON」フィールドにテーブル名を設定し、「Test」をクリックします。

無償トライアル・詳細情報

CData JDBC Driver for Access の30日間の無償トライアルをダウンロードして、AWS Lambda でリアルタイムAccess のデータを活用してみてください。ご不明な点があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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