CData Connect AI 経由でPostgreSQL インターフェースからリアルタイムの Azure Data Catalog のデータに接続

インターネット上には数多くのPostgreSQL クライアントがあります。PostgreSQL はデータアクセスのための一般的なインターフェースです。PostgreSQL をCData Connect AI と組み合わせることで、PostgreSQL からリアルタイムのAzure Data Catalog のデータにデータベースのようにアクセスできます。この記事では、Connect AI でAzure Data Catalog のデータに接続し、TDS foreign data wrapper（FDW）を使用してConnect AI とPostgreSQL 間の接続を確立するプロセスを説明します。

CData Connect AI は Azure Data Catalog 専用のSQL Server インターフェースを提供し、ネイティブでサポートされているデータベースにデータをレプリケートすることなく Azure Data Catalog のデータをクエリできます。最適化されたデータ処理を標準で使用し、CData Connect AI はサポートされているすべてのSQL 操作（フィルター、JOIN など）を Azure Data Catalog に直接プッシュし、サーバーサイド処理を活用して必要なAzure Data Catalog のデータを迅速に返します。

Connect AI で Azure Data Catalog に接続

CData Connect AI は、シンプルなポイント＆クリック操作でデータソースに接続できるインターフェースを提供しています。

1. Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします

2. Add Connection パネルから「Azure Data Catalog」を選択します

3. Azure Data Catalog への接続に必要な認証プロパティを入力します。

   Azure Data Catalog 接続プロパティの取得・設定方法

   OAuth 認証で接続

   Azure Data Catalog の認証にはOAuth を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAzure Data Catalog に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Data Catalog への認証」セクションを参照してください。

   設定は任意ですが、CatalogName プロパティを設定することでAzure Data Catalog から返されるカタログデータを明示的に指定できます。

   CatalogName：Azure Data Catalog に紐づいているカタログ名に設定。空のままにすると、デフォルトのカタログが使用されます。カタログ名は、「Azure Portal」->「データカタログ」->「カタログ名」から取得できます。

   
4. Save & Test をクリックします
5. Add Azure Data Catalog Connection ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

Personal Access Token の追加

REST API、OData API、またはVirtual SQL Server 経由でConnect AI に接続する場合、Personal Access Token（PAT）を使用してConnect AI への接続を認証します。アクセス管理の粒度を維持するために、サービスごとに個別のPAT を作成することをお勧めします。

1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
2. Settings ページで「Access Tokens」セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定とPAT の生成が完了したら、PostgreSQL からAzure Data Catalog のデータに接続する準備が整いました。

TDS Foreign Data Wrapper のビルド

Foreign Data Wrapper は、PostgreSQL を再コンパイルすることなく、PostgreSQL の拡張機能としてインストールできます。例として tds_fdw 拡張機能を使用します（https://github.com/tds-fdw/tds_fdw）。

1. 以下のようにgit リポジトリをクローンしてビルドできます：

   
   sudo apt-get install git
   git clone https://github.com/tds-fdw/tds_fdw.git
   cd tds_fdw
   make USE_PGXS=1
   sudo make USE_PGXS=1 install
   

   注意：複数のPostgreSQL バージョンがあり、デフォルト以外のバージョン用にビルドする場合は、まずpg_config のバイナリの場所を見つけてフルパスをメモし、make コマンドでUSE_PGXS=1 の後にPG_CONFIG= を追加します。
2. インストールが完了したら、サーバーを起動します：

   
   sudo service postgresql start
   

3. 次に、Postgres データベースに入ります

   
   psql -h localhost -U postgres -d postgres
   

   注意：localhost の代わりにPostgreSQL がホストされているIP を指定することもできます。

PostgreSQL データベースとしてAzure Data Catalog のデータに接続し、データをクエリ！

拡張機能をインストールした後、以下の手順に従ってAzure Data Catalog のデータへのクエリを開始します：

1. データベースにログインします。
2. データベース用の拡張機能をロードします：

   
   CREATE EXTENSION tds_fdw;
   

3. Azure Data Catalog のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します：

   
   CREATE SERVER "AzureDataCatalog1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'AzureDataCatalog1');
   

4. Connect AI アカウントのメールアドレスとPersonal Access Token を使用してユーザーマッピングを設定します：

   
   CREATE USER MAPPING for postgres SERVER "AzureDataCatalog1" OPTIONS (username '[email protected]', password 'your_personal_access_token' );
   

5. ローカルスキーマを作成します：

   
   CREATE SCHEMA "AzureDataCatalog1";
   

6. ローカルデータベースに外部テーブルを作成します：

   
   #table_name 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "AzureDataCatalog1".Tables  (
   id varchar,
   Type varchar)
   SERVER "AzureDataCatalog1"
   OPTIONS(table_name 'AzureDataCatalog.Tables', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはschema_name とtable_name 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "AzureDataCatalog1".Tables (
   id varchar,
   Type varchar)
   SERVER "AzureDataCatalog1"
   OPTIONS (schema_name 'AzureDataCatalog', table_name 'Tables', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはquery 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE  "AzureDataCatalog1".Tables (
   id varchar,
   Type varchar)
   SERVER "AzureDataCatalog1"
   OPTIONS (query 'SELECT * FROM AzureDataCatalog.Tables', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはリモートカラム名を設定：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "AzureDataCatalog1".Tables (
   id varchar,
   col2 varchar OPTIONS (column_name 'Type'))
   SERVER "AzureDataCatalog1"
   OPTIONS (schema_name 'AzureDataCatalog', table_name 'Tables', row_estimate_method 'showplan_all');
   

7. これで、Azure Data Catalog に対して読み取り/書き込みコマンドを実行できます：

   
   SELECT id, Type
   FROM "AzureDataCatalog1".Tables;
   

詳細情報と無償トライアル

これで、リアルタイムのAzure Data Catalog のデータからシンプルなクエリを作成できました。Azure Data Catalog（およびその他200以上のデータソース）への接続の詳細については、Connect AI ページをご覧ください。無償トライアルに登録して、今すぐPostgreSQL でリアルタイムのAzure Data Catalog のデータを活用してみてください。