Axios と CData Connect AI で BigQuery に接続した Web アプリを構築

Axios は開発者が Web ブラウザや Node.js からサーバーに HTTP リクエストを送信できる JavaScript ライブラリです。CData Connect AI と組み合わせることで、Web アプリからライブBigQuery のデータにアクセスできます。この記事では、BigQuery に接続し、Axios でライブBigQuery のデータにアクセスできる Web アプリを構築する方法を説明します。

はじめに

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Axios から BigQuery に接続

Axios で BigQuery を操作するには、Connect AI から BigQuery に接続し、ユーザーにアクセス権を提供し、BigQuery のデータ 用のワークスペースを作成する必要があります。

Connect AI から BigQuery に接続

CData Connect AI はシンプルなポイントアンドクリックインターフェースでデータソースに接続できます。

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

2. 接続を追加パネルから「BigQuery」を選択

3. BigQuery に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

   Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

   OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

   OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

   
4. 「Save & Test」をクリック
5. BigQuery 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を設定します。

Personal Access Token の作成

REST API、OData API、または Virtual SQL Server を介して 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. 設定ページで「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。

Axios 用に BigQuery エンドポイントを設定

BigQuery に接続したら、目的のテーブル用のワークスペースを作成します。

1. 「Workspaces」ページに移動し、「 Add」をクリックして新しいワークスペースを作成します（または既存のワークスペースを選択）。
2. 「 Add」をクリックしてワークスペースに新しいアセットを追加します。
3. BigQuery 接続（例: GoogleBigQuery1）を選択して「Next」をクリックします。
4. 操作するテーブルを選択して「Confirm」をクリックします。
5. ワークスペースの OData サービス URL をメモしておきます（例: https://cloud.cdata.com/api/odata/{workspace_name}）。

接続、PAT、ワークスペースが設定できたので、Axios からBigQuery のデータに接続する準備が整いました。

Axios ワークフローで BigQuery のデータに接続

OData プロトコルを使用して Axios から CData Connect AI への接続を確立するには、以下のステップに従います。

1. Web アプリ用のプロジェクトディレクトリを作成します（例: ~/connect_cloud/）
2. ターミナルを開き、プロジェクトディレクトリに移動して以下のコマンドで node プロジェクトを初期化します:

   npm init -y

3. 以下のコマンドでプロジェクトに Axios 依存関係をインストールします:

   npm install axios

4. プロジェクトディレクトリに以下のコードを含む server.js ファイルを作成します。CData Connect AI のユーザー名（例: [email protected]）と PAT（前提条件で作成した PAT）を指定します。また、SELECT * FROM GoogleBigQuery1.SCHEMA.Orders のようなデータクエリも指定する必要があります。

   server.js コード

         const axios = require('axios')
   
         const user = '[email protected]'
         const pat = '***********************************';
   
         //API エンドポイント
         const url = 'https://cloud.cdata.com/api/odata/{workspace_name}';
   
         //POST リクエストで送信するデータ
         const data = {
         "query":"SELECT * FROM {workspace_name}.SCHEMA.Orders"
         };
   
         axios.post(url, data, {
         auth: {
         username: user,
         password: pat
         }
         })
         .then(response => {
         const rows = response.data.results[0].rows;
         const schema = response.data.results[0].schema;
   
         //カラム名の配列を作成
         const columnNames = schema.map(col => col.columnName);
   
         //各行をループして、カラム名と値をログ出力
         rows.forEach(row => {
         const rowObject = {};
         row.forEach((value, index) => {
         const columnName = columnNames[index];
         rowObject[columnName] = value;
         });
         console.log(rowObject);
         })
         })
         .catch(error => {
         console.error('Error:', error);
         });
       

5. ターミナルで以下のコマンドを実行してサーバーを起動します:

   node server.js

   クエリ結果が表示されます:

       { ID: 1, VALUE: -2 }
       { ID: 2, VALUE: 1 }
       { ID: 11, VALUE: null }
       { ID: 3, VALUE: 2 }
       { ID: 4, VALUE: 5 }
       ...

クラウドアプリケーションから BigQuery のデータへの簡易アクセス

これで、Axios からライブBigQuery のデータへの直接接続が確立されました。Axios のようなクラウドアプリケーションから 100 以上の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへの簡易アクセスについての詳細は、Connect AI ページを参照してください。