PolyBase を使用して BigQuery のデータを外部データソースとして接続

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI とPolyBase を使用して、リアルタイムのBigQuery のデータにアクセスできる外部データソースをSQL Server に作成できます。

SQL Server のPolyBase を使用すると、データベーステーブルのクエリに使用するのと同じTransact-SQL 構文を使用して外部データをクエリできます。CData ODBC Driver for BigQuery と組み合わせることで、SQL Server データのすぐ隣でBigQuery のデータに直接アクセスできます。この記事では、外部データソースと外部テーブルを作成して、T-SQL クエリを使用してリアルタイムのBigQuery のデータにアクセスできるようにする方法を説明します。

注意：PolyBase はSQL Server 19 以降でのみ使用できます。

CData Connect AI は BigQuery 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 BigQuery 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 BigQuery 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BigQuery のデータを迅速に返します。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

  • OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
  • BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
  • SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery


はじめに


PolyBase 用に BigQuery への接続を設定

PolyBase から BigQuery への接続は、CData Connect AI によって実現されます。PolyBase からBigQuery のデータを操作するには、まず BigQuery 接続を作成し設定します。

  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「BigQuery」を選択します
  3. BigQuery への接続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 をクリックします
  5. Add BigQuery 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、Polybase からBigQuery のデータに接続する準備が整いました。

BigQuery のデータ用の外部データソースを作成

接続を設定した後、外部データソース用の資格情報データベースを作成する必要があります。

資格情報データベースの作成

BigQuery のデータ に接続する外部データソースの資格情報を作成するには、以下のSQL コマンドを実行します。

注意：IDENTITY にはConnect AI のユーザー名を、SECRET にはPersonal Access Token を設定します。


CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL ConnectCloudCredentials
WITH IDENTITY = 'yourusername', SECRET = 'yourPAT';

BigQuery 用の外部データソースを作成

PolyBase で BigQuery 用の外部データソースを作成するには、CREATE EXTERNAL DATA SOURCE SQL コマンドを実行します： 


CREATE EXTERNAL DATA SOURCE ConnectCloudInstance
WITH (
  LOCATION = 'sqlserver://tds.cdata.com:14333',
  PUSHDOWN = ON,
  CREDENTIAL = ConnectCloudCredentials
);

BigQuery 用の外部テーブルを作成

外部データソースを作成した後、CREATE EXTERNAL TABLE ステートメントを使用して、SQL Server インスタンスからBigQuery のデータにリンクします。テーブルのカラム定義は、CData Connect AI で公開されているものと一致する必要があります。Connect AI のData Explorer を使用してテーブル定義を確認できます。

サンプルCREATE TABLE ステートメント

外部テーブルを作成するには、CREATE EXTERNAL TABLE SQL コマンドを実行し、照合順序を使用してLOCATION に接続、カタログ、テーブルの3部構成の表記を設定します。BigQuery Orders に基づいて外部テーブルを作成するステートメントは、次のようになります。

CREATE EXTERNAL TABLE Orders(
  OrderName COLLATE [nvarchar](255) NULL,
  Freight COLLATE [nvarchar](255) NULL,
  ...
) WITH (
  LOCATION='GoogleBigQuery1.GoogleBigQuery.Orders',
  DATA_SOURCE=ConnectCloudInstance
);

SQL Server インスタンスに BigQuery 用の外部テーブルを作成したので、ローカルデータとリモートデータを同時にクエリできるようになりました。SQL Server データベースから300以上のSaaS、Big Data、NoSQL ソースへのリアルタイムデータアクセスを実現するために、CData Connect AI を今すぐお試しください！

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