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

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI で CSV へのリアルタイム接続を作成し、PostgreSQL からCSV のデータに接続できます。

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CSV 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CSV 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 CSV 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 CSV 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 CSV 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CSV のデータを迅速に返します。

Connect AI で CSV 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。

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

Add Connection パネルから「CSV」を選択します

CSV への接続に必要な認証プロパティを入力します。
CSV 接続プロパティの取得・設定方法

DataSource プロパティにローカルフォルダ名を設定します。

.csv、.tab、.txt ではない拡張子のファイルを扱う場合には、IncludeFiles 使用する拡張子をカンマ区切りで設定します。Microsoft Jet OLE DB 4.0 driver 準拠の場合にはExtended Properties を設定することができます。別の方法として、Schema.ini ファイルにファイル形式を記述することも可能です。

CSV ファイルの削除や更新を行う場合には、UseRowNumbers をTRUE に設定します。RowNumber はテーブルKey として扱われます。

Amazon S3 内のCSV への接続

URI をバケットおよびフォルダに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。
- AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
- AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。
Box 内のCSV への接続

URI をCSV ファイルを含むフォルダへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。認証方法については、Box への接続を参照してください。

Dropbox 内のCSV への接続

URI をCSV ファイルを含むフォルダへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。認証方法については、Dropbox への接続を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。

SharePoint Online SOAP 内のCSV への接続

URI をCSV ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

SharePoint Online REST 内のCSV への接続

URI をCSV ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

FTP 内のCSV への接続

URI をルートフォルダとして使用されるフォルダへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

Google Drive 内のCSV への接続

デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。
Save & Test をクリックします
Add CSV 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。

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。
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。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
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CSV 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）。

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。
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
```
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CSV 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CSV のデータへのクエリを開始します：

データベースにログインします。
データベース用の拡張機能をロードします：
```
CREATE EXTENSION tds_fdw;
```

CSV のデータ用のサーバーオブジェクトを作成します：

CREATE SERVER "CSV1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'CSV1');

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 "CSV1" OPTIONS (username '[email protected]', password 'your_personal_access_token' );
```
ローカルスキーマを作成します：
```
CREATE SCHEMA "CSV1";
```

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 "CSV1".Customer  (
id varchar,
TotalDue varchar)
SERVER "CSV1"
OPTIONS(table_name 'CSV.Customer', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはschema_name とtable_name 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE "CSV1".Customer (
id varchar,
TotalDue varchar)
SERVER "CSV1"
OPTIONS (schema_name 'CSV', table_name 'Customer', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはquery 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE  "CSV1".Customer (
id varchar,
TotalDue varchar)
SERVER "CSV1"
OPTIONS (query 'SELECT * FROM CSV.Customer', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはリモートカラム名を設定：

CREATE FOREIGN TABLE "CSV1".Customer (
id varchar,
col2 varchar OPTIONS (column_name 'TotalDue'))
SERVER "CSV1"
OPTIONS (schema_name 'CSV', table_name 'Customer', row_estimate_method 'showplan_all');

これで、CSV 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, TotalDue
FROM "CSV1".Customer;
```

詳細情報と無償トライアル

これで、リアルタイムのCSV のデータからシンプルなクエリを作成できました。CSV（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CSV のデータを活用してみてください。

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