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

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI で Microsoft Dataverse へのリアルタイム接続を作成し、PostgreSQL からMicrosoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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 Microsoft Dataverse 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 Microsoft Dataverse 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 Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse のデータを迅速に返します。

Microsoft Dataverse データ連携について

CData は、Microsoft Dataverse（旧 Common Data Service）のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています：

  • Dataverse エンティティと Dataverse システムテーブルの両方にアクセスし、必要なデータを正確に扱うことができます。
  • Azure Active Directory、Azure マネージド サービス ID 認証情報、クライアントシークレットまたは証明書を使用した Azure サービスプリンシパルなど、さまざまな方法で Microsoft Dataverse に安全に認証できます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、Microsoft Dataverse エンティティを管理できます。エンティティ間の関連付けの一覧表示、作成、削除などが可能です。

CData のお客様は、データをデータウェアハウスにレプリケートしたい場合（他のデータソースと併せて）や、Microsoft エコシステム内のお気に入りのデータツール（Power BI、Excel など）または外部ツール（Tableau、Looker など）からライブ Dataverse データを分析したい場合など、さまざまな理由で当社の Dataverse 接続ソリューションを使用しています。


はじめに


Connect AI で Microsoft Dataverse 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「Microsoft Dataverse」を選択します
  3. Microsoft Dataverse への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、以下のとおりです。

    • InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定します。
    • OrganizationUrl: 接続先の組織のURL、例えばhttps://organization.crm.dynamics.com などに設定。
    • Tenant (optional): デフォルトと異なるテナントに認証したい場合は、これを設定します。これは、デフォルトのテナントに所属していない組織と連携するために必要です。

    接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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. Microsoft Dataverse のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します： 
    CREATE SERVER "CDS1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'CDS1');
  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 "CDS1" 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 "CDS1";
  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 "CDS1".Accounts  (
id varchar,
Name varchar)
SERVER "CDS1"
OPTIONS(table_name 'CDS.Accounts', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはschema_name とtable_name 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE "CDS1".Accounts (
id varchar,
Name varchar)
SERVER "CDS1"
OPTIONS (schema_name 'CDS', table_name 'Accounts', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはquery 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE  "CDS1".Accounts (
id varchar,
Name varchar)
SERVER "CDS1"
OPTIONS (query 'SELECT * FROM CDS.Accounts', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはリモートカラム名を設定：

CREATE FOREIGN TABLE "CDS1".Accounts (
id varchar,
col2 varchar OPTIONS (column_name 'Name'))
SERVER "CDS1"
OPTIONS (schema_name 'CDS', table_name 'Accounts', row_estimate_method 'showplan_all');
  7. これで、Microsoft Dataverse 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, Name
FROM "CDS1".Accounts;

詳細情報と無償トライアル

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

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