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

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI で GMO MakeShop へのリアルタイム接続を作成し、PostgreSQL からGMO MakeShop 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GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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 GMO MakeShop 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 GMO MakeShop 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 GMO MakeShop 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GMO MakeShop のデータを迅速に返します。

Connect AI で GMO MakeShop 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「GMO MakeShop」を選択します

GMO MakeShop への接続に必要な認証プロパティを入力します。
GMO MakeShop に接続するには、MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId が必要です。
GMO MakeShop へのアクセスの設定

MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId を取得するには、以下の手順に従ってください。
- GMO MakeShop には各API のAccessCode が必要です。
- GMO MakeShop Store Manager にログインし、メニューの「ショップ作成」をクリックします。
- 左ナビゲーションメニューの「外部システム連携」から任意の連携対象設定ををクリックします（メニューに表示されない場合は別途GMO MakeShop にご確認ください）。
- 商品データ連携設定の場合：認証コードの「発行」ボタンをクリックし、ProductsAccessCode を取得します。
- 注文データ連携設定の場合：最初に「注文情報参照」と「注文情報変更」の設定を選択します。選択後、認証コードの「発行」ボタンをクリックし、OrdersAccessCode を取得します。
- 会員データ連携設定の場合：最初に「会員情報の（参照・登録・変更・削除）」の設定を選択します。選択後、認証コードの「発行」ボタンをクリックし、MembersAccessCode を取得します。
- 会員認証連携設定の場合：認証コードの「発行」ボタンをクリックし、ProductsAccessCode を取得します。
GMO MakeShop アカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。
- ShopId：接続先のGMO MakeShop Store ID を設定。GMO MakeShop Store ID はログイン用の ID と同じです。
- OrdersAccessCode：「注文データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
- ProductsAccessCode：「商品データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Products テーブルにアクセスする場合に必要です。
- MembersAccessCode：「会員データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Members テーブルにアクセスする場合に必要です。
- MemberAuthenticationCode：「会員認証連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは MemberAuthenticationConfirm を実行する場合に必要です。
- Password：GMO MakeShop Store Manager のログインユーザーのパスワードを指定。このプロパティは ProductCategoryRegistrationOrModification,ProductMemberGroupPriceRegistrationOrModification,ProductOptionRegistrationOrModification,ProductRegistrationOrModification を実行する場合に必要です。
Save & Test をクリックします
Add GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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;
```

GMO MakeShop のデータ用のサーバーオブジェクトを作成します：

CREATE SERVER "GMOMakeShop1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'GMOMakeShop1');

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 "GMOMakeShop1" 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 "GMOMakeShop1";
```

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 "GMOMakeShop1".Products  (
id varchar,
Price varchar)
SERVER "GMOMakeShop1"
OPTIONS(table_name 'GMOMakeShop.Products', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはschema_name とtable_name 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE "GMOMakeShop1".Products (
id varchar,
Price varchar)
SERVER "GMOMakeShop1"
OPTIONS (schema_name 'GMOMakeShop', table_name 'Products', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはquery 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE  "GMOMakeShop1".Products (
id varchar,
Price varchar)
SERVER "GMOMakeShop1"
OPTIONS (query 'SELECT * FROM GMOMakeShop.Products', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはリモートカラム名を設定：

CREATE FOREIGN TABLE "GMOMakeShop1".Products (
id varchar,
col2 varchar OPTIONS (column_name 'Price'))
SERVER "GMOMakeShop1"
OPTIONS (schema_name 'GMOMakeShop', table_name 'Products', row_estimate_method 'showplan_all');

これで、GMO MakeShop 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, Price
FROM "GMOMakeShop1".Products;
```

詳細情報と無償トライアル

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

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