CData Connect AI 経由でPostgreSQL インターフェースからリアルタイムの JSON Servicesに接続

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

Connect AI で JSON 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. 接続の追加
  3. Add Connection パネルから「JSON」を選択します
  4. データソースの選択
  5. JSON への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。CData 製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー(ローカル ファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー)としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。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。

    URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。

    DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。

    • Document(デフォルト):JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。CData 製品 は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
    • FlattenedDocuments:ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
    • Relational:階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。

    リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。

    Amazon S3 内のJSON への接続

    URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。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JSON への接続

    URI をJSON ファイル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JSON への接続

    URI をJSON ファイル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。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;

    SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続

    URI をJSON 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JSON への接続

    URI をJSON 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JSON への接続

    URI をJSON ファイル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JSON 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。

    接続の設定(Salesforce の例)
  6. Save & Test をクリックします
  7. Add JSON 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。 権限の更新

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。 新しいPAT の作成
  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JSON services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JSON services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JSON services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. JSON services 用のサーバーオブジェクトを作成します:
    CREATE SERVER "JSON1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'JSON1');
    
  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 "JSON1" 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 "JSON1";
    
  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 "JSON1".people  (
    id varchar,
    [ personal.name.last ] varchar)
    SERVER "JSON1"
    OPTIONS(table_name 'JSON.people', row_estimate_method 'showplan_all');
    
    #またはschema_name とtable_name 定義を使用:
    
    CREATE FOREIGN TABLE "JSON1".people (
    id varchar,
    [ personal.name.last ] varchar)
    SERVER "JSON1"
    OPTIONS (schema_name 'JSON', table_name 'people', row_estimate_method 'showplan_all');
    
    #またはquery 定義を使用:
    
    CREATE FOREIGN TABLE  "JSON1".people (
    id varchar,
    [ personal.name.last ] varchar)
    SERVER "JSON1"
    OPTIONS (query 'SELECT * FROM JSON.people', row_estimate_method 'showplan_all');
    
    #またはリモートカラム名を設定:
    
    CREATE FOREIGN TABLE "JSON1".people (
    id varchar,
    col2 varchar OPTIONS (column_name '[ personal.name.last ]'))
    SERVER "JSON1"
    OPTIONS (schema_name 'JSON', table_name 'people', row_estimate_method 'showplan_all');
    
  7. これで、JSON 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, [ personal.name.last ]
    FROM "JSON1".people;
    

詳細情報と無償トライアル

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

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