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

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

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

    Databricks Lakebase に接続するには、以下のプロパティを設定します。

    • DatabricksInstance: Databricks インスタンスまたはサーバーホスト名を指定します。形式は instance-abcdef12-3456-7890-abcd-abcdef123456.database.cloud.databricks.com です。
    • Server: Lakebase データベースをホストするサーバーのホスト名または IP アドレスを指定します。
    • Port（オプション）: Lakebase データベースをホストするサーバーのポート番号を指定します。デフォルトは 5432 です。
    • Database（オプション）: Lakebase サーバーへの認証後に接続するデータベースを指定します。デフォルトでは認証ユーザーのデフォルトデータベースに接続します。

    OAuth クライアント認証

    OAuth クライアント資格情報を使用して認証するには、サービスプリンシパルで OAuth クライアントを構成します。手順の概要は以下のとおりです。

    1. 新しいサービスプリンシパルを作成・構成する
    2. サービスプリンシパルに権限を割り当てる
    3. サービスプリンシパル用の OAuth シークレットを作成する

    詳細については、ヘルプドキュメントの「Setting Up OAuthClient Authentication」セクションをご参照ください。

    OAuth PKCE 認証

    PKCE（Proof Key for Code Exchange）を使用した OAuth code タイプで認証するには、以下のプロパティを設定します。

    • AuthScheme: OAuthPKCE を指定します。
    • User: 認証ユーザーのユーザー ID を指定します。

    詳細については、ヘルプドキュメントをご参照ください。

  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Lakebase 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Lakebase 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Lakebase 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Lakebase 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. Lakebase のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します： 
    CREATE SERVER "Lakebase1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'Lakebase1');
  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 "Lakebase1" 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 "Lakebase1";
  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 "Lakebase1".Orders  (
id varchar,
ShipCity varchar)
SERVER "Lakebase1"
OPTIONS(table_name 'Lakebase.Orders', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはschema_name とtable_name 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE "Lakebase1".Orders (
id varchar,
ShipCity varchar)
SERVER "Lakebase1"
OPTIONS (schema_name 'Lakebase', table_name 'Orders', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはquery 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE  "Lakebase1".Orders (
id varchar,
ShipCity varchar)
SERVER "Lakebase1"
OPTIONS (query 'SELECT * FROM Lakebase.Orders', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはリモートカラム名を設定：

CREATE FOREIGN TABLE "Lakebase1".Orders (
id varchar,
col2 varchar OPTIONS (column_name 'ShipCity'))
SERVER "Lakebase1"
OPTIONS (schema_name 'Lakebase', table_name 'Orders', row_estimate_method 'showplan_all');
  7. これで、Lakebase 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, ShipCity
FROM "Lakebase1".Orders;

詳細情報と無償トライアル

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

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