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

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

Presto データ連携について

CData を使用すれば、Trino および Presto SQL エンジンのライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています:

  • Trino v345 以降(旧 PrestoSQL)および Presto v0.242 以降(旧 PrestoDB)のデータにアクセスできます。
  • Trino または Presto インスタンスの基盤となるすべてのデータに対して読み取り・書き込みアクセスができます。
  • 最大スループットのための最適化されたクエリ生成。

Presto と Trino により、ユーザーは単一のエンドポイントを通じてさまざまな基盤データソースにアクセスできます。CData の接続と組み合わせることで、ユーザーはインスタンスへの純粋な SQL-92 アクセスを取得し、ビジネスデータをデータウェアハウスに統合したり、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールからライブデータに直接簡単にアクセスしたりできます。

多くの場合、CData のライブ接続は、ツールで利用可能なネイティブのインポート機能を上回ります。あるお客様は、レポートに必要なデータセットのサイズが大きいため、Power BI を効果的に使用できませんでした。同社が CData Power BI Connector for Presto を導入したところ、DirectQuery 接続モードを使用してリアルタイムでレポートを生成できるようになりました。


はじめに


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

    Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

    TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

    LDAP で認証

    LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:

    • AuthScheme: LDAP に設定。
    • User: LDAP で接続するユーザー名。
    • Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。

    Kerberos 認証

    KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:

    • AuthScheme: KERBEROS に設定。
    • KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
    • KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
    • KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
    • KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
    • User: Kerberos のユーザー。
    • Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。
  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Presto 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Presto 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Presto 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Presto 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. Presto のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します:
    CREATE SERVER "Presto1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'Presto1');
    
  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 "Presto1" 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 "Presto1";
    
  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 "Presto1".Customer  (
    id varchar,
    LastName varchar)
    SERVER "Presto1"
    OPTIONS(table_name 'Presto.Customer', row_estimate_method 'showplan_all');
    
    #またはschema_name とtable_name 定義を使用:
    
    CREATE FOREIGN TABLE "Presto1".Customer (
    id varchar,
    LastName varchar)
    SERVER "Presto1"
    OPTIONS (schema_name 'Presto', table_name 'Customer', row_estimate_method 'showplan_all');
    
    #またはquery 定義を使用:
    
    CREATE FOREIGN TABLE  "Presto1".Customer (
    id varchar,
    LastName varchar)
    SERVER "Presto1"
    OPTIONS (query 'SELECT * FROM Presto.Customer', row_estimate_method 'showplan_all');
    
    #またはリモートカラム名を設定:
    
    CREATE FOREIGN TABLE "Presto1".Customer (
    id varchar,
    col2 varchar OPTIONS (column_name 'LastName'))
    SERVER "Presto1"
    OPTIONS (schema_name 'Presto', table_name 'Customer', row_estimate_method 'showplan_all');
    
  7. これで、Presto 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, LastName
    FROM "Presto1".Customer;
    

詳細情報と無償トライアル

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

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