CData Connect AI 経由でPostgreSQL インターフェースからリアルタイムの Sage 300 のデータに接続

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI で Sage 300 へのリアルタイム接続を作成し、PostgreSQL からSage 300 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Sage 300 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Sage 300 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 Sage 300 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 Sage 300 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 Sage 300 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Sage 300 のデータを迅速に返します。

Connect AI で Sage 300 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
  2. Add Connection パネルから「Sage 300」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Sage 300 への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    Sage 300 には、Sage 300 Web API で通信するための初期設定が必要となります。

    • Sage 300 のユーザー向けのセキュリティグループを設定します。Sage 300 のユーザーに、Security Groups の下にあるbSage 300 Web API オプションへのアクセスを付与します（各モジュール毎に必要です）。
    • /Online/Web と/Online/WebApi フォルダ内のweb.config ファイルを両方編集して、AllowWebApiAccessForAdmin のキーを true 設定します。webAPI アプリプールを再起動すると設定が反映されます。
    • ユーザーアクセスを設定したら、https://server/Sage300WebApi/ をクリックして、web API へのアクセスを確認してください。

    Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。

    Basic 認証を使用して接続する

    Sage 300 に認証するには、次のプロパティを入力してください。本製品はクッキーを使用して、Sage 300 が開いたセッションを再利用します。 そのため、資格情報はセッションを開く最初のリクエストでのみ使用されます。その後は、Sage 300 が返すクッキーを認証に使用します。

    • Url：Sage 300 をホストするサーバーのURL に設定します。Sage 300 Web API 用のURL を次のように作成してください。 {protocol}://{host-application-path}/v{version}/{tenant}/ 例えば、 http://localhost/Sage300WebApi/v1.0/-/ です。
    • User：アカウントのユーザー名に設定します。
    • Password：アカウントのパスワードに設定します。
    接続の設定（Salesforce の例）
  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Sage 300 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Sage 300 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Sage 300 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Sage 300 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. Sage 300 のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します： 
    
CREATE SERVER "Sage3001" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'Sage3001');
  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 "Sage3001" 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 "Sage3001";
  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 "Sage3001".OEInvoices  (
id varchar,
ApprovedLimit varchar)
SERVER "Sage3001"
OPTIONS(table_name 'Sage300.OEInvoices', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはschema_name とtable_name 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE "Sage3001".OEInvoices (
id varchar,
ApprovedLimit varchar)
SERVER "Sage3001"
OPTIONS (schema_name 'Sage300', table_name 'OEInvoices', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはquery 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE  "Sage3001".OEInvoices (
id varchar,
ApprovedLimit varchar)
SERVER "Sage3001"
OPTIONS (query 'SELECT * FROM Sage300.OEInvoices', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはリモートカラム名を設定：

CREATE FOREIGN TABLE "Sage3001".OEInvoices (
id varchar,
col2 varchar OPTIONS (column_name 'ApprovedLimit'))
SERVER "Sage3001"
OPTIONS (schema_name 'Sage300', table_name 'OEInvoices', row_estimate_method 'showplan_all');
  7. これで、Sage 300 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, ApprovedLimit
FROM "Sage3001".OEInvoices;

詳細情報と無償トライアル

これで、リアルタイムのSage 300 のデータからシンプルなクエリを作成できました。Sage 300（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Sage 300 のデータを活用してみてください。

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