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

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SAS xpt 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SAS xpt 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 SAS xpt 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 SAS xpt 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 SAS xpt 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SAS xpt のデータを迅速に返します。

Connect AI で SAS xpt 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「SAS xpt」を選択します

3. SAS xpt への接続に必要な認証プロパティを入力します。

   ローカルSASXpt ファイルへの接続

   URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。

   S3 データソースへの接続

   Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

   • URI：接続するバケット内のフォルダに設定。
   • AWSAccessKey：AWS アカウントのアクセスキーに設定。
   • AWSSecretKey：AWS アカウントのシークレットキーに設定。
   • TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

   Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

   ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

   • URI：ファイルシステムの名前およびSASXpt ファイルにコンタクトするフォルダの名前に設定。
   • AzureAccount：Azure Data Lake storage アカウントの名前に設定。
   • AzureAccessKey：Azure Data Lake storage Gen 2 ストレージアカウントのアクセスキーに設定。
   • TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。
   
4. Save & Test をクリックします
5. Add SAS xpt 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SAS xpt 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SAS xpt 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SAS xpt 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. SAS xpt のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します：

   CREATE SERVER "SASXpt1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'SASXpt1');
   

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 "SASXpt1" 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 "SASXpt1";
   

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 "SASXpt1".SampleTable_1  (
   id varchar,
   Column1 varchar)
   SERVER "SASXpt1"
   OPTIONS(table_name 'SASXpt.SampleTable_1', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはschema_name とtable_name 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "SASXpt1".SampleTable_1 (
   id varchar,
   Column1 varchar)
   SERVER "SASXpt1"
   OPTIONS (schema_name 'SASXpt', table_name 'SampleTable_1', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはquery 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE  "SASXpt1".SampleTable_1 (
   id varchar,
   Column1 varchar)
   SERVER "SASXpt1"
   OPTIONS (query 'SELECT * FROM SASXpt.SampleTable_1', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはリモートカラム名を設定：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "SASXpt1".SampleTable_1 (
   id varchar,
   col2 varchar OPTIONS (column_name 'Column1'))
   SERVER "SASXpt1"
   OPTIONS (schema_name 'SASXpt', table_name 'SampleTable_1', row_estimate_method 'showplan_all');
   

7. これで、SAS xpt 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, Column1
   FROM "SASXpt1".SampleTable_1;
   

詳細情報と無償トライアル

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