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

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

Connect AI で SQL Analysis Services 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「SQL Analysis Services」を選択します
    3. データソースの選択
  3. SQL Analysis Services への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    接続するには、Url プロパティを有効なSQL Server Analysis Services エンドポイントに設定して認証を提供します。XMLA アクセスを使用して、HTTP 経由でホストされているSQL Server Analysis Services インスタンスに接続できます。 Microsoft ドキュメント configure HTTP access を参照してSQL Server Analysis Services に接続してください。

    SQL Server Analysis Services に対してSQL を実行するには、ヘルプドキュメントの「Analysis Services データの取得」を参照してください。接続ごとにメタデータを取得する代わりに、CacheLocation を設定できます。

    • HTTP 認証

      AuthScheme を"Basic" または"Digest" に設定してUser とPassword を設定します。CustomHeaders に他の認証値を指定します。

    • Windows (NTLM)

      Windows のUser とPassword を設定して、AuthScheme をNTLM に設定します。

    • Kerberos およびKerberos Delegation

      Kerberos を認証するには、AuthScheme をNEGOTIATE に設定します。Kerberos 委任を使うには、AuthScheme をKERBEROSDELEGATION に設定します。必要があれば、User、Password およびKerberosSPN を設定します。デフォルトでは、CData 製品は指定されたUrl でSPN と通信しようと試みます。

    • SSL/TLS:

      デフォルトでは、CData 製品はサーバーの証明書をシステムの信頼できる証明書ストアと照合してSSL/TLS のネゴシエーションを試みます。別の証明書を指定するには、利用可能なフォーマットについてヘルプドキュメントの「SSLServerCert」プロパティを参照してください。

    接続を設定したら、その後はあらゆるキューブを二次元テーブルとして扱えます。データに接続する際にCData 製品がSSAS のメタデータを取得して、動的にテーブルスキーマを更新します。 「CacheLocation」プロパティを設定すれば自動でファイルにキャッシュを作成するので、接続時に毎回メタデータを取得する必要もなくなります。

    詳細は、ヘルプドキュメントの「Retrieving Analysis Services Data」を参照してください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. Save & Test をクリックします
  5. Add SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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. SQL Analysis Services のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します： 
    CREATE SERVER "SSAS1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'SSAS1');
  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 "SSAS1" 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 "SSAS1";
  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 "SSAS1".Adventure_Works  (
id varchar,
Sales_Amount varchar)
SERVER "SSAS1"
OPTIONS(table_name 'SSAS.Adventure_Works', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはschema_name とtable_name 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE "SSAS1".Adventure_Works (
id varchar,
Sales_Amount varchar)
SERVER "SSAS1"
OPTIONS (schema_name 'SSAS', table_name 'Adventure_Works', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはquery 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE  "SSAS1".Adventure_Works (
id varchar,
Sales_Amount varchar)
SERVER "SSAS1"
OPTIONS (query 'SELECT * FROM SSAS.Adventure_Works', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはリモートカラム名を設定：

CREATE FOREIGN TABLE "SSAS1".Adventure_Works (
id varchar,
col2 varchar OPTIONS (column_name 'Sales_Amount'))
SERVER "SSAS1"
OPTIONS (schema_name 'SSAS', table_name 'Adventure_Works', row_estimate_method 'showplan_all');
  7. これで、SQL Analysis Services 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, Sales_Amount
FROM "SSAS1".Adventure_Works;

詳細情報と無償トライアル

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

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