CData Connect AI 経由でPostgreSQL インターフェースからリアルタイムの Veeva 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Veeva 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Veeva 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 Veeva 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 Veeva 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 Veeva 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Veeva のデータを迅速に返します。

Connect AI で Veeva 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「Veeva」を選択します

3. Veeva への接続に必要な認証プロパティを入力します。

   それでは、Veeva Vault アカウントに接続していきましょう。まずはUrl 接続プロパティにホスト名を設定します。ホスト名は、アカウントにログインした後にアドレスバーから確認できます。

   例：https://myvault.veevavault.com

   Veeva Vaultへの認証

   続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、以下の認証方法をサポートしています。

   • Veeva Vault ユーザー資格情報
   • Azure AD 認証プロバイダーのOpenID Connect
   • Okta SSO

   ユーザー資格情報

   最も基本的な認証方法です。AuthScheme をBasic に設定し、User とPassword にユーザーログイン資格情報を設定してください。

   その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「接続の確立」をご確認ください。

   
4. Save & Test をクリックします
5. Add Veeva 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Veeva 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Veeva 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Veeva 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. Veeva のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します：

   CREATE SERVER "VaultCRM1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'VaultCRM1');
   

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 "VaultCRM1" 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 "VaultCRM1";
   

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 "VaultCRM1".NorthwindProducts  (
   id varchar,
   ProductName varchar)
   SERVER "VaultCRM1"
   OPTIONS(table_name 'VaultCRM.NorthwindProducts', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはschema_name とtable_name 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "VaultCRM1".NorthwindProducts (
   id varchar,
   ProductName varchar)
   SERVER "VaultCRM1"
   OPTIONS (schema_name 'VaultCRM', table_name 'NorthwindProducts', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはquery 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE  "VaultCRM1".NorthwindProducts (
   id varchar,
   ProductName varchar)
   SERVER "VaultCRM1"
   OPTIONS (query 'SELECT * FROM VaultCRM.NorthwindProducts', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはリモートカラム名を設定：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "VaultCRM1".NorthwindProducts (
   id varchar,
   col2 varchar OPTIONS (column_name 'ProductName'))
   SERVER "VaultCRM1"
   OPTIONS (schema_name 'VaultCRM', table_name 'NorthwindProducts', row_estimate_method 'showplan_all');
   

7. これで、Veeva 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, ProductName
   FROM "VaultCRM1".NorthwindProducts;
   

詳細情報と無償トライアル

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