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

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

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

    YouTube Analytics への接続には、OAuth 認証標準を使います。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープをCData 製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。下記で説明するとおり、CData 製品はこれらの認証フローをサポートします。

    ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。次を設定して、接続してください。ChannelId：YouTube チャンネルのId に設定。指定しない場合、認証されたユーザーのチャンネルのデータが返されます。ContentOwnerId：コンテンツ所有者のレポートを生成する場合に設定。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

    他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

  4. Save & Test をクリックします
  5. Add YouTube Analytics 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YouTube Analytics 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YouTube Analytics 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YouTube Analytics 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. YouTube Analytics のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します： 
    CREATE SERVER "YouTubeAnalytics1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'YouTubeAnalytics1');
  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 "YouTubeAnalytics1" 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 "YouTubeAnalytics1";
  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 "YouTubeAnalytics1".Groups  (
id varchar,
ContentDetails_ItemCount varchar)
SERVER "YouTubeAnalytics1"
OPTIONS(table_name 'YouTubeAnalytics.Groups', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはschema_name とtable_name 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE "YouTubeAnalytics1".Groups (
id varchar,
ContentDetails_ItemCount varchar)
SERVER "YouTubeAnalytics1"
OPTIONS (schema_name 'YouTubeAnalytics', table_name 'Groups', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはquery 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE  "YouTubeAnalytics1".Groups (
id varchar,
ContentDetails_ItemCount varchar)
SERVER "YouTubeAnalytics1"
OPTIONS (query 'SELECT * FROM YouTubeAnalytics.Groups', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはリモートカラム名を設定：

CREATE FOREIGN TABLE "YouTubeAnalytics1".Groups (
id varchar,
col2 varchar OPTIONS (column_name 'ContentDetails_ItemCount'))
SERVER "YouTubeAnalytics1"
OPTIONS (schema_name 'YouTubeAnalytics', table_name 'Groups', row_estimate_method 'showplan_all');
  7. これで、YouTube Analytics 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, ContentDetails_ItemCount
FROM "YouTubeAnalytics1".Groups;

詳細情報と無償トライアル

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

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