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Aqua Data Studio からBigCommerce データに連携

BigCommerce データにAqua Data Studio のVisual Query Builder やTable Data Editor からデータ連携。

CData JDBC Driver for BigCommerce は、Aqua Data Studio のようなIDE のウィザード・アナリティクスにBigCommerce データを統合します。本記事では、BigCommerce データをコネクションマネージャーに接続してクエリを実行する手順を説明します。

JDBC Data Source の設定

コネクションマネージャーで、新しいJDBC データソースとして、接続プロパティ設定を行い、保存します。BigCommerce データがAqua Data Studio ツールから使えるようになります。

  1. Aqua Data Studio で、Server メニューから Register Server を選択します。
  2. Register Server フォームで、 'Generic - JDBC' コネクションを選びます。
  3. 次のJDBC 接続プロパティを設定します:
    • Name:任意の名前、データソースの名前など。
    • Driver Location:Browse ボタンをクリックして、インストールディレクトリのlib フォルダの cdata.jdbc.bigcommerce.jar ファイルを選択します。
    • Driver:クラス名に cdata.jdbc.bigcommerce.BigCommerceDriver を入力。
    • URL:jdbc:bigcommerce: から始まるJDBC URL を入力します。接続プロパティをカンマ区切りで書きます。接続プロパティの詳細は、ヘルプドキュメントを参照してください。一般的な接続文字列は:

      jdbc:bigcommerce:OAuthClientId=YourClientId; OAuthClientSecret=YourClientSecret; StoreId='YourStoreID'; CallbackURL='http://localhost:33333'
  4. BigCommerce authentication is based on the standard OAuth flow. To authenticate, you must initially create an app via the Big Commerce developer platform where you can obtain an OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL. These three parameters will be set as connection properties to your driver.

    Additionally, in order to connect to your BigCommerce Store, you will need your StoreId. To find your Store Id please follow these steps:

    1. Log in to your BigCommerce account.
    2. From the Home Page, select Advanced Settings > API Accounts.
    3. Click Create API Account.
    4. A text box named API Path will appear on your screen.
    5. Inside you can see a URL of the following structure: https://api.bigcommerce.com/stores/{Store Id}/v3.
    6. As demonstrated above, your Store Id will be between the 'stores/' and '/v3' path paramters.
    7. Once you have retrieved your Store Id you can either click Cancel or proceed in creating an API Account in case you do not have one already.

BigCommerce データにクエリを実行

接続したテーブルにクエリを実行してみます。

 
 
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