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Ponparemall JDBC Driver

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ETL/ELT のEmbulk を使ってPonparemall データをDB にロードする方法


OSS のETL/ELT ツールEmbulk のJDBC Plugin を使って、Ponparemall データを簡単にDM に同期する方法。


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JDBC

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Embulk は、大量のデータをDB、クラウドデータストア、DWH にロードできるオープンソースETL ツールです。近頃のトレンドでは、1社で複数のオンプレアプリやSaaS を使っており、データ分析にはETL/ELT ツールを使ってデータを丸ごとDB/DWH にロードしてから、分析やビジュアライズをすることが主流になっています。Embulk には、いろいろなプラグインがあり、多様なInput とOutput 処理をサポートしています。この記事では、Embulk のJDBC Input Plugin と CData Driver for Ponparemall を使って、Ponparemall のデータを簡単にDB にロードします。この例ではロード先のDB にはMySQL を使います。

Embulk でCData JDBC Driver for Ponparemall データをロード

  • CData JDBC Driver for Ponparemall をEmbulk と同じマシンにインストールします。
  • 以下のパスにJDBC Driver がインストールされます。後ほどこのパスを使います。
    C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Ponparemall 2019J\lib\cdata.jdbc.ponparemall.jar
  • 次に、EmbulkとCData JDBC Driverをつなぎこむための、JDBC Input Plugin をインストールします。
    https://github.com/embulk/embulk-input-jdbc/tree/master/embulk-input-jdbc
  • embulk gem install embulk-input-jdbc
  • 今回はロード先DB としてMySQL を使います。ほかにもSQL Server、PostgreSQL、Google BigQuery などを使うことも可能です。
    https://github.com/embulk/embulk-output-jdbc/tree/master/embulk-output-mysql embulk gem install embulk-output-mysql
  • config ファイルを作成し、Ponparemall -> MySQL のジョブを作成します。ponparemall-mysql.yml というファイル名で作成しました。
  •             
                    in:
                        type: jdbc
                        driver_path: C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Ponparemall 2019J\lib\cdata.jdbc.ponparemall.jar
                        driver_class: cdata.jdbc.ponparemall.PonparemallDriver
                        url: jdbc:ponparemall:InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;
                        table: "Orders"
                    out: 
                        type: mysql
                        host: localhost
                        database: DatabaseName
                        user: UserId
                        password: UserPassword
                        table: "Orders"
                        mode: insert
                
            
  • ポイントはJDBC URLです。

    Ponparemall に接続するには、ShopUrl、InventoryUserId、InventoryPassword、OrderUserId、OrderPassword、PaymentUserId、およびPaymentPassword が必要です。

    Ponparemall へのアクセスの設定

    Ponparemall には各API のId とPassword が必要です。取得するには、以下の手順に従ってください。

    • Ponparemall Manager にログインし、メニューの「各種申請」の「WebAPI利用申請」をクリックします。
    • Web API メニューの「WebAPIサービス利用申請」をクリックし、利用申請を行います。
    • 後日、Ponparemall から必要なId とPassword が送られてきます。

    Ponparemall アカウントの認証

    次の接続プロパティを設定して接続します。

    • ShopUrl:接続先のPonparemall Shop URL を設定。「http://storetst4.ponparemall.com/sample/」に含まれる「sample」の部分を入力します。
    • InventoryUserId:「在庫API」のユーザID を設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
    • InventoryPassword:「在庫API」のパスワードを設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
    • OrderUserId:「受注API」のユーザID を設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
    • OrderPassword:「受注API」のパスワードを設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
    • PaymentUserId:「決済API」のユーザID を設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。
    • PaymentPassword:「決済API」のパスワードを設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。
  • テーブル名は取得したいテーブル名を入れます。
  • これで準備完了です。あとは「embulk run」で実行するだけです。
  • embulk run ponparemall-mysql.yml
  • 実行後、MySQL Workbenchからテーブルを確認してみると、データが取得できているはずです。

クエリ条件でフィルタリングしたデータのロード

ちなみに、上記の例ではテーブル名を直接指定しましたが、以下のようにSQL Queryを書いてもいいです。 Where句で作成日や修正日を指定すれば、最新のデータだけを対象にすることも可能です。

        
            in:
            type: jdbc
            driver_path: C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Ponparemall 2019J\lib\cdata.jdbc.ponparemall.jar
            driver_class: cdata.jdbc.ponparemall.PonparemallDriver
            url: jdbc:ponparemall:InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;
                query: "SELECT OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE [RecordId] = 1"
            out: 
                type: mysql
                host: localhost
                database: DatabaseName
                user: UserId
                password: UserPassword
                table: "Orders"
                mode: insert
        
    

CData JDBC Driver for Ponparemall をEmbulk で使うことで、Ponparemall コネクタとして機能し、簡単にデータを取得して同期することができました。ぜひ、30日の無償評価版をお試しください。