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CData Sync

BigQuery へのSQL Analysis Services データのETL パイプラインを作ってデータを統合する方法

データパイプラインツールのCData Sync を使って、SQL Analysis Services データのBigQuery へのETL パイプラインをノーコードで作成してデータを統合する方法を解説します。

宮本航太
プロダクトスペシャリスト

最終更新日:2024-01-19
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CData

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こんにちは!プロダクトスペシャリストの宮本です。

CData Sync は、数百のSaaS / DB のデータをGoogle BigQuery をはじめとする各種DB / データウェアハウスにノーコードで統合・レプリケーション(複製)が可能なデータパイプラインツールです。本記事では、SQL Analysis Services データをCData Sync を使ってGoogle BigQuery に統合するデータパイプラインを作っていきます。

CData Sync とは?

CData Sync は、レポーティング、アナリティクス、機械学習、AI などで使えるよう、社内のデータを一か所に統合して管理できるデータ基盤をノーコードで構築できるETL ツールで、以下の特徴を持っています。

  1. SQL Analysis Services をはじめとする数百種類のSaaS / DB データに対応
  2. Google BigQuery など多くのRDB、データレイク、データストア、データウェアハウスに同期可能
  3. 業務データのデータ分析基盤へのETL / ELT 機能に特化し、極限まで設定操作をシンプルに
  4. 主要なSaaS データの差分更新やCDC(Change Data Capture、変更データキャプチャ)のサポート
  5. フレキシブルなSQL での取得データの操作

CData Sync では、1.データソースとしてSQL Analysis Services の接続を設定、2.同期先としてGoogle BigQuery の接続を設定、3.SQL Analysis Services からGoogle BigQuery へのレプリケーションジョブの作成、という3つのステップだけでレプリケーション処理を作成可能です。以下に具体的な設定手順を説明します。

1.データソースとしてSQL Analysis Services の接続を設定

まずはじめに、CData Sync のブラウザ管理コンソールにログインします。CData Sync のインストールをまだ行っていない方は本記事の製品リンクからCData Sync をクリックして、30日の無償トライアルとしてCData Sync をインストールしてください。インストール後にCData Sync が起動して、ブラウザ設定画面が開きます。

それでは、データソース側にSQL Analysis Services を設定していきましょう。左の[接続]タブをクリックします。

  1. [+接続の追加]ボタンをクリックします。 コネクションの追加。
  2. [データソース]タブを選択して、リスト表示されるデータソースを選ぶか、検索バーにデータソース名を入力して、SQL Analysis Services を見つけます。
  3. SQL Analysis Services の右側の[→]をクリックして、SQL Analysis Services アカウントへの接続画面を開きます。もし、SQL Analysis Services のコネクタがデフォルトでCData Sync にインストールされていない場合には、ダウンロードアイコン(コネクタのアップロードアイコン)をクリックし、[ダウンロード]をクリックすると、CData Sync にコネクタがインストールされます。 データソースの追加。
  4. 接続プロパティにSQL Analysis Services に接続するアカウント情報を入力をします。

    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 をSQL Server Analysis Services に実行するには、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うことができます。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。

    データソースの追加。
  5. [作成およびテスト]をクリックして、正しくSQL Analysis Services に接続できているかをテストして保存します。これでレプリケーションのデータソースとしてSQL Analysis Services への接続が設定されました。

2.同期先としてGoogle BigQuery の接続を設定

次に、SQL Analysis Services データを書き込む先(=同期先)として、Google BigQuery を設定します。同じく[接続]タブを開きます。

  1. [+接続の追加]ボタンをクリックします。
  2. [同期先]タブを選択して、リスト表示されるデータソースを選ぶか、検索バーにデータソース名を入力して、Google BigQuery を見つけます。
  3. Google BigQuery の右側の[→]をクリックして、Google BigQuery データベースへの接続画面を開きます。もし、Google BigQuery のコネクタがデフォルトでCData Sync にインストールされていない場合には、ダウンロードアイコン(コネクタのアップロードアイコン)をクリックし、[ダウンロード]をクリックすると、CData Sync にコネクタがインストールされます。 Google BigQuery を同期先に設定。
  4. 必要な接続プロパティを入力します。Google BigQuery への接続には、OAuth 認証を使用します:

    User Account での認証

    このOAuth フローでは、ユーザーアカウントクレデンシャルを入力する必要がありません。

    1. [接続のテスト]をクリックするとCData Sync がGoogle BigQuery へのOAuth エンドポイントを開きます。
    2. ログインしてCData Sync にアクセスを許可します。
    3. CData Sync は、OAuth プロセスを完了します。

    Service Account として認証する

    Service Accounts では、ブラウザでのユーザーによる承認なしで認証が可能です。Service Accounts にEnterprise-wide の権限をCData Sync に許可することも可能です。

    この場合には、OAuth アプリケーションを作成する必要があります。カスタムOAuth アプリの作成 を参照してください。はじめにのセクションにOAuth アプリケーションを作成・認証する方法が説明されています。

    これらの接続プロパティを入力して接続します:

    • OAuthClientId: アプリケーションで設定したClient。
    • OAuthClientSecret: アプリケーションのClient Secret。
    • OAuthJWTCertType: "PEMKEY_FILE" 設定。
    • OAuthJWTCert: 生成した.pem ファイル。
    • OAuthJWTCertPassword:.pem ファイルのパスワード。
    • OAuthJWTCertSubject: 証明書ストアの最初の証明書を選択するには"*" を選択します。
    • OAuthJWTSubject: 権限アクセスを委譲するE メールアドレス。アクセス以上は管理者による承認が必要です。
    • DatasetId: 接続するデータセットのID。
    • ProjectId: 接続するプロジェクトのID。
    接続するとCData Sync がService Account へのOAuth フローを完了します。

  5. [作成およびテスト]をクリックして、正しく接続できているかをテストします 同期先コネクションの接続。
  6. これで同期先としてGoogle BigQuery を設定できました。CData Sync では、Google BigQuery のデータベース名を指定するだけで、同期するSQL Analysis Services に併せたテーブルスキーマを自動的にCREATE TABLE してくれます。同期データに合わせたテーブルを事前に作成するなどの面倒な手順は必要ありません。もちろん、既存テーブルにマッピングを行いデータ同期を行うことも可能です。

3.SQL Analysis Services からGoogle BigQuery へのレプリケーションジョブの作成

CData Sync では、レプリケーションをジョブ単位で設定します。ジョブは、SQL Analysis Services からGoogle BigQuery という単位で設定し、複数のテーブルを含むことができます。レプリケーションジョブ設定には、[ジョブ]タブに進み、[+ジョブを追加]ボタンをクリックします。 ジョブの追加Salesforce の例)。

[ジョブを追加]画面が開き、以下を入力します:

  1. 名前:ジョブの名前
  2. データソース:ドロップダウンリストから先に設定したSQL Analysis Services を選択
  3. 同期先:先に設定したGoogle BigQuery を選択
データソースの設定Salesforce の例)。

すべてのオブジェクトをレプリケーションする場合

SQL Analysis Services のすべてのオブジェクト / テーブルをレプリケーションするには、[種類]セクションで[すべて同期]を選択して、[ジョブを追加]ボタンで確定します。

作成したジョブ画面で、右上の[▷実行]ボタンをクリックするだけで、全SQL Analysis Services テーブルのGoogle BigQuery への同期を行うことができます。

オブジェクトを選択してレプリケーションする場合

SQL Analysis Services から特定のオブジェクト / テーブルを選択してレプリケーションを行うことが可能です。[種類]セクションでは、[標準(個別設定)]を選んでください。

次に[ジョブ]画面で、[タスク]タブをクリックし、[タスクを追加]ボタンをクリックします。 ジョブへのタスク追加Salesforce の例)。

するとCData Sync で利用可能なオブジェクト / テーブルのリストが表示されるので、レプリケーションを行うオブジェクトにチェックを付けます(複数選択可)。[ジョブを追加]ボタンで確定します。

タスク選択(Salesforce の例)。

作成したジョブ画面で、[▷実行]ボタンをクリックして(もしくは各タスク毎の実行ボタンを押して)、レプリケーションジョブを実行します。 作成したジョブの実行(Salesforce の例)。

このようにとても簡単にSQL Analysis Services からGoogle BigQuery への同期を行うことができました。

CData Sync の主要な機能を試してみる:スケジューリング・差分更新・ETL

ジョブのスケジュール起動設定

CData Sync では、同期ジョブを1日に1回や15分に1回などのスケジュール起動をすることができます。ジョブ画面の[概要]タブから[スケジュール]パネルを選び、[⚙設定]ボタンをクリックします。[間隔]と同期時間の[毎時何分]を設定し、[保存]を押して設定を完了します。これでCData Sync が同期ジョブをスケジュール実行してくれます。ユーザーはダッシュボードで同期ジョブの状態をチェックするだけです。 スケジュール実行設定。

差分更新

CData Sync では、主要なデータソースでは、差分更新が可能です。差分更新では、最後のジョブ実行時からデータソース側でデータの追加・変更があったデータだけを同期するので、レプリケーションのクエリ・通信のコストを圧倒的に抑えることが可能です。

差分更新を有効化するには、ジョブの[概要]タブから「差分更新」パネルを選び、[⚙設定]ボタンをクリックします。[開始日]と[レプリケーション間隔]を設定して、[保存]します。

SQL での取得データのカスタマイズ

CData Sync は、デフォルトではSQL Analysis Services のオブジェクト / テーブルをそのままGoogle BigQuery に複製しますが、ここにSQL、またはdbt 連携でのETL 処理を組み込むことができます。テーブルカラムが多すぎる場合や、データ管理の観点から一部のカラムだけをレプリケーションしたり、さらにデータの絞り込み(フィルタリング)をしたデータだけをレプリケーションすることが可能です。

ジョブの[概要]タブ、[タスク]タブへと進みます。選択されたタスク(テーブル)の[▶]の左側のメニューをクリックし、[編集]を選びます。タスクの編集画面が開きます。

UI からカラムを選択する場合には、[カラム]タブから[マッピング編集]をクリックします。レプリケーションで使用しないカラムからチェックを外します。

SQL を記述して、フィルタリングなどのカスタマイズを行うには、[クエリ]タブをクリックし、REPLICATE [テーブル名]の後に標準SQL でフィルタリングを行います。 レプリケーションのカスタマイズ設定。

SQL Analysis Services からGoogle BigQuery へのデータ同期には、ぜひCData Sync をご利用ください

このようにノーコードで簡単にSQL Analysis Services データをGoogle BigQuery にレプリケーションできます。データ分析、AI やノーコードツールからのデータ利用などさまざまな用途でCData Sync をご利用いただけます。30日の無償トライアルで、シンプルでパワフルなデータパイプラインを体感してください。

日本のユーザー向けにCData Sync は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

CData Sync の 導入事例を併せてご覧ください。

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