【ノーコード】Adalo でBigQuery のデータと連携したアプリを作成するには？

杉本和也
リードエンジニア

複雑なAdalo × BigQueryの連携をノーコードで実現。AdaloからBigQueryへの連携方法から実際のアプリ作成に活かす方法まで詳しく解説。AdaloによるWeb・モバイルアプリ開発を大幅に効率化できます。

Adalo はノーコードでスマホやWebベースのアプリを構築できるクラウドサービスです。さらにCData Connect AI と連携することで、ノーコードアプリ開発用のBigQuery のデータへのクラウドベースのアクセスをノーコードで追加できます。本記事では、CData Connect AI 経由でAdalo からBigQuery 連携を実現する方法を紹介します。

CData Connect AI はBigQuery のデータへのクラウドベースのOData インターフェースを提供し、Adalo からBigQuery のデータへのリアルタイム連携を実現します。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery

はじめに

Connect AI を構成

Adalo でBigQuery のデータを操作するには、Connect AI からBigQuery に接続し、コネクションにユーザーアクセスを提供してBigQuery のデータのOData エンドポイントを作成する必要があります。

BigQuery に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。

（オプション）新しいConnect AI ユーザーの追加

必要であれば、Connect AI 経由でBigQuery に接続するユーザーを作成します。

「Users」ページに移動し、 Invite Users をクリックします。
新しいユーザーのE メールアドレスを入力して、 Send をクリックしてユーザーを招待します。
「Users」ページからユーザーを確認および編集できます。

パーソナルアクセストークン（PAT）の追加

OAuth 認証をサポートしていないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、またはフレームワークから接続する場合は、認証に使用するパーソナルアクセストークン（PAT）を作成できます。きめ細かなアクセス管理を行うために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。

Connect AI アプリの右上にあるユーザー名をクリックし、「User Profile」をクリックします。
「User Profile」ページで「Access Token」セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
PAT の名前を入力して Create をクリックします。
パーソナルアクセストークン（PAT）は作成時にしか表示されないため、必ずコピーして安全に保存してください。

Connect AI からBigQuery に接続

CData Connect AI では、簡単なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
「Add Connection」パネルから「BigQuery」を選択します。
必要な認証プロパティを入力し、BigQuery に接続します。
BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Create & Test をクリックします。
「Add BigQuery Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。

Connect AI にBigQuery OData エンドポイントを追加する

BigQuery に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。

OData ページに移動し、 Add をクリックして新しいOData エンドポイントを作成します。
BigQuery 接続（例：GoogleBigQuery1）を選択し、Next をクリックします。
使用するテーブルを選択し、「Confirm」をクリックします。

コネクションとOData エンドポイントを設定したら、Adalo からBigQuery のデータに接続できます。

Adalo でアプリを作成する

Connect AI 側の準備が完了したら、早速Adalo 側でアプリ開発を開始します。

「CREATE NEW APP」をクリックし

今回は「Desktop Web App」を作成します。

template を最初に選ぶことができますが、今回は検証用なので何も無い「Blank」で作成しました。

最後にアプリ名とカラーリング設定を選んで、アプリの準備は完了です。

External Collections の登録

続いてConnect AI への接続をAdalo に追加します。Adalo では「Collection」という形でデータ構造を持ち、アプリのデータを管理することができるのですが、この「Collection」を外部のAPI とシームレスに連携した形で利用することができる「External Collections with APIs」という機能があります。この機能を用いてConnect AI に接続します。

アプリを作成したら、まず Adalo アプリ内でデータを扱うための定義である「Collection」を登録します。Collection は Adalo 内部の独自DBのような「Database Collections」と、外部のAPI に対してシームレスにアクセスすることが可能な「External Collections」があります。今回は外部のAPIに対してアクセスを行うので「External Collections」で登録します。

External Collections の登録画面では最初にコレクション名とAPI のベースとなるURLエンドポイントを指定します。任意のCollection 名とAPI Base URLに先程CData API Server で登録したBigQuery の対象リソースに接続できるOData のエンドポイントを指定します。併せて認証情報として Header に「x-cdata-authtoken」の名前でConnect AI ユーザー登録時に生成されているToken を指定します。

続いてAdalo から実行されるそれぞれのリクエストの関連付けを行います。通常のAPIであれば様々なチューニングが必要となる箇所ですが、BigQuery ではほぼデフォルトの設定のままで進められます。一点だけ設定が必要な箇所として、BigQuery からのレスポンスをレコード単位で識別するために「Get All」の設定にある「Results Key」に「value」を登録しておくことが挙げられます。これを設定したら「Next」をクリックしましょう。