【徹底解説】Wijmo Grid でBigQuery データバインド！インタラクティブWeb アプリ開発ガイド

古川えりか
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
複雑なWijmo Grid × BigQueryの連携をOData APIで実現。BigQueryへのデータバインド方法からインタラクティブグリッド開発まで詳しく解説。Wijmo での開発を大幅に効率化できます。



BigQuery Connector は、BigQuery のデータ をWeb サービスとして提供し、ライブデータへの接続を可能にします。この記事では、JSONP 形式のBigQuery のデータをWijmo Grid から利用する方法を説明します。

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


API Server の設定

以下のリンクからAPI Server の無償トライアルをスタートしたら、セキュアなBigQuery OData サービスを作成していきましょう。

BigQuery への接続

Salesforce Connect からBigQuery のデータを操作するには、まずBigQuery への接続を作成・設定します。

  1. API Server にログインして、「Connections」をクリック、さらに「接続を追加」をクリックします。 接続を追加
  2. 「接続を追加」をクリックして、データソースがAPI Server に事前にインストールされている場合は、一覧から「BigQuery」を選択します。
  3. 事前にインストールされていない場合は、コネクタを追加していきます。コネクタ追加の手順は以下の記事にまとめてありますので、ご確認ください。
    CData コネクタの追加方法はこちら >>
  4. それでは、BigQuery への接続設定を行っていきましょう！ 接続設定

  5. 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。

  6. 接続情報の入力が完了したら、「保存およびテスト」をクリックします。

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。

API Server のユーザー設定

次に、API Server 経由でBigQuery にアクセスするユーザーを作成します。「Users」ページでユーザーを追加・設定できます。やってみましょう。

  1. 「Users」ページで ユーザーを追加をクリックすると、「ユーザーを追加」ポップアップが開きます。
  2. 次に、「ロール」、「ユーザー名」、「権限」プロパティを設定し、「ユーザーを追加」をクリックします。
  3. その後、ユーザーの認証トークンが生成されます。各ユーザーの認証トークンとその他の情報は「Users」ページで確認できます。

BigQuery 用のAPI エンドポイントの作成

ユーザーを作成したら、BigQuery のデータ用のAPI エンドポイントを作成していきます。

  1. まず、「API」ページに移動し、 「 テーブルを追加」をクリックします。
  2. アクセスしたい接続を選択し、次へをクリックします。
  3. 接続を選択した状態で、各テーブルを選択して確認をクリックすることでエンドポイントを作成します。

OData のエンドポイントを取得

以上でBigQuery への接続を設定してユーザーを作成し、API Server でBigQuery データのAPI を追加しました。これで、OData 形式のBigQuery データをREST API で利用できます。API Server の「API」ページから、API のエンドポイントを表示およびコピーできます。

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


API Server の設定

以下のリンクからAPI Server の無償トライアルをスタートしたら、セキュアなBigQuery OData サービスを作成していきましょう。

BigQuery への接続

Salesforce Connect からBigQuery のデータを操作するには、まずBigQuery への接続を作成・設定します。

  1. API Server にログインして、「Connections」をクリック、さらに「接続を追加」をクリックします。 接続を追加
  2. 「接続を追加」をクリックして、データソースがAPI Server に事前にインストールされている場合は、一覧から「BigQuery」を選択します。
  3. 事前にインストールされていない場合は、コネクタを追加していきます。コネクタ追加の手順は以下の記事にまとめてありますので、ご確認ください。
    CData コネクタの追加方法はこちら >>
  4. それでは、BigQuery への接続設定を行っていきましょう！ 接続設定

  5. 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。

  6. 接続情報の入力が完了したら、「保存およびテスト」をクリックします。

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。

API Server のユーザー設定

次に、API Server 経由でBigQuery にアクセスするユーザーを作成します。「Users」ページでユーザーを追加・設定できます。やってみましょう。

  1. 「Users」ページで ユーザーを追加をクリックすると、「ユーザーを追加」ポップアップが開きます。
  2. 次に、「ロール」、「ユーザー名」、「権限」プロパティを設定し、「ユーザーを追加」をクリックします。
  3. その後、ユーザーの認証トークンが生成されます。各ユーザーの認証トークンとその他の情報は「Users」ページで確認できます。

BigQuery 用のAPI エンドポイントの作成

ユーザーを作成したら、BigQuery のデータ用のAPI エンドポイントを作成していきます。

  1. まず、「API」ページに移動し、 「 テーブルを追加」をクリックします。
  2. アクセスしたい接続を選択し、次へをクリックします。
  3. 接続を選択した状態で、各テーブルを選択して確認をクリックすることでエンドポイントを作成します。

OData のエンドポイントを取得

以上でBigQuery への接続を設定してユーザーを作成し、API Server でBigQuery データのAPI を追加しました。これで、OData 形式のBigQuery データをREST API で利用できます。API Server の「API」ページから、API のエンドポイントを表示およびコピーできます。

  1. 必要なWijmo、jQuery、およびKnockout ライブラリをロードします。 
    
<script src="http://code.jquery.com/jquery-1.11.1.min.js"></script>
<script src="http://code.jquery.com/ui/1.11.0/jquery-ui.min.js"></script>
<script src="http://cdn.wijmo.com/themes/aristo/jquery-wijmo.css"></script>
<script src="http://cdn.wijmo.com/jquery.wijmo-pro.all.3.20143.59.min.css"></script>
<script src="http://cdn.wijmo.com/jquery.wijmo-open.all.3.20143.59.min.js"></script>
<script src="http://cdn.wijmo.com/jquery.wijmo-open.all.3.20143.59.min.js"></script>
<script src="http://cdn.wijmo.com/jquery.wijmo-pro.all.3.20143.59.min.js"></script>
<script src="http://cdn.wijmo.com/interop/wijmo.data.ajax.3.20143.59.js"></script>
<script src="http://cdn.wijmo.com/wijmo/external/knockout-2.2.0.js"></script>
<script src="http://cdn.wijmo.com/amd-js/3.20143.59/knockout-3.1.0.js"></script>
<script src="http://cdn.wijmo.com/interop/knockout.wijmo.3.20143.59.js"></script>
  2. ViewModel を作成し、ODataView を使用して接続します。
  3. データバインド：以下は、いくつかのページングボタンを備えたシンプルなテーブルです。マークアップのbody セクションに貼り付けることができます。 
    


リアルタイムでライブBigQuery データを編集

Orders

以下は結果のグリッドです。フィルタリング、ソート、編集、保存ができます。

結果のWijmo グリッド。（Salesforce が表示されています。）

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