C++Builder でBigQuery のデータにデータバインドするコントロールを作成
CData ODBC ドライバー for BigQuery を使用すると、C++Builder の標準データアクセスコンポーネントを使ってライブのBigQuery のデータ への接続を簡単に統合できます。この記事では、C++Builder でシンプルな VCL(Visual Component Library)アプリケーションを作成し、BigQuery のデータ に接続してクエリを実行し、グリッドに結果を表示する方法を説明します。さらに、FireDAC コンポーネントを使ってコードからコマンドを実行する方法も紹介します。
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
BigQuery のデータへの接続を作成
まだ設定していない場合は、ODBC DSN(データソース名)で接続プロパティを指定します。これはドライバーインストールの最終ステップです。Microsoft ODBC データソースアドミニストレーターを使って ODBC DSN を作成・設定できます。
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。
次に、以下の手順に従って Data Explorer を使用し、BigQuery への FireDAC 接続を作成します。
- 新しい VCL Forms アプリケーションで、Data Explorer の FireDAC ノードを展開します。
- Data Explorer の ODBC Data Source ノードを右クリックします。
- Add New Connection をクリックします。
- 接続の名前を入力します。
- 表示される FireDAC Connection Editor で、DataSource プロパティをBigQuery の ODBC DSN の名前に設定します。
BigQuery のデータに接続する VCL アプリケーションを作成
以下の手順に従って、クエリの結果をグリッドに表示するシンプルな VCL アプリケーションからBigQuery のデータ のクエリを開始します。
-
TFDConnection コンポーネントをフォームにドロップし、以下のプロパティを設定します:
- ConnectionDefName:BigQuery への FireDAC 接続を選択します。
- Connected:メニューから True を選択し、表示されるダイアログで資格情報を入力します。
-
TFDQuery コンポーネントをフォームにドロップし、以下のプロパティを設定します:
- Connection:TFDConnection コンポーネントに設定します(まだ指定されていない場合)。
SQL:SQL プロパティのボタンをクリックし、クエリを入力します。例:
SELECT OrderName, Freight FROM Orders
- Active:このプロパティを true に設定します。
TDataSource コンポーネントをフォームにドロップし、以下のプロパティを設定します:
- DataSet:このプロパティのメニューで、TFDQuery コンポーネントの名前を選択します。
-
TDBGrid コントロールをフォームにドロップし、以下のプロパティを設定します:
- DataSource:TDataSource の名前を選択します。
- TFDGUIxWaitCursor をフォームにドロップします — これは実行時エラーを回避するために必要です。
FireDAC コンポーネントを使ってBigQuery にコマンドを実行
TFDConnection および TFQuery コンポーネントを使用して、BigQuery のデータ にクエリを実行できます。このセクションでは、TFQuery コンポーネントを使ったクエリ実行のBigQuery 固有の例を紹介します。
BigQuery のデータに接続
データソースに接続するには、TFDConnection コンポーネントの Connected プロパティを true に設定します。コードから同じプロパティを設定することもできます:
FDConnection1->ConnectionDefName = "CData BigQuery ODBC Source"; FDConnection1->Connected = true;
TFDQuery コンポーネントをBigQuery のデータ に接続するには、コンポーネントの Connection プロパティを設定します。設計時に TFDQuery コンポーネントを追加すると、上記のアプリケーションのように、その Connection プロパティはフォーム上の TFDConnection を指すように自動的に設定されます。
パラメータ化クエリの作成
パラメータ化クエリを作成するには、以下の構文を使用します:
FDQuery1->SQL->Text = "select * from Orders where shipcity = :ShipCity";
FDQuery1->ParamByName("shipcity")->AsString = "New York";
FDQuery1->Open();
上記の例では、文字列型の入力パラメータを名前でバインドし、結果のデータセットを開いています。
ステートメントの準備
ステートメントの準備は、システムリソースと時間の両方でコストがかかります。ステートメントの準備中は、接続がアクティブで開いている必要があります。デフォルトでは、FireDAC は同じクエリを何度もコンパイルすることを避けるためにクエリを準備します。ステートメントの準備を無効にするには、ResourceOptions.DirectExecute を True に設定します。例えば、クエリを一度だけ実行する必要がある場合などです。
クエリの実行
SELECT クエリなど、結果セットを返すクエリを実行するには、Open メソッドを使用します。Open メソッドはクエリを実行し、結果セットを返して開きます。クエリが結果セットを生成しない場合、Open メソッドはエラーを返します。
FDQuery1->SQL->Text = "select * from Orders where shipcity = :ShipCity";
FDQuery1->ParamByName("shipcity")->AsString = "New York";
FDQuery1->Open();
結果セットを返さないクエリを実行するには、ExecSQL メソッドを使用します。クエリが結果セットを返す場合、ExecSQL メソッドはエラーを返します。影響を受けた行数を取得するには、TFD.RowsAffected プロパティを使用します。
FDQuery1->SQL->Text = "delete from Orders where Id = :Id";
FDQuery1->Params->Items[0]->AsString = "x12345";
FDQuery1->ExecSQL();
AnsiString i = FDQuery1->RowsAffected;
ShowMessage("Rows affected: " + i);
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