CData JDBC ドライバーを使って JetBrains RubyMine からGoogle Spanner に接続

CData JDBC Driver for Google Spanner は、200 以上のデータソースへの標準化された JDBC 接続を提供し、SaaS やクラウド API をリレーショナルデータベースのように扱えるようにします。これらのドライバーを JetBrains RubyMine に統合することで、IDE から CRM や ERP プラットフォームなどの外部システムに直接接続し、SQL ベースのデータアクセスやリアルタイムクエリが可能になります。

RubyMine は、Ruby と Rails 開発向けの高度な IDE で、高度なコーディング支援、デバッグ、データベースツールを提供します。CData JDBC との統合により、RubyMine から Google Spanner に接続して、Google Spanner のデータ にリアルタイムでアクセスできます。

概要

以下は、統合プロセスの概要です。

1. 環境のセットアップ: RubyMine で Ruby インタープリターを設定します
2. JDBC ドライバーのインストール: RubyMine のデータベース設定に CData JDBC Driver for Google Spanner を追加します
3. 接続: Google Spanner へのライブ接続を確立し、Google Spanner のデータ へのクエリを開始します

RubyMine で Ruby インタープリターを設定

Ruby インタープリターをインストールしたら、RubyMine を開いて環境を設定します。

1. 新しい空のプロジェクトを作成します
2. インタープリターを選択します（例: C:\Ruby34-x64\bin uby.exe）
3. Create をクリックしてプロジェクトを初期化します

CData JDBC Driver for Google Spanner を追加

次に、RubyMine で CData JDBC Driver for Google Spanner を設定します。

1. View メニューから Tool Windows を選択し、Database をクリックしてデータベースパネルを開きます

2. "+" アイコンをクリックし、ドロップダウンから Driver を選択します

3. Data Sources と Drivers ウィンドウで以下を設定します:
   • ドライバーの名前を入力します（例: CData Google Spanner JDBC）
   • Driver Files セクションの "+" をクリックし、Custom JARs を選択します
   
   • cdata.jdbc.googlespanner.jar ファイルを見つけて開きます
   • Class を cdata.jdbc.googlespanner.Google SpannerDriver に設定します

Google Spanner データソースを作成

1. Create Data Source をクリックし、作成したドライバーを選択します
2. 接続ウィンドウで、選択したドライバーが正しいことを確認します
3. 接続の詳細を入力します:
• Name: Google Spanner Connection
• URL: jdbc:googlespanner:User=username;Password=password;
• Username と Password: Google Spanner の資格情報を使用します

4. Test Connection をクリックします。成功したら OK をクリックして保存します

Google Spanner のデータ をリアルタイムでクエリ

接続が確立されると、RubyMine 内から直接 Google Spanner のデータ をリアルタイムでクエリできます。

1. Database Console を開きます
2. SQL クエリを実行します。例:

   SELECT * FROM Google Spanner のデータ_Table LIMIT 10;

これで、RubyMine 内で SQL を使って Google Spanner のデータに簡単にアクセス・操作できるようになりました。コード開発とリアルタイムデータアクセスを一つの統合環境で実現できます。

CData で RubyMine から 300 以上のデータソースに接続

CData JDBC ドライバーは、開発環境にリアルタイムデータ接続をもたらします。CRM、ERP、アナリティクス、クラウド API など 300 以上のソースに対応しており、IDE を離れることなくデータのクエリ、可視化、データ駆動型アプリケーションの構築が可能です。

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