AWS Lambda でリアルタイムSQL Analysis Services のデータにアクセス

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
CData JDBC Driver を使用して、AWS Lambda からリアルタイムSQL Analysis Services のデータに接続。

AWS Lambda は、新しい情報やイベントに素早く応答するアプリケーションを構築できるコンピューティングサービスです。CData JDBC Driver for SQL Analysis Services と組み合わせることで、AWS Lambda 関数からリアルタイムSQL Analysis Services のデータを操作できます。この記事では、Eclipse で構築した AWS Lambda 関数からSQL Analysis Services のデータに接続してクエリを実行する方法を説明します。

なお、この記事の執筆時点(2022年6月)では、AWS Toolkit for Eclipse がサポートする最新バージョンは Eclipse 2019-12 および Java 8 となっています。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムSQL Analysis Services のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。SQL Analysis Services に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接SQL Analysis Servicesにプッシュし、サポートされていない操作(主に SQL 関数や JOIN 操作)は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。さらに、動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してSQL Analysis Services のデータの操作・分析が可能です。

接続プロパティの設定と接続文字列の構築

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。

NOTE: AWS Lambda 関数で JDBC ドライバーを使用するには、ライセンス(製品版または試用版)とランタイムキー(RTK)が必要です。ライセンス(または試用版)の取得については、弊社営業チームまでお問い合わせください

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、SQL Analysis Services JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.ssas.jar

接続プロパティ(RTK を含む)を入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

AWS Lambda 関数の作成

  1. CData JDBC Driver for SQL Analysis Services のインストーラーをダウンロードし、パッケージを解凍して JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。
  2. AWS Toolkit for Eclipse を使用して、Eclipse で新しい AWS Lambda Java プロジェクトを作成します。詳細な手順は AWS のチュートリアル(amazon.com)を参照してください。

    この記事では、テーブル名を入力として渡せるように、プロジェクトのInput Type を「Custom」に設定します。

  3. CData JDBC Driver for SQL Analysis Services の JAR ファイル(cdata.jdbc.ssas.jar)をビルドパスに追加します。このファイルは INSTALL_PATH\lib\ にあります。
  4. Java クラスに以下の import 文を追加します。
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.ResultSet;
    import java.sql.ResultSetMetaData;
    import java.sql.SQLException;
    import java.sql.Statement;
    
  5. handleRequest メソッドの本体を以下のコードに置き換えます。DriverManager.getConnection メソッド呼び出し内の接続文字列は、実際の値に置き換えてください。

    String query = "SELECT * FROM " + input;
    
    try {
    	Class.forName("cdata.jdbc.ssas.SSASDriver");
    } catch (ClassNotFoundException ex) {
    	context.getLogger().log("Error: class not found");
    }
    
    Connection connection = null;
    
    try {
    	connection = DriverManager.getConnection("jdbc:cdata:ssas:RTK=52465...;User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://localhost/OLAP/msmdpump.dll;");
    } catch (SQLException ex) {
    	context.getLogger().log("Error getting connection: " + ex.getMessage());
    } catch (Exception ex) {
    	context.getLogger().log("Error: " + ex.getMessage());
    }
    
    if(connection != null)
    {
    	context.getLogger().log("Connected Successfully!\n");
    }
    
    ResultSet resultSet = null;
    try
    {
    	//executing query
    	Statement stmt = connection.createStatement();
    	resultSet = stmt.executeQuery(query);
    
    	ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
    	int numCols = metaData.getColumnCount();
    
    	//printing the results
    	while(resultSet.next())
    	{
    		for(int i = 1; i <= numCols; i++)
    		{
    			System.out.printf("%-25s", (resultSet.getObject(i) != null) ? resultSet.getObject(i).toString().replaceAll("\n", "") : null );
    		}
    		System.out.print("\n");
    	}
    }
    catch (SQLException ex)
    {
    	System.out.println("SQL Exception: " + ex.getMessage());
    }
    catch (Exception ex)
    {
    	System.out.println("General exception: " + ex.getMessage());
    }
    
    String output = "query: " + query + " complete";
    return output;
    

Lambda 関数のデプロイと実行

Eclipse で関数をビルドしたら、アップロードして実行する準備が整います。この記事では出力を AWS ログに書き込んでいますが、これをテンプレートとして、AWS Lambda 関数でSQL Analysis Services のデータを操作する独自のカスタムビジネスロジックを実装できます。

  1. パッケージを右クリックして、Amazon Web Services -> Upload function to AWS Lambda を選択します。
  2. 関数に名前を付け、IAM ロールを選択し、タイムアウト値を関数が完了するのに十分な値に設定します(クエリの結果サイズによって異なります)。
  3. パッケージを右クリックして、Amazon Web Services -> Run function on AWS Lambda を選択し、クエリ対象のSQL Analysis Servicesオブジェクト名(例:「Adventure_Works」)を入力します。
  4. ジョブの実行後、CloudWatch ログで出力を確認できます。

無償トライアル・詳細情報

CData JDBC Driver for SQL Analysis Services の30日間の無償トライアルをダウンロードして、AWS Lambda でリアルタイムSQL Analysis Services のデータを活用してみてください。ご不明な点があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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