Spotfire Server から SharePoint データ Operational レポーティングを作成

こんにちは！ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。

CData JDBC Driver for SharePoint をJava reporting server にドロップイン インストールすると、エンタープライズな帳票ソリューションからSharePoint へのリアルタイムなデータ連携が可能になります。この記事では、データソーステンプレートを使ってSpotfire ライブラリを拡張しリモートSharePoint を連携可能にします。そうすると、SharePoint へのあらゆる変更を反映するリアルタイムビジュアライゼーションの作成および共有ができます。

JDBC データソースとしてSharePoint に接続

CData JDBC Driver for SharePoint をSpotfire Server にインストールするには、driver JAR をクラスパスにドロップして、ここではデータソーステンプレートを使います。

1. ドライバーをSpotfire Server のクラスパスに追加するには、インストールフォルダの［lib］サブフォルダからSpotfire Server インストレーションの［lib］サブフォルダにdriver JAR をコピーします。例：MySpotfireServerHomeDirectory/tomcat/lib

   Note：.lic ファイルはJAR と同じフォルダに配置される必要があります。

2. ［TIBCO Spotfire Server Configuration Tool］で［Configuration］タブをクリックし、［Configuration Start］ノードのデータソーステンプレートを選択します。
3. 以下を使って新しいデータソーステンプレートを作成します：

   
   <jdbc-type-settings>
     <type-name>sharepoint</type-name>
     <driver>cdata.jdbc.sharepoint.SharePointDriver</driver>
     <connection-url-pattern>jdbc:sharepoint:</connection-url-pattern>
     <ping-command>SELECT * FROM Projects LIMIT 1</ping-command>
     <connection-properties>
       <connection-property>
         <key>User</key>
         <value>myuseraccount</value>
       </connection-property>
       <connection-property>
         <key>Password</key>
         <value>mypassword</value>
       </connection-property>
       <connection-property>
         <key>Auth Scheme</key>
         <value>NTLM</value>
       </connection-property>
       <connection-property>
         <key>URL</key>
         <value>http://sharepointserver/mysite</value>
       </connection-property>
       <connection-property>
         <key>SharePointEdition</key>
         <value>SharePointOnPremise</value>
       </connection-property>
     </connection-properties>
     <fetch-size>10000</fetch-size>
     <batch-size>100</batch-size>
     <max-column-name-length>32</max-column-name-length>
     <table-types>TABLE, VIEW</table-types>
     <supports-catalogs>true</supports-catalogs>
     <supports-schemas>true</supports-schemas>
     <supports-procedures>false</supports-procedures>
     <supports-distinct>true</supports-distinct>
     <supports-order-by>true</supports-order-by>
     <column-name-pattern>"$$name$$"</column-name-pattern>
     <table-name-pattern>"$$name$$"</table-name-pattern>
     <schema-name-pattern>"$$name$$"</schema-name-pattern>
     <catalog-name-pattern>"$$name$$"</catalog-name-pattern>
     <procedure-name-pattern>"$$name$$"</procedure-name-pattern>
     <column-alias-pattern>"$$name$$"</column-alias-pattern>
     <string-literal-quote>'</string-literal-quote>
     <max-in-clause-size>1000</max-in-clause-size>
     <condition-list-threshold>10000</condition-list-threshold>
     <expand-in-clause>false</expand-in-clause>
     <table-expression-pattern>[$$catalog$$.][$$schema$$.]$$table$$</table-expression-pattern>
     <procedure-expression-pattern>[$$catalog$$.][$$schema$$.]$$procedure$$</procedure-expression-pattern>
     <procedure-table-jdbc-type>0</procedure-table-jdbc-type>
     <procedure-table-type-name></procedure-table-type-name>
     <date-format-expression>$$value$$</date-format-expression>
     <date-literal-format-expression>'$$value$$'</date-literal-format-expression>
     <time-format-expression>$$value$$</time-format-expression> 
     <time-literal-format-expression>'$$value$$'</time-literal-format-expression>
     <date-time-format-expression>$$value$$</date-time-format-expression>
     <date-time-literal-format-expression>'$$value$$'</date-time-literal-format-expression>
     <java-to-sql-type-conversions>VARCHAR($$value$$) VARCHAR(255) INTEGER BIGINT REAL DOUBLE PRECISION DATE TIME TIMESTAMP</java-to-sql-type-conversions>
     <temp-table-name-pattern>$$name$$#TEMP</temp-table-name-pattern>
     <create-temp-table-command>CREATE TABLE $$name$$#TEMP $$column_list$$</create-temp-table-command>
     <drop-temp-table-command>DROP TABLE $$name$$#TEMP</drop-temp-table-command>
     <data-source-authentication>false</data-source-authentication>
     <lob-threshold>-1</lob-threshold>
     <use-ansii-style-outer-join>false</use-ansii-style-outer-join>
     <credentials-timeout>86400</credentials-timeout>
   </jdbc-type-settings>
   

4. Spotfire Server service を再起動します。

ドライバーが標準SQL をサポートしているため、Spotfire Platform の使い慣れたインターフェースにSharePoint へのリアルタイム連携を統合します。Spotfire Professional 、およびJaspersoft Studio を含むその他のアプリケーションからSharePoint にデータ連携するには、［Information Designer］でinformation linkを作成します。

カラムやフィルターを選択するごとに、Spotfire Server はinformation link下のSQL クエリをビルドします。［Open Data］をクリックしてSpotfire にデータをロードします。

これで帳票の作成者は、Spotfire データテーブルに基づいてSharePoint ビジュアライゼーションをビルドできます。SQL クエリを書く必要はありません。帳票のビューアは、正確で最新のSharePoint を連携取得することができます。