コネクタを設定する

機能の提供状況

この機能はすべてのリージョンで利用できるわけではありません。お使いのリージョンでサポートされているかどうかを確認し、代替ソリューションを検討するには、データセンターとリージョンの提供状況ページを参照してください。

Lensでデータをクエリする前に、サポートされているデータソースへの接続を設定する必要があります。Lensは、NRDBデータにアクセスするためのsystem connectorsと、外部データベースやその他のデータソースに接続するためのdata connectorsの両方を提供します。

要件

data connectorsをセットアップする前に、以下の要件を満たしていることを確認してください。

権限

Organization Managerの場合、デフォルトですべてのLens機能にアクセスする権限があります。Organization Managerではない場合、Authentication Domain Managerは以下のいずれかの方法を使用して、必要なLens権限を持つ組織スコープのカスタムロールを付与する必要があります：

NerdGraph：NerdGraph経由で組織スコープのカスタムロールを作成し、以下の表の権限IDをpermissionIds配列に追加します。
UI：組織スコープの新しいカスタムロールを作成するか、既存のロールを編集して、次の表に示すように、Query Your Dataセクションからconnectorまたはmaterialized viewの機能を追加します。

重要

一部の機能は、他の機能よりも幅広いアクセス権を付与します。たとえば、Modifyは作成、更新、削除、およびクエリまたはリフレッシュのアクセス権も付与します。より限定的な機能のみを付与したい場合は、Modifyの代わりにその特定の機能を選択してください。

次の権限 ID はLens connectorsへのアクセスを制御します:

機能	権限ID	説明
Lens Connector > Read	`nr_lens.read.catalogs`	connectorsとその詳細を表示
Lens Connector > Modify	`nr_lens.read.catalogs` `nr_lens.create.catalogs` `nr_lens.update.catalogs` `nr_lens.delete.catalogs` `nr_lens.query.connector`	表示、作成、編集、削除、およびクエリ connectors
Lens Connector > Other：Query Connectors	`nr_lens.query.connector`	〜によって付与される広範なアクセス権なしで、connectorsに対する明示的なクエリ権限を付与します。Modify

次の権限 ID はmaterialized viewsへのアクセスを制御します:

機能	権限ID	説明
Lens Materialized Views > Read	`nr_lens.read.materialized_views`	View materialized views
Lens Materialized Views > Modify	`nr_lens.read.materialized_views` `nr_lens.create.materialized_views` `nr_lens.update.materialized_views` `nr_lens.refresh.materialized_views` `nr_lens.delete.materialized_views`	表示、作成、編集、更新、および削除 materialized views
Lens Materialized Views > Other：Refresh Materialized Views	`nr_lens.refresh.materialized_views`	によって付与される幅広いアクセス権なしで、materialized viewsに対する明示的なリフレッシュ権限を付与しますModify

データベースアクセス要件

外部データベースがIPアドレスによってアクセスを制限している場合、Lensが接続してデータをクエリできるように、New RelicのIPアドレスをホワイトリストに登録する必要があります。データベースの許可リストに追加するIPアドレスのリストは、こちらで確認してください。

System connectors

Lens NRDB データにアクセスするための 3 つのsystem connectorsを提供します。これらconnectorsは自動的に使用可能になり、セットアップは必要ありません。

Connector	説明	アクセスレベル
Telemetry	NRDB からトランザクション、ログ、メトリクスなどのテレメトリーデータにアクセスします。	アカウントレベル。権限を持つアカウントのデータにのみアクセスできます。
Entity	サービス、ホスト、アプリケーションなどの NRDB からのエンティティデータにアクセスします。	アカウントレベル。権限を持つアカウントのデータにのみアクセスできます。
Materialized views	NRDB に保存されているmaterialized viewデータ (複数のデータベースを結合するクエリの結果) にアクセスします。	組織レベル。Lensアクセス権を持つすべてのユーザーはmaterialized viewsクエリできます。

Data connectors

Data connectors Lensをデータベース、データウェアハウス、スプレッドシートなどの外部データソースに接続します。connectorsを作成、編集、または削除するには、特定のRBAC権限が必要です。

アクセス制御

Lens connectorsをクエリできるユーザーを制御するには、次の 2 つの方法があります。

RBAC 権限: Lens connectors RBAC 権限を持つユーザーは、組織内のすべてのconnectorsを書き込むことができます。
きめ細かいアクセスコントロール：広範なRBAC権限を持たないユーザーでも、それらのconnectorsへのきめ細かいアクセス権が付与されていれば、特定のconnectorsをクエリできます。これは、次の手順の一部として、connectorを作成するときに設定します。

作成する connector

data connectorを設定するには:

one.newrelic.com > Administration > Connectorsに移動します。
Create a connectorをクリックします。
ドロップダウンメニューからconnectorタイプを選択します。
選択したconnectorタイプに必要な接続情報を入力します。
RBAC 権限を持たないユーザーまたはグループにこのコネクタへのアクセスを許可するには、 Access controlセクションからきめ細かなアクセス制御を構成します。
1. ユーザーまたはグループを含むAuth domainを選択します。
2. User or groupを選択します。
3. Lens Viewerロールを選択します。
4. さらにユーザーまたはグループを追加するには、 Addをクリックして上記の手順を繰り返します。
Createをクリックします。

connectorを作成した後:

スキーマを表示またはconnectorを削除するには、 connector行からのメニュー。
アクセス制御設定を更新するには、 connectorを選択し、アクセス許可を追加または削除して、変更を保存します。
connector設定を更新するには、 connectorを削除し、新しい詳細で再作成します。

Connector

必須フィールドを表示するには、 connectorタイプを選択してください。

Google Sheetsに接続して、 Lensから直接スプレッドシートデータを作成します。

パラメータ	説明
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。たとえば、 `gsheets` または `employee_data` 。
資格情報キー	Google クラウドサービスアカウントの Base64 でエンコードされた JSON キー。これにより、 Lens Google Sheets API で認証されます。手順については、「サービスアカウント認証情報キーの生成」を参照してください。
シートID	Lensを通じてアクセスするすべてのシートに関する情報が含まれるメタデータ Google スプレッドシートの ID。手順については、「Google スプレッドシートのアクセスを設定する」をご覧ください。

パラメータ

説明

名前

クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。たとえば、

gsheets

または

employee_data

。

資格情報キー

Google クラウドサービスアカウントの Base64 でエンコードされた JSON キー。これにより、 Lens Google Sheets API で認証されます。手順については、

「サービスアカウント認証情報キーの生成」を

参照してください。

シートID

Lensを通じてアクセスするすべてのシートに関する情報が含まれるメタデータ Google スプレッドシートの ID。手順については、

「Google スプレッドシートのアクセスを設定する」を

ご覧ください。

サービスアカウント認証情報キーを生成する

Google Sheetsを使用してLens認証するには、 Google Cloudサービスアカウントを作成し、JSON キーを生成する必要があります。

サービスアカウントを作成する

Google Cloudサービスアカウントを作成するには、「サービスアカウントの作成」の手順に従います。

キー作成の権限を設定する

サービスアカウントのキーを作成するには、適切な権限が必要です。必要な権限の詳細については、「必要な権限」を参照してください。

JSONキーを作成する

サービスアカウントの JSON キーを生成するには、「サービスアカウントキーを作成する」の手順に従います。

JSONキーをbase64に変換する

Lensで JSON キーを使用するには、JSON ファイルの内容全体を base64 エンコードに変換し、テキストファイルに保存します。

Googleスプレッドシートへのアクセスを設定する

認証情報キーを生成したら、Google スプレッドシートへのアクセスを構成します。

Lensデータにアクセスできるようにするには、接続する各 Google スプレッドシートのサービスアカウントのメールアドレスに読み取り権限を付与します。

メタデータシートを作成する

Lensで利用可能なシートを管理するには、次の 4 つの列を含む新しい Google スプレッドシートを作成します。

Sheetname : Lensを使用してアクセスする各シートの名前。リストされているすべてのシートは、サービスアカウントからアクセスできる必要があります。
Sheetid : 各シートの一意の識別子。これはシート URL: https://docs.google.com/spreadsheets/d/SHEET_ID/editで確認できます。
所有者: シートの所有者。デフォルト値としてTrinoを使用します。
注記: シートに関する追加の注記または説明。

Lensメタデータを読み取れるようにするには、メタデータシートの読み取り権限をサービスアカウントに付与します。

メタデータシートIDをコピーする

connectorを構成するには、メタデータシート URL からシート ID をコピーします。シート ID は URL 内で次のように表示されます: https://docs.google.com/spreadsheets/d/SHEET_ID/edit 。

重要

Glue データカタログと Iceberg データを含む S3 バケットは、同じ AWS リージョンに存在する必要があります。

メタデータ管理にGlue Data Catalogを使用して、 AWSに保存されているApache Icebergテーブルに接続します。

付与 Lens

Lens を Iceberg テーブルに接続するには：

IAMポリシーを作成する

次の権限を持つIAM ポリシーを作成し、 Lens Glue メタデータと S3 内のデータファイルを読み取ることを許可します。{REGION} 、 {ACCOUNT_ID} 、 {DATABASE_NAME} 、 {S3_BUCKET_NAME}を実際の値に置き換えます。入力したポリシー名をメモしてください。このポリシーを IAM ロールにアタッチするときに必要になります。

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Action": [
        "glue:GetDatabase",
        "glue:GetTable",
        "glue:GetTables",
        "glue:SearchTables",
        "glue:GetPartition",
        "glue:GetPartitions",
        "glue:BatchGetPartition"
      ],
      "Effect": "Allow",
      "Resource": [
        "arn:aws:glue:{REGION}:{ACCOUNT_ID}:catalog",
        "arn:aws:glue:{REGION}:{ACCOUNT_ID}:database/{DATABASE_NAME}",
        "arn:aws:glue:{REGION}:{ACCOUNT_ID}:table/*"
      ]
    },
    {
      "Action": ["s3:GetObject", "s3:ListBucket", "s3:GetBucketLocation"],
      "Effect": "Allow",
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::{S3_BUCKET_NAME}",
        "arn:aws:s3:::{S3_BUCKET_NAME}/*"
      ]
    }
  ]
}

信頼関係を持つIAMロールを作成する

IAMロールを作成し、Lensサービスアカウントがそれを引き受けられるように信頼関係を設定してください。ロールを設定する際は、以下の値を使用してください：

信頼されたエンティティタイプ: AWS アカウント
アカウント ID : 017663287629 (New Relic の AWS アカウント)
Require external ID：有効。AWSではロールの作成を完了するために値が必要なため、一時的なプレースホルダー（たとえばtemp-id）を入力します。これは、次のステップでLensが生成する外部IDに置き換えます。
権限ポリシー: 前の手順で作成したポリシー名を検索して選択します。
信頼ポリシーは次の形式と一致する必要があります。<AUTO_GENERATED_EXTERNAL_ID_FROM_LENS_UI>を、上記で入力したのと同じ一時的なプレースホルダーに置き換えます — この値は、後の手順でLensが生成した実際の外部IDで再度更新します。
```
{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "AWS": "arn:aws:iam::017663287629:user/service_fdp_customer_account_data_access"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "sts:ExternalId": "<AUTO_GENERATED_EXTERNAL_ID_FROM_LENS_UI>"
        }
      }
    }
  ]
}
```
ロールを作成したら、ロールの概要ページを開き、Role ARNをコピーします。次のステップでconnectorを作成するために、この ARN が必要になります。

作成 connector

one.newrelic.com > Administration > Connectorsに移動し、Create a connectorをクリックし、Icebergを選択して、以下の詳細を入力します：

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述する際にこのconnectorを識別するための一意の名前。名前は `nrlens-` で始まる必要があります。	`nrlens-CostDB` , `nrlens-Customermetadata`
aws_リージョン	Iceberg テーブルが保存されている AWS リージョン。インフラストラクチャチームからこれを入手します。	`us-east-2`
グルーカタログID	リージョン内で Glue データカタログを一意に識別する 12 桁の AWS アカウント ID。これはAWS Consoleの Account Settings [アカウント設定]で見つかります。	`123456789012`
aws_iam_role_arn	前の手順でコピーした Role ARN [ロールARN]。	`arn:aws:iam::123456789012:role/ExampleRole`

Createをクリックします。Lensはconnectorの外部IDを自動生成します。

生成された外部IDで信頼ポリシーを更新する

connector'sの詳細ビューを開き、自動生成された外部IDをコピーします。
AWSで、IAMロールの信頼ポリシーを編集し、sts:ExternalIdの一時的なプレースホルダーの値をLensからコピーした外部IDに置き換えます。

Snowflakeデータウェアハウスに接続してcloudデータを作成します。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。	`Employeedata`
username	認証用の Snowflake ユーザー名。	`user123`
password	Snowflake ユーザーのパスワード。	`password@123`
接続URL	Snowflake に接続するための JDBC URL。フォーマット: `jdbc:snowflake://ACCOUNT.snowflakecomputing.com` 。	`jdbc:snowflake://ACCOUNT.snowflakecomputing.com`
アカウント	Snowflake アカウント識別子。これは、Snowflake URL または、Snowflake コンソールの Admin > Accounts で見つかります。	`ACCOUNT`
データベース	接続する Snowflake データベースの名前。	`DATABASE`
役割	ユーザーに割り当てられた Snowflake ロール。これによってアクセス権限が決まります。	`ROLE`
倉庫	計算リソースに使用する Snowflake ウェアハウスの名前。	`WAREHOUSE`

リレーショナルデータをクエリするには、 PostgreSQLデータベースに接続します。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。	`salesdata`
接続URL	PostgreSQL に接続するための JDBC URL。フォーマット: `jdbc:postgresql://[host]:[port]/[database]` 。	`jdbc:postgresql://cluster.amazonaws.com:5432/test_db`
username	PostgreSQL データベースのユーザー名。	`username`
password	PostgreSQL ユーザーのパスワード。	`password`

リレーショナルデータをクエリするには、 MySQLデータベースに接続します。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。	`CRMdata`
接続URL	MySQL に接続するための JDBC URL。フォーマット: `jdbc:mysql://[host]:[port]` 。	`jdbc:mysql://test-db-mysql.cluster-cl3aokvievxs.us-east-2.rds.amazonaws.com:3306`
username	MySQL データベースのユーザー名。	`username`
password	MySQL ユーザーのパスワード。	`password`

Amazon Redshiftデータウェアハウスに接続して、分析データを作成します。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。	`AppDB`
接続URL	Redshift に接続するための JDBC URL。フォーマット: `jdbc:redshift://[host]:[port]/[database]` 。	`jdbc:redshift://example.net:5439/database`
username	Redshift データベースのユーザー名。	`root`
password	Redshift ユーザーのパスワード。	`password`

cloudデータウェアハウスのテーブルをクエリするには、Google BigQueryに接続します。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。	`bigquery_data`
プロジェクトID	Google CloudプロジェクトID。	`my-gcp-project`
資格情報キー	Google Cloudサービスアカウントのbase64エンコードされたJSONキー。これにより、LensがBigQueryで認証されます。手順については、「サービスアカウントの認証情報キーの生成」を参照してください。	`<base64-encoded-json-key>`

パラメータ

説明

サンプル値

名前

クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。

bigquery_data

プロジェクトID

Google CloudプロジェクトID。

my-gcp-project

資格情報キー

Google Cloudサービスアカウントのbase64エンコードされたJSONキー。これにより、LensがBigQueryで認証されます。手順については、「

サービスアカウントの認証情報キーの生成

」を参照してください。

<base64-encoded-json-key>

サービスアカウント認証情報キーを生成する

Lens を BigQuery で認証するには、適切な BigQuery ロールを持つ Google Cloud サービスアカウントと、そのアカウントのJSONキーが必要です。

サービスアカウントを作成する

まだサービスアカウントをお持ちでない場合は、サービスアカウントの作成を参照して作成してください。

BigQueryロールを付与する

データの読み取りとクエリの実行は別々のBigQuery権限であるため、サービスアカウントにこれら両方のロールを付与するには、「IAMロールの付与」を参照してください：

BigQuery Data Viewer （roles/bigquery.dataViewer）：connectorがテーブルデータとメタデータを読み取れるようにします。より厳密なアクセスにするために、プロジェクト全体ではなく特定のデータセットにこれをスコープできます。
BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser)：connectorがクエリを実行できるようにします。BigQueryではジョブの実行はデータセットレベルの権限ではないため、これをプロジェクトレベルで付与してください。

JSONキーを作成する

サービスアカウントのJSONキーを生成する手順については、「サービスアカウントキーの作成」を参照してください。

JSONキーをbase64に変換する

Lensで JSON キーを使用するには、JSON ファイルのコンテンツ全体を base64 エンコードに変換します：

bash

$base64 -i your-key-file.json | tr -d '\n'

connectorを作成したら、出力をcredential_keyフィールドにコピーしてください。

Prometheusに接続してメトリクスデータを書き込みます。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。	`MetricsDB`
ウリ	Prometheus サーバーの URL。	`http://localhost:9090`
ユーザー名（オプション）	Prometheus サーバーで基本認証が必要な場合のユーザー名。	`username`
パスワード（オプション）	基本認証のパスワード。	`password`
query_chunk_duration （オプション）	Prometheus に送信される各クエリチャンクの期間。チャンクが小さいとメモリの使用量は減りますが、 requestsの数は増加します。	`1d`
max_query_range （オプション）	クエリの最大時間範囲。Lensこの範囲を `query_chunk_duration` に基づいてチャンクに分割します。	`21d`
cache_ttl （オプション）	更新する前にこのデータソースの値をキャッシュする期間。	`30s`

MongoDBデータベースに接続してドキュメントデータを記述します。

重要

接続 URL にはパスワードなどの機密情報が含まれているため、設定後は読み取ることができません。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。	`CustomerDB`
接続URL	MongoDB 接続文字列。フォーマット: `mongodb://<user>:<pass>@<host>:<port>/` 。ユーザー名とパスワードは両方とも URL エンコードされている必要があります。	`mongodb://user:pass@cluster.mongodb.net:27017/`

パラメータ

説明

サンプル値

名前

クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。

CustomerDB

接続URL

MongoDB 接続文字列。フォーマット:

mongodb://<user>:<pass>@<host>:<port>/

。ユーザー名とパスワードは両方とも URL エンコードされている必要があります。

mongodb://user:pass@cluster.mongodb.net:27017/

MongoDB Atlasユーザーの場合: Lensに入力するユーザー名とパスワードはユーザーの資格情報であり、Atlas Web UIへのログインに使用する資格情報ではありません。

URL エンコード: ユーザー名とパスワードは URL エンコードする必要があります。

Elasticsearchに接続して、検索データと分析データを作成します。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。
ホスト	Elasticsearch サーバーのホスト名または IP アドレス。
port	Elasticsearch サーバーのポート番号。
安全	認証のためのセキュリティ方法。
username	認証用の Elasticsearch ユーザー名。
password	Elasticsearch ユーザーのパスワード。
tls_enabled （オプション）	Elasticsearch サーバーへの安全な接続のために TLS を有効にします。

AWS CloudWatchに接続してクラウドモニタリングデータを書き込みます。

重要

CloudWatch connectorはリージョン固有です。クエリを実行する AWS リージョンごとに個別のconnectorsを作成します。

付与 Lens

LensをCloudWatchメトリクスに接続するには：

IAMポリシーを作成する

次の権限を持つIAM ポリシーを作成して、 Lens AWSアカウントから CloudWatchメトリクスを読み取ることを許可します。入力したポリシー名をメモしてください。このポリシーを IAM ロールにアタッチするときに必要になります。

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "cloudwatch:ListMetrics",
        "cloudwatch:GetMetricData",
        "cloudwatch:GetMetricStatistics",
        "tag:GetResources"
      ],
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

信頼関係を持つIAMロールを作成する

信頼されたエンティティタイプ: AWS アカウント
アカウント ID : 017663287629 (New Relic の AWS アカウント)
Require external ID：有効。AWSではロールの作成を完了するために値が必要なため、一時的なプレースホルダー（たとえばtemp-id）を入力します。これは、次のステップでLensが生成する外部IDに置き換えます。
権限ポリシー: 前の手順で作成したポリシー名を検索して選択します。
信頼ポリシーは次の形式と一致する必要があります。<AUTO_GENERATED_EXTERNAL_ID_FROM_LENS_UI>を、上記で入力したのと同じ一時的なプレースホルダーに置き換えます — この値は、後の手順でLensが生成した実際の外部IDで再度更新します。
```
{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "AWS": "arn:aws:iam::017663287629:user/service_fdp_customer_account_data_access"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "sts:ExternalId": "<AUTO_GENERATED_EXTERNAL_ID_FROM_LENS_UI>"
        }
      }
    }
  ]
}
```
ロールを作成したら、ロールの概要ページを開き、Role ARNをコピーします。次のステップでconnectorを作成するために、この ARN が必要になります。

作成 connector

one.newrelic.com > Administration > Connectorsに移動し、Create a connectorをクリックしてAWS CloudWatchを選択し、前の手順のRole ARNを使用して次の詳細を入力します：

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述する際にこのconnectorを識別するための一意の名前。名前は `nrlens-` で始まる必要があります。	`nrlens-cloudwatch-metrics`
aws_リージョン	CloudWatch データが保存される AWS リージョン。	`us-east-2`
aws_iam_role_arn	前の手順でコピーした Role ARN [ロールARN]。	`arn:aws:iam::123456789012:role/LensCloudwatchAccessRole`

パラメータ

説明

サンプル値

名前

クエリを記述する際にこのconnectorを識別するための一意の名前。名前は

nrlens-

で始まる必要があります。

nrlens-cloudwatch-metrics

aws_リージョン

CloudWatch データが保存される AWS リージョン。

us-east-2

aws_iam_role_arn

前の手順でコピーした

Role ARN

[ロールARN]。

arn:aws:iam::123456789012:role/LensCloudwatchAccessRole

Createをクリックします。Lensはconnectorの外部IDを自動生成します。

生成された外部IDで信頼ポリシーを更新する

connector'sの詳細ビューを開き、自動生成された外部IDをコピーします。
AWSで、IAMロールの信頼ポリシーを編集し、sts:ExternalIdの一時的なプレースホルダーの値をLensからコピーした外部IDに置き換えます。

ClickHouseに接続して分析データを作成します。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。	`AnalyticsDB`
username	ClickHouse データベースのユーザー名。	`admin`
password	ClickHouse ユーザーのパスワード。	`password`
接続URL	ClickHouse に接続するための JDBC URL。フォーマット: `jdbc:clickhouse://<host>:8123/<database>?ssl=true` 。	`jdbc:clickhouse://clickhouse.example.com:8123/analytics_db?ssl=true`

リレーショナルデータをクエリするには、 Microsoft SQL Serverに接続します。

パラメータ	説明	サンプル値
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。	`SalesDB`
接続URL	SQL Server に接続するための JDBC URL。フォーマット: `jdbc:sqlserver://<host>:<port>;databaseName=<database>;encrypt=false` 。	`jdbc:sqlserver://sqlserver.example.com:1433;databaseName=sales_db;encrypt=false`
username	SQL Server データベースのユーザー名。	`sa`
password	SQL Server ユーザーのパスワード。	`password`

Lensから直接データをクエリするには、Databricks (Azure)に接続してください。

パラメータ	説明
名前	クエリを記述するときにこのconnectorを識別する一意の名前。たとえば、 `databricks` または `employee_data` 。
rest_catalog_uri	クエリを実行しているDatabricksカタログのURIです。形式： `https://adb-<workspace-id>.azuredatabricks.net/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest`
rest_catalog_warehouse	Databricks (Azure)ワークスペースのカタログ名です。
oauth2_server_uri	Lens経由でクエリを実行するDatabricks (Azure)ワークスペースのOAuth2サーバーURIです。
oauth2_token	Databricks (Azure)ワークスペースの OAuth2トークンを作成してください。
azure_access_key	Azure Storageアカウントのアクセスキーです。

設定を確認する

connectorが機能していることを確認するには：

connector行のメニューからスキーマを表示して、Lensがデータソースのテーブルを表示できることを確認してください。
connection_name.schema.table形式を使用してコネクタをクエリします。クエリが結果を返した場合、connectorは正しく設定されています。

マテリアライズド・ビューをサポートするためにconnectorをセットアップしている場合、materialized viewが正常に作成されることで、connectorがエンドツーエンドで機能することが確認できます。

レンズの概要

Lensの機能、ケイパビリティ、およびユースケースについて学びます。

Lensでデータをクエリする

書き込みビルダー、ノートブック、ダッシュボードのデータ。

マテリアライズドビュー

パフォーマンスを向上させるために、 materialized viewsを作成して管理します。

この機械翻訳は、参考として提供されています。

機能の提供状況

要件 .css-21sua1{background:none;border:none;width:0;padding:0;}

権限

重要

マテリアライズドビューの権限

データベースアクセス要件

System connectors

Data connectors

アクセス制御

作成する connector

Connector

Google スプレッドシートコネクタ

氷山コネクタ

スノーフレークコネクタ

PostgreSQLコネクタ

MySQLコネクタ

Redshiftコネクタ

BigQueryコネクタ

プロメテウスコネクタ

MongoDBコネクタ

Elasticsearchコネクタ

AWS CloudWatch コネクタ

ClickHouseコネクタ

SQL Server コネクタ

Databricks（Azure）コネクタ

設定を確認する

関連トピック

レンズの概要

Lensでデータをクエリする

マテリアライズドビュー

要件