5 Gestión de conexiones a base de datos para el modelado de datos

Los administradores crean y gestionan conexiones a base de datos en la nube para el modelado de datos relacionales y no relacionales, como los datos de Essbase, Snowflake u Oracle Enterprise Performance Management (Oracle EPM). No es necesario que sus datos de negocio estén en un único lugar. Conéctese a varias bases de datos en la nube para que los modeladores y los analistas empresariales puedan analizar los datos de la empresa independientemente de la ubicación de su almacenamiento.

Temas

Modelado de datos en un cubo de Essbase

Conéctese a una base de datos de Essbase para crear modelos de datos y visualizarlos a partir de cubos de Essbase.

Solo puede modelar los datos de Essbase en la herramienta de administración de modelos.
Antes de empezar, despliegue Data Gateway con la instancia de Oracle Analytics y configure un agente de Data Gateway para comunicarse con el despliegue remoto de Essbase.
  1. En la capa física, cree una base de datos:
    1. Haga clic con el botón derecho en el panel Capa física y seleccione Crear nueva base de datos.
    2. En el cuadro de diálogo Base de datos, especifique un nombre para identificar la base de datos en Oracle Analytics.
    3. Seleccione el tipo de base de datos (por ejemplo, Essbase 11) y haga clic en Aceptar.
  2. En la capa física, cree un pool de conexiones:
    1. Haga clic con el botón derecho en la base de datos nueva, haga clic en Crear nuevo objeto y, a continuación, seleccione Pool de conexiones de base de datos.
    2. En el cuadro de diálogo Pool de conexiones, especifique un nombre para identificar el pool de bases de datos de Oracle Analytics.
    3. En Servidor de Essbase, especifique la cadena de conexión del servidor de Essbase.
      Por ejemplo, http://<IP address>:<port number>/essbase/agent.
    4. Seleccione Usar gateway de datos.
    5. Introduzca el nombre de usuario y la contraseña para el despliegue de Essbase.
    6. Si se solicita, vuelva a introducir la contraseña para el despliegue de Essbase.
  3. En la capa física, importe los metadatos de Essbase:
    1. Haga clic con el botón derecho en la conexión de Essbase y seleccione Importar metadatos.
    2. En la página Seleccionar origen de datos, haga clic en Siguiente.
    3. En la página Seleccionar objetos de metadatos, amplíe la base de datos en el cuadro Origen de datos, seleccione el cubo que desee y, a continuación, haga clic en Importar selección.

      Para un cubo de gran tamaño, la importación puede tardar dos o tres minutos.

    4. Una vez que la importación haya terminado, amplíe la base de datos en Vista de repositorio para mostrar el cubo de Essbase importado.
    5. Haga clic en Finalizar.
  4. Mediante el uso de la capa física que acaba de crear, cree la capa del modelo de negocio, de asignación y de presentación.
  5. Haga clic en Archivo, Nube y, a continuación, en Publicar.
  6. Cree un libro de trabajo de panel de control o visualización en el cubo de Essbase.
    El nuevo cubo de Essbase ya está disponible como área temática en Oracle Analytics.
    Por ejemplo, en Oracle Analytics, cree un análisis y, en el cuadro de diálogo Seleccionar área temática, puede acceder a la nueva área temática de Essbase. En Oracle Analytics, cree un libro de trabajo y, en el cuadro de diálogo Agregar juego de datos, haga clic en Áreas temáticas para acceder a la nueva área temática de Essbase.

Modelado de datos en el almacén de datos de Snowflake

Configure el entorno local para que pueda modelar los datos en una base de datos de Snowflake.

Puede modelar datos de Snowflake en el modelador semántico o en la herramienta de administración de modelos. En esta tarea se describe el proceso utilizando la herramienta de administración de modelos.
Las conexiones locales y remotas a Snowflake desde un modelo semántico requieren la instalación de Data Gateway para que la herramienta de administración de modelos importe y modele tablas de un origen de datos de Snowflake. Configure el agente de Data Gateway con un controlador adecuado para conectarse a Snowflake. Asegúrese de que las conexiones de Data Gateway remoto estén disponibles cuando se ejecuten consultas. No obstante, una vez que las tablas de Snowflake se han modelado y el modelo semántico se ha publicado en Oracle Analytics, para las conexiones locales, Data Gateway se puede desactivar o eliminar, ya que no se utiliza al ejecutar consultas desde Oracle Analytics.

Puede crear una conexión local o remota a Snowflake desde el modelo semántico. Al crear una conexión local (no remota), el pool de conexiones en el modelo semántico usa una conexión JDBC.

Antes de empezar, instale Data Gateway y la herramienta de administración de modelos en la misma computadora de Windows del entorno local.
  1. Configure un agente de Data Gateway local para facilitar una conexión de la herramienta de cliente de desarrollador a Snowflake.
    1. Descargue el controlador JDBC de Snowflake más reciente (por ejemplo, en el archivo snowflake-jdbc-3.9.0.jar).
    2. Copie el archivo JAR descargado en la carpeta de instalación de Data Gateway.
      En un despliegue de servidor, copie el archivo JAR en:
      <Data Gateway folder>/domain/jettybase/lib/ext
      En un despliegue personal, copie el archivo JAR en:
      <install directory>\war\datagateway\WEB-INF\lib
    3. Reinicie Data Gateway.
  2. Configure una conexión a su base de datos de Snowflake.
Ahora puede modelar los datos utilizando esta conexión.

Creación de una conexión de modelo semántico local a Snowflake

Conéctese a una base de datos Snowflake local para que pueda modelar datos de Snowflake.

  1. En la herramienta de administración de modelos, active la funcionalidad de pool de conexiones de JDBC cargando orígenes de datos de Java. Consulte el paso 3 en Configuración y registro de Data Gateway para generación de informes.
  2. En la herramienta de administración de modelos, cree una base de datos y defina el tipo en Snowflake.
  3. Agregue un pool de conexiones y especifique los detalles en el separador General:
    • Interfaz de llamadas: JDBC (controlador directo).
    • Requerir nombre de tablas totalmente cualificados: Sí.
    • Nombre de origen de datos: introduzca la cadena de conexión, por ejemplo: jdbc:snowflake://xxxx.snowflakecomputing.com?db=ODEV&warehouse=xxxxxx&schema=xxxxxx
    • Versión de RDC: deje este campo en blanco.
  4. En el separador Varios, especifique los siguientes detalles:
    • URL de servidor de JDS: deje este campo en blanco (elimine cualquier entrada de este campo).
    • Clase de controlador: net.snowflake.client.jdbc.SnowflakeDriver.
    • Usar SQL en HTTP: falso.
  5. Modele los datos utilizando esta conexión.
  6. Vuelva a cargar o publicar su modelo semántico en Oracle Analytics Cloud cuando haya completado su modelo.
    Oracle Analytics Cloud se conecta a la base de datos de Snowflake sin usar Data Gateway.
Ahora puede modelar los datos utilizando esta conexión.

Creación de una conexión de modelo semántico remota a Snowflake

Conéctese a una base de datos Snowflake local para que pueda modelar datos de Snowflake.

  1. En la herramienta de administración de modelos, active la funcionalidad de pool de conexiones de JDBC cargando orígenes de datos de Java. Consulte el paso 3 en Configuración y registro de Data Gateway para generación de informes.
  2. En la herramienta de administración de modelos, cree una base de datos y defina el tipo en Snowflake.
  3. Agregue un pool de conexiones y especifique los detalles en el separador General:
    • Interfaz de llamadas: JDBC (controlador directo).
    • Requerir nombre de tablas totalmente cualificados: Sí.
    • Nombre de origen de datos: introduzca la cadena de conexión, por ejemplo: jdbc:snowflake://xxxx.snowflakecomputing.com?db=ODEV&warehouse=xxxxxx&schema=xxxxxx
    • Versión de RDC: definida en 2.
  4. En el separador Varios, especifique los siguientes detalles:
    • URL de servidor de JDS: deje este campo en blanco (elimine cualquier entrada de este campo).
    • Clase de controlador: net.snowflake.client.jdbc.SnowflakeDriver.
    • Usar SQL en HTTP: verdadero.
  5. Modele los datos utilizando esta conexión.
  6. Vuelva a cargar o publicar el modelo semántico en Oracle Analytics Cloud cuando haya completado su modelo.
    Nota: Oracle Analytics Cloud se conecta a Snowflake utilizando cualquier agente de Data Gateway configurado.
  7. Copie el archivo de controlador de Snowflake en cada carpeta de instalación del agente de Data Gateway.
    • En un despliegue de servidor, copie el archivo JAR en: <Data Gateway install_location>/domain/jettybase/thirdpartyDrivers.
    • En un despliegue personal en Windows, copie el archivo JAR en: <Data Gateway_extract_path>\thirdpartyDrivers.
    • En un despliegue personal en MacOS, copie el archivo JAR en: <Application->Show Package Contents>Resources->app.nw-> thirdpartyDrivers.
  8. Reinicie Data Gateway. Consulte Mantenimiento de Data Gateway.

Modelado de datos en Google BigQuery

Conéctese a una base de datos de Google BigQuery para modelar y visualizar datos de Google BigQuery. Puede modelar datos de Google BigQuery en el Modelador semántico o en la Herramienta de administración de modelos. En estas tareas se describe el proceso utilizando la herramienta de administración de modelos.

Temas

Creación de una conexión de Oracle Analytics a Google BigQuery

Puede crear una conexión del sistema a una base de datos de Google BigQuery y utilizar la conexión para modelar el proyecto de Google BigQuery.

Antes de empezar descargue la clave privada de cuenta de servicio (en formato JSON) para el servicio de Google BigQuery.
  1. En la página inicial de Oracle Analytics, haga clic en Crear y, a continuación, en Conexión.
  2. Haga clic en BigQuery.
  3. Introduzca los detalles de la conexión.
    • En Nombre de conexión, especifique un nombre fácil de recordar para identificar los detalles de conexión en Oracle Analytics.
    • En Proyecto, especifique en minúsculas el nombre del proyecto de BigQuery que desea analizar.
    • En Clave privada de cuenta de servicio, haga clic en Seleccionar y cargue la clave privada de cuenta de servicio (formato JSON) para el servicio de BigQuery. El Correo electrónico de cuenta de servicio se rellena con los detalles de clave cargados.
    • En Conexión al sistema, seleccione esta opción.
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  4. Guarde los detalles.

Descarga y configuración del controlador ODBC de BigQuery

Instale el controlador ODBC necesario para la conexión a Google BigQuery y configúrelo en la herramienta de administración de modelos de modo que pueda modelar el proyecto.

  1. Descargue el controlador ODBC de Simba BigQuerydriver de Google.
    Por ejemplo, descárguelo de Sitio de referencia de Google.
  2. Instale el controlador descargado en la máquina en la que está instalado Oracle Analytics Client Tools.
  3. Configure el controlador ODBC mediante el cuadro de diálogo Configuración de DSN.
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  4. Haga clic en Probar para probar la conexión.
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  5. Guarde los detalles.

Creación de un modelo de datos a partir de un origen de datos Google BigQuery

Cree un modelo de datos para la base de datos Google BigQuery de modo que pueda desplegarlo para visualizar datos en un proyecto de BigQuery.

Para crear un modelo de datos, necesita permisos en la clave de BigQuery. Si la clave de BigQuery otorga acceso al nivel de juego de datos, solo tiene que ejecutar Importar metadatos mediante el controlador ODBC de BigQuery siguiendo los pasos que se muestran a continuación. Si la clave de BigQuery otorga acceso solo a tablas o vistas específicas, siga los pasos que se muestran a continuación para crear un esquema físico.
  1. En la herramienta de administración de modelos, cree una base de datos en el repositorio y defina Tipo de base de datos en ODBC básico.
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  2. En el cuadro de diálogo Pools de conexiones, cree un pool de conexiones en la base de datos.
    • En Interfaz de llamadas, seleccione "Valor por defecto (ODBC 2.0)".

    • En el campo Nombre del origen de datos, seleccione el controlador ODBC de BigQuery que ha creado previamente.

  3. Cree un esquema físico en la base de datos utilizando el mismo nombre que el juego de datos de BigQuery.
    SQL de BigQuery requiere que el nombre del juego de datos se anteponga al nombre de tabla, dataset.table. El nombre del juego de datos es equivalente a un objeto de esquema físico del archivo de repositorio.
  4. Haga clic con el botón derecho en el pool de conexiones y seleccione Importar metadatos.
  5. En el cuadro de diálogo Seleccionar origen de datos, seleccione ODBC 2.0 o ODBC 3.5 para el tipo de conexión, y seleccione el controlador ODBC de BigQuery.
    A continuación se muestra la descripción de GUID-DA7BA215-A363-457B-8DDE-FF9B7198DA2C-default.png
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  6. En el cuadro de diálogo Seleccionar tipos de metadatos, seleccione Vistas y otros tipos que desee utilizar para los que la clave de BigQuery tenga permisos.
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  7. En el cuadro de diálogo Seleccionar tipos de metadatos, seleccione las tablas individuales y, a continuación, haga clic en Importar selección. Al hacerlo, se importan la base de datos de BigQuery y las estructuras subyacentes.
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    Si hace clic en Importar todo, solo importará la base de datos. Si esto ocurre, seleccione Importar todo una segunda vez para importar las tablas.
  8. Haga clic en Finalizar.
  9. Arrastre las tablas importadas hasta el esquema físico.
  10. Edite la base de datos física y cambie el tipo de base de datos a BigQuery.

    Al cambiar la base de datos física, se muestra un mensaje que indica que el tipo de base de datos no coincide con la interfaz de llamadas definida en el pool de conexiones. Haga clic en Sí.

  11. En el cuadro de diálogo Pool de conexiones, configure estos valores:
    • En Interfaz de llamadas, cambie la interfaz de llamadas a JDBC (controlador directo).
    • Seleccione Requerir nombres de tablas completos.
    • Seleccione Usar conexión de datos.
    • En Oracle Analytics, inspeccione la conexión a BigQuery y copie el identificador de objeto. BigQuery es sensible a mayúsculas/minúsculas. Para asegurarse de que la sintaxis de conexión de datos es correcta, utilice el botón Copiar.
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    • En el cuadro de diálogo Pool de conexiones, pegue el identificador de objeto copiado en el campo Identificador de objeto.
    • Defina Máximo de conexiones en 100.
  12. Guarde los detalles.
Modele los metadatos del repositorio y cargue el archivo de repositorio (RPD) en Oracle Analytics.

Solución de incidencias de conexión del repositorio para Google BigQuery

A continuación se indican algunas de las incidencias que puede encontrar al conectarse a Google BigQuery y sus soluciones alternativas.

Si no está seleccionada la opción "Requerir nombres de tablas completos" y no hay un esquema físico que forme parte del SQL generado, las consultas fallan con un mensaje similar a "Fallo al leer los datos del servidor de origen de datos Java".

Si se ejecuta la consulta en BigQuery utilizando nqcmd u otra entrada SQL, se muestra el mensaje de error real:

WITH SAWITH0 AS (select distinct T4.PROP_CD as c1 from FINOPS_RM_OCC_ACT T4) select 0 as c1, D1.c1 as c2 from SAWITH0 D1 order by c2
[Simba][BigQuery] (70) Invalid query: Table "FINOPS_RM_OCC_ACT" must be qualified with a dataset (e.g. dataset.table).
Statement preparation failed

La forma de calificar la consulta con un juego de datos es utilizar un esquema físico en el archivo de repositorio.

Si la conexión de Oracle Analytics utiliza un nombre de proyecto en mayúsculas, la conexión se crea correctamente.

Pueden producirse dos problemas diferentes.

1. Las consultas fallan con el mensaje 404 No encontrado relativo a una URL enmascarada:

[2022-03-17T01:13:44.105+00:00] [OBIS] [TRACE:2] [USER-34] [] [ecid: d6382db0-1e63-427e-893b-18bc00c0424e-0000de96,0:2:1:5] [sik: bootstrap] [tid: 856a6700] [messageId: USER-34] [requestid: 6358001e] [sessionid: 63580000] [username: Testuser] -------------------- Query Status: [nQSError: 46164] HTTP Server returned 404 (Not Found) for URL [masked_url]. [[
[nQSError: 46281] Failed to download metadata for dataset ‘system’.‘BigQuery Test’.
[nQSError: 43119] Query Failed:

2. En Oracle Analytics, se muestran juegos de datos, pero las tablas subyacentes no están disponibles.
A continuación se muestra la descripción de GUID-1C0811AA-3875-4A7C-A147-230688B98583-default.png
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En ambos casos, puede modificar la conexión de modo que el nombre de proyecto esté en minúsculas.

Al solucionar problemas de conexiones a BigQuery en Oracle Analytics Cloud, utilice un cliente JDBC de terceros para intentar conectarse a BigQuery utilizando la misma clave de cuenta de servicio.

Si la conexión sigue fallando, quiere decir que hay un problema con la clave de cuenta de servicio.

Si la conexión es correcta, quiere decir que hay un problema con Oracle Analytics y debe ponerse en contacto con los Servicios de Soporte Oracle.

Este prueba resulta útil en los casos en los que la clave de cuenta de servicio no se verifica mediante ODBC.

Formatos DSN para la especificación de orígenes de datos

En Oracle Analytics puede modelar sus datos locales para diversos tipos de bases de datos. Oracle Analytics admite el acceso directo a algunos orígenes de datos locales a través del modelo semántico. Al crear la conexión de base de datos con la herramienta de administración de modelos, en el campo Nombre de origen de datos del cuadro de diálogo Pool de conexiones (separador General), utilice el formato DSN adecuado para el tipo de base de datos al que se va a conectar.

Amazon Redshift:
       DRIVER=Oracle 7.1 Amazon Redshift Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
      SSL: DRIVER=Oracle 7.1 Amazon Redshift Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"];EM=6;CPV=TLSv1.2,TLSv1.1,TLSv1, SSLv3, SSLv2;VSC=0
Apache Drill:
       DRIVER=MapR Drill ODBC Driver;Host=["host-name"];Port=["port"];CastAnyToVarchar=true;ExcludedSchemas=sys,INFORMATION_SCHEMA;AuthenticationType=Basic               Authentication;ConnectionType=Direct
Aster:
       DRIVER=Aster ODBC Driver;SERVER=["host-name"];PORT=["port"];DATABASE=["service-name"]
DB2:
      DRIVER=Oracle 7.1 DB2 Wire Protocol;IpAddress=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
      SSL:  DRIVER=Oracle 7.1 DB2 Wire Protocol;IpAddress=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"];EM=1;VSC=0
Greenplum:
       DRIVER=Oracle 7.1 Greenplum Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
Hive:
       DRIVER=Oracle 8.0 Apache Hive Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"]
      SSL: DRIVER=Oracle 8.0 Apache Hive Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];EM=1;VSC=0
Impala:
       DRIVER=Oracle 7.1 Impala Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"]
     SSL:  DRIVER=Oracle 7.1 Impala Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];EM=1;VSC=0
Informix:
       DRIVER=Oracle 7.1 Informix Wire Protocol;HOSTNAME=["host-name"];PORTNUMBER=["port"];DATABASE=["service-name"]
MongoDB:
       DRIVER=Oracle 8.0 MongoDB;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
MySQL:
      DRIVER=Oracle 7.1 MySQL Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
PostgresSql:
       DRIVER=Oracle 7.1 PostgreSQL Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
Spark:
      DRIVER=Oracle 8.0 Apache Spark SQL;HOST=["host-name"];PORT=["port"]
      SSL:  DRIVER=Oracle 8.0 Apache Spark SQL;HOST=["host-name"];PORT=["port"];EM=1;VSC=0
SQL Server:
     DRIVER=Oracle 7.1 SQL Server Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
     SSL:  DRIVER=Oracle 7.1 SQL Server Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"];EM=1;VSC=0;CryptoProtocolVersion=TLSv1.2,TLSv1.1,TLSv1,SSLv3,SSLv2
Sybase:
       DRIVER=Oracle 7.1 Sybase Wire Protocol;NA=["host-name"], ["port"];DB=["service-name"]
Teradata:
       DRIVER=Oracle 7.1 Teradata;DBCName=["host-name"];port_name=["port"]