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ラボ1: 統合スキーマについて

概要

最初のラボでは、すでに設定されている統合スキーマを調べます。この統合スキーマは、3つの別々のAPIで構成されています。注文(Order)、販売(Sales)、出荷(Shipment)です。つまり、API のフィールドをマージまたはリンクして、より高度な検索結果を提供することができます。 では、どのように実現されているのか見てみましょう。

ステップ 1: 統合スキーマの確認

DataGraphへアクセス

Anypoint Platform にログインした後、 DataGraph タイルの Unify & consume をクリックします。

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追加されたAPIの一覧を見る

  1. 左側のサイドパネルで List of APIs added をクリックします。

  2. 中央のパネルに統合スキーマを構成するAPIのリストが表示されます。 datagraph-sales-api をクリックします。

  3. クエリインターフェースの左側に、販売APIに属するオペレーションタイプ(Operation type)、レベル1タイプ(Level 1 types)、ネストされたタイプ(Nested types)が表示されるようになりました。中央のパネルには、クエリ操作のデフォルトメソッドとして ordersById が設定されていることがわかります。統合スキーマが設定されたら、このデフォルトメソッドを使用して注文IDをクエリします。

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  4. Level 1 types の下にある Order をクリックします。上部の Merge アイコンをクリックすると、 Order がスキーマでマージされたタイプであることを示すダイアグラムが表示されます。

    module11 lab1 image3

    これは、販売API の Order のフィールドと 注文API の Order のフィールドが統合され、統合スキーマに1つの Order データタイプが作成されることを意味します。これについては、「統合スキーマを参照する」のセクションで詳しく見ていきます。

  5. Nested types の各リソースをクリックして、クエリで返されるフィールドを確認することができます

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  6. ページ下部の Cancel を押して、APIリストに戻ります。datagraph-shipment-api と datagraph-orders-api について、2~5の手順を繰り返し、これらのAPIから統合スキーマに含まれる Nested types と、それらの関連性を確認します。

ステップ 2: 統合スキーマを参照する

  1. 左側のサイドパネルで、 Unified Schema をクリックします。

  2. Level 1 types の下の Order をクリックします。

  3. フィールドに注目してください。統合スキーマの注文タイプは、2つの異なるAPIから取得するデータを含んでいることがわかります。

    module11 lab1 image5

Order 型は Merged データ型で、2 つの別々のデータ型が 1 つのデータ型に統合されたことを意味します。これにより、元のデータ型のすべてのフィールドとデータセットを使用できるようになり、より充実したクエリ結果が得られます。

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おめでとうございます!ラボ1が完了しました。

ラボ 2 に進んでください。

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