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SmartTablesSDK は、高度なクエリ、フィルタリング、ソート、データ操作機能を備えた構造化データテーブルの包括的な管理ソリューションを提供します。カスタムビュー、データのインポート/エクスポート、AI 搭載データ処理のサポートにより、強力なデータ管理アプリケーションを簡単に構築できます。

インストール

クイックスタート

この例では、SmartTablesSDK を使用して EKB API を介してプログラムから構造化データテーブルを作成および管理する方法を学びます。まず、API 資格情報(ベース URL、プロジェクト ID、API キー、シークレット)で SDK を初期化し、シンプルなワークフローに従って機能するデータベースを構築します。最初に、createTable() で名前と説明を指定して新しいテーブルを作成します(この場合は「Customer Database」)。次に、addColumn() で列を追加してテーブルの構造を定義し、各列の名前、データ型(例:‘text’ または ‘email’)、説明を指定します。テーブルの構造が設定されたら、addRow() を使用してレコードをキーと値のペアとして挿入し、データを入力できます。最後に、queryTable() でデータをクエリします。これにはフィルタリング(‘contains’ などの演算子を使用)、ページネーション、その他のクエリパラメーターがサポートされており、必要なデータを正確に取得できます。これにより、AI 搭載機能を備えたデータベースライクな構造をprogrammatically 作成する完全なソリューションが得られ、動的データ管理システム、CRM ツール、または API を通じて構造化情報を保存、整理、照会する必要があるアプリケーションに最適です。従来のデータベースインフラストラクチャを管理する必要はありません。

設定

SmartTablesSDKConfig インターフェース

SmartTablesSDK は他の SDK コンポーネントと同じ設定を使用し、BaseClientConfig を拡張します。

コンセプト

SmartTable

SmartTable は、スキーマ、メタデータ、データ管理機能を備えた構造化データテーブルを表します。

SmartTableColumn

テーブルの列の構造とプロパティを定義します。

フィルタリングとクエリ

複数の演算子とソートオプションを備えた高度なフィルタリングシステムです。

テーブル管理

getAllTables()

プロジェクト内のすべてのテーブルを取得します。
例:

getTable(tableId)

ID で特定のテーブルを取得します。
例:

createTable(title, description, metadata?)

新しいテーブルを作成します。
例:

updateTable(tableId, title, description?, metadata?)

テーブルのメタデータを更新します。
例:

deleteTable(tableId)

テーブルとそのすべてのデータを完全に削除します。
例:

列操作

addColumn(tableId, column)

テーブルに新しい列を追加します。
例:

updateColumn(tableId, columnName, updates)

列のプロパティを更新します。
例:

deleteColumn(tableId, columnName)

テーブルから列を削除します。
例:

データ操作

addRow(tableId, data)

テーブルに新しい行を追加します。
例:

updateRow(tableId, rowId, columnName, newValue)

テーブルの特定のセルを更新します。
例:

deleteRow(tableId, rowId)

テーブルから行を削除します。
例:

クエリとフィルタリング

queryTable(tableId, options?)

高度なフィルタリング、ソート、ページネーションを使用してテーブルデータをクエリします。
TableQueryOptions:
例:

基本クエリ

フィルタリングクエリ

ソートとページネーション付きクエリ

データのインポート/エクスポート

importTable(title, description, columnMappings, file)

CSV または Excel ファイルからデータをインポートします。
ColumnMapping インターフェース:
例:

AI 搭載機能

computeRowColumns(dataTypeId, rowId, columnNames?)

特定の行の列に対して AI 計算をトリガーします。
例:

computeAllRows(dataTypeId)

テーブル内のすべての行に対して AI 計算をトリガーします。
例:

エラーハンドリング

SmartTablesSDK は他の SDK コンポーネントと同じエラーハンドリングを使用します:

完全なデータ管理アプリケーション

この例では、SmartTablesSDK を使用してインベントリと商品情報を処理する適切に構造化されたクラスで、完全な商品管理システムを構築する方法を学びます。ProductManager クラスは環境変数で SDK を初期化し、商品カタログ管理の完全なワークフローを提供します。initializeTable() メソッドは新しい「Product Catalog」テーブルを作成し、notNull で必須フィールドを、defaultValue で在庫状況を指定した 8 つの列(text、number、boolean、email、url、date など various データ型を含む)の包括的なスキーマを設定します。初期化後、addProduct() で新しい行を挿入し、各エントリに現在の日付を自動的にタイムスタンプとして付与できます。searchProducts() でカテゴリ、価格範囲(‘gte’ と ‘lte’ 演算子を使用した以上/以下の比較)、テキスト検索、商品名のアルファベット順ソートなど高度な検索を実行できます。これにより、高度なクエリ機能を備えた構造化データ管理が必要な電子商取引インベントリシステム、商品データベース、またはあらゆるアプリケーションに対応する本番環境向けパターンが提供されます。複数のフィルタ条件、ページネーション、ソート、検索機能を統合したデータ管理ソリューションの構築方法が実演されます。

ベストプラクティス

効率的なクエリ

  • 大規模データセットにはページネーションを使用します
  • フィルタリングを適用してデータ転送量を削減します
  • 可能な場合は複数の操作をまとめます

スキーマ設計

  • 適切な列型を定義します
  • 制約(notNull、unique)を適切に使用します
  • 意味のある説明を提供します

エラーハンドリングとバリデーション

  • 常にエラーを適切にハンドリングします
  • 操作前にデータを検証します
  • 関連する操作にはトランザクションを使用します