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schema_version: "1"
id: a4702dc06c9dd8c4dc2d2bd27dc8d5296f921c2652ea3f8d4f1349dd7d3f517d
title: Veeva Vault Connector 1.2 の例
collection: mulesoft
version: current
locale: ja-jp
portal_url: https://docs.salesforce.com/mulesoft/current/ja-jp/veevavault-connector/1.2/veevavault-connector-examples.md
canonical_url: https://docs.mulesoft.com/jp/veevavault-connector/1.2/veevavault-connector-examples
source_site: docs.mulesoft.com
content_type: documentation
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description: MuleSoft Documentation Site
release: "1.2"
latest: false
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# Veeva Vault Connector 1.2 の例
提供されているサンプルプロジェクトを MuleSoft プロジェクトの開始ポイントとして使用できます。
## [](#vault-でのドキュメントの作成)Vault でのドキュメントの作成
次の例では、外部ソース (データベース) からフェッチしたドキュメントメタデータを使用してドキュメントを一括で作成します。Vault でドキュメントを作成する前に、Veeva Vault FTP サーバーを使用してドキュメントファイルをアップロードします。ドキュメントの `created` 状況がデータベースに挿入されます。
Mule フローを作成する手順は、次のとおりです。
1. \[Mule Palette (Mule パレット)\] から **HTTP Listener** をドラッグし、プロジェクトキャンバスにドロップします。
2. 使用する環境に応じて HTTP リスナーを設定します。
3. **Database Select** 操作をドラッグして、テーブルからドキュメントメタデータをフェッチします。
4. 接続ログイン情報を使用して、Database Connector を設定します。
5. **\[Flow Reference (フロー参照)\]** 要素をドラッグして、サブフロー `upload-files-on-vault-ftp-server` を参照します。
6. **Transform Message** コンポーネントをドラッグして、ドキュメントメタデータを CSV 形式に変換します。
7. VeevaVault コネクタパレットから **Create Documents** 操作をドラッグします。
8. Veeva Vault 接続の値を入力します。
- Username (ユーザー名)
- Password (パスワード)
- Vault URL
- Vault バージョン
- Vault クライアント ID
9. **Database Bulk Insert** 操作をドラッグして、ドキュメント作成済み状況データをデータベーステーブルに挿入します。
10. **Logger** コンポーネントをドラッグして、コンソールまたはログファイルに情報を記録します。
11. **Logger** コンポーネントを含むサブフローを作成して、サブフローの情報を記録します。
12. `Read file` 操作と FTPS `Write` 操作を含む **For-Each** スコープをドラッグして、ファイルを Veeva Vault FTP サーバーに書き込みます。
13. Veeva Vault FTP サーバーのログイン情報を使用して FTPS Connector を設定します。
## [](#studio-のフロー)Studio のフロー
## [](#xml-コード)XML コード
次のサンプル XML コードは、Create Documents 操作のフローを示しています。
```xml
SELECT * FROM createdocuments
{
lifecycle__v: payload01.lifecycle__v,
study__v: payload01.study__v,
subtype__v: payload01.subtype__v,
name__v: payload01.name__v ++ '--' ++ randomInt(10000) as String,
type__v: payload01.type__v,
classification__v: payload01.classification__v,
product__v: payload01.product__v,
file: payload01.file as String
}]]>
{
'id': $.id as String,
'external_id__v': $.external_id__v as String,
'responseStatus': $.responseStatus
}]]]>
INSERT into documents (id, external_id__v, responseStatus) VALUES (:id: external_id__v, :responseStatus)
```
## [](#ドキュメントの詳細を取得する)ドキュメントの詳細を取得する
この例では、種別、サブタイプ、分類に基づいてドキュメントの詳細を取得してデータベースに保存します。
Mule フローを作成する手順は、次のとおりです。
1. \[Mule Palette (Mule パレット)\] から **HTTP Listener** をドラッグし、プロジェクトキャンバスにドロップします。
2. 使用する環境に応じて HTTP リスナーを設定します。
3. VeevaVault コネクタパレットから **Get Documents** 操作をドラッグアンドドロップします。
4. Veeva Vault 接続の値を入力します。
- Username (ユーザー名)
- Password (パスワード)
- Vault URL
- Vault バージョン
- Vault クライアント ID
5. 各更新ボタンをクリックして、ドキュメント種別、サブタイプ、および分類のリストをフェッチします。
6. 各ドロップダウンリストからドキュメント種別、サブタイプ、および分類を選択します。
7. ビジネス要件に応じてドキュメントプロパティを \[Document Properties (ドキュメントプロパティ)\] リストに追加し、プロパティ名を VQL クエリに組み込んで、VQL クエリを動的にビルドします。
8. Veeva Vault **Get Documents** 操作の後に **For-Each** スコープをドラッグします。
9. **Transform Message** コンポーネントと Database Connector **Insert** 操作をそれぞれのパレットからプロジェクトにドロップします。
10. ビジネス要件に従って、DataWeave を使用して変換を設定します。
11. データをテーブルに挿入するように Database **Insert** クエリを設定します。
12. **For-Each** の後に **Set Payload** トランスフォーマーをドラッグして、トリガーされたソースに戻るペイロードを設定します。
13. **Logger** コンポーネントをドラッグして、コンソールまたはログファイルに情報を記録します。
## [](#xml-コード-2)XML コード
```xml
INSERT INTO [.underline]#createdocuments# (name__v, type__v, subtype__v, classification__v, lifecycle__v,
product__v, status__v, study__v, file) VALUES (:name__v, :type__v, :subtype__v, :classification__v, :lifecycle__v, :product__v, :status__v, :study__v, :file)
```
## [](#ドキュメントまたはオブジェクトデータのフェッチ)ドキュメントまたはオブジェクトデータのフェッチ
この Mule フローでは、VQL クエリを使用して Veeva Vault からドキュメントまたはオブジェクトデータを取得します。
Mule フローを作成する手順は、次のとおりです。
1. \[Mule Palette (Mule パレット)\] から **HTTP Listener** をドラッグし、プロジェクトキャンバスにドロップします。
2. 使用する環境に応じて HTTP リスナーを設定します。
3. Veeva Vault Connector パレットから Veeva Vault **Query** 操作をドラッグします。
4. Veeva Vault 接続の値を入力します。
- Username (ユーザー名)
- Password (パスワード)
- Vault URL
- Vault バージョン
- Vault クライアント ID
5. ビジネス要件に従って VQL クエリを定義します。
6. VQL クエリで使用する場合は、入力プレースホルダーを追加して、実行時に VQL で動的に組み込みます。
7. Veeva Vault **Query** 操作の後に **For-Each** スコープをドラッグします。
8. **Transform Message** 操作と **File - Write** 操作をそれぞれのパレットからドロップします。
9. ペイロードを変換するビジネスニーズに応じて、Dataweave を使用して変換を設定します。
10. 作業ファイルのパスを使用して、File Connector を設定します。
11. 指定したファイルにペイロードデータを書き込むように **Write** 操作を設定します。
12. **For-Each** の後に **Set Payload** トランスフォーマーをドラッグして、トリガーされたソースに戻るペイロードを設定します。
13. **Logger** コンポーネントをドラッグして、コンソールまたはログファイルに情報を記録します。
## [](#xml-コード-3)XML コード
```xml
SELECT id, name__v, type__v, subtype__v, classification__v, lifecycle__v, status__v, study__v, product__v from :table WHERE name__v= 'F22611234--6764'
```
## [](#spark-メッセージの検証)Spark メッセージの検証
この Mule フローでは、Vault からトリガーされた Spark メッセージを検証します。
Mule フローを作成する手順は、次のとおりです。
1. \[Mule Palette (Mule パレット)\] から **HTTP Listener** をドラッグし、プロジェクトキャンバスにドロップします。
2. HTTPS Connector 用の JKS 証明書には、Veeva Vault との TLS 接続を介して Spark メッセージを受信するための HTTPS リスナー用の .jks ファイルが必要です。
以下は、.jks ファイルを作成するための手順です (`/bin` ディレクトリにある Java Keytool を使用できます)。次に例を示します。
1. `/bin` ディレクトリから次のコマンドを実行します。
\`keytool -genkey -keyalg RSA -alias mule -keystore spark-listener.jks -storepass password -validity 360 -keysize 2048\`
これにより、現在のディレクトリに \`spark-listener.jks\` ファイルが作成されます。
2. `src/main/resources` プロジェクトディレクトリの `spark-listener.jks` ファイルをコピーしてインポートします。HTTPS リスナーを次のように設定します。
1. **\[General (一般)\]** タブで、次のように設定します。
- Protocol (プロトコル): HTTPS
- Host (ホスト): 0.0.0.0
- Port (ポート): 8082
2. **\[TLS\] タブ > \[Key Store (キーストア)\]** で、以下を設定します。
- Type (種別): JKS
- Path (パス): spark-listener.jks
- Alias (別名): mule
- Key Password (キーパスワード): password
- Password (パスワード): password
3. Veeva Vault パレットから **Spark Validator** 操作をプロジェクトキャンバスにドラッグします。
4. Veeva Vault 接続の値を入力します。
- Username (ユーザー名)
- Password (パスワード)
- Vault URL
- Vault バージョン
- Vault クライアント ID
5. Spark Validator パラメーターを次のように設定します。
- Include Spark Header (Spark ヘッダーを含める): `FALSE`
- Public Key Path: `${file.keyPath}` 公開キーファイル (00001.pem) の保存場所へのパスを使用して、`configuration.yaml` の `file.keyPath` プロパティを定義します。
- Spark Headers (Spark ヘッダー): `#[attributes.headers]`
- Spark Message (Spark メッセージ): `#[payload]`
6. **Set Payload** 操作をプロジェクトキャンバスにドラッグし、**Value** 項目で以下を定義します。
\----
output application/json --- {
"payload" : payload,
"attributes": attributes
}
----
7. **Logger** コンポーネントをプロジェクトキャンバスにドラッグして、次のメッセージを使用してペイロードを記録します。
Spark Message :: #\[payload\]
## [](#xml-コード-4)XML コード
```xml
```
## [](#rest-api-を呼び出して単一のドキュメントを作成します)REST API を呼び出して単一のドキュメントを作成します。
Mule フローを作成する手順は、次のとおりです。
1. \[Mule Palette (Mule パレット)\] から **HTTP Listener** をドラッグし、プロジェクトキャンバスにドロップします。
2. HTTP リスナーを使用している環境に応じた値で設定します。
3. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** ビューから、**\[File Connector\] > \[Read\]** 操作をプロジェクトキャンバスにドラッグし、Vault ドキュメントに関連付けられたファイルのコンテンツから読み取るようにファイルパスを設定します。
4. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** から、Veeva Vault **Invoke Rest API** 操作をキャンバス上にドラッグします。
5. Veeva Vault 接続の値を入力します。
- Username (ユーザー名)
- Password (パスワード)
- Vault URL
- Vault バージョン
- Vault クライアント ID
6. 次のパラメーターを設定します。
Method: POST,
Path: "/objects/documents",
Headers:
Key: "Accept"
Value: "application/json"
Key: "Content-Type"
Value: "multipart/form-data; boundary=abcdefg"
URI Parameters: Leave it empty.
Query Parameters: Leave it empty.
Body:
%dw 2.0
output multipart/form-data boundary='abcdefg'
---
{
parts: {
file: {
headers: {
"Content-Disposition": {
"name": "file",
"filename": attributes.fileName
},
"Content-Type": payload.^mimeType
},
content : payload
},
name\_\_v: {
headers: {
},
content: 'Test Document'
},
type\_\_v: {
headers: {
},
content: 'Trial Management'
},
subtype\_\_v: {
headers: {
},
content: 'Meetings'
},
classification\_\_v: {
headers: {
},
content: 'Kick-off Meeting Material'
},
lifecycle\_\_v: {
headers: {
},
content: 'Base Doc Lifecycle'
},
study\_\_v: {
headers: {
},
content: '0ST000000000301'
},
comments\_\_c: {
headers: {
},
content: 'Test Document'
}
}
}
7. PUT リクエストも同様に設定することができます。
Method: PUT,
Path: "/objects/documents/{doc\_id}",
Headers:
Key: "Accept"
Value: "application/json"
Key: "Content-Type"
Value: "application/x-www-form-urlencoded"
URI Parameters:
Key: "doc\_id"
Value: "259592"
Query Parameters: Leave it empty.
Body:
%dw 2.0
output application/x-www-form-urlencoded
---
{
"id": "259592",
"name\_\_v": "Kick-off Meeting Material Updated",
"product\_\_v": "00P000000000403",
"study\_\_v": "0ST000000000202",
"notes\_\_v": "Notes Updated"
}
注意: Vault REST API を呼び出すには、要件に従って上記のパラメーターを設定します。
8. **Logger** コンポーネントをプロジェクトキャンバスにドラッグして、次のメッセージを使用してペイロードを記録します。
Invoke Veeva API response :: #\[payload\]
## [](#xml-コード-5)XML コード
## [](#関連情報)関連情報
[MuleSoft ヘルプセンター](https://help.mulesoft.com)