Amazon RDS - Amazon Aurora MySQL へのデータのエクスポート

Amazon RDS - Amazon Aurora MySQL へのデータのエクスポート

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Zoho DataPrepでは、クラウドデータベースのAmazon RDSにデータをエクスポートできます。Amazon RDSはAmazon Relational Database Serviceとも呼ばれ、データベースの設定、運用、拡張に役立ちます。

Amazon RDS - Amazon Aurora MySQLにデータをエクスポートするには

1. 既存のパイプラインを開くか、パイプラインを作成します。[ホーム]ページ、[パイプライン]タブ、または[ワークスペース]タブから操作できます。50種類以上のデータソースからデータを取り込むことができます。

2. [パイプラインビルダー]ページで、データフローの作成と各ステージへの必要な加工処理の適用が完了したら、ステージを右クリックして、[エクスポート先を追加]を選択します。



3. [クラウドデータベース]カテゴリーから[Amazon RDS]を選択するか、検索ボックスで検索します。



Notes
メモ:Amazon RDSの接続をすでに追加している場合は、[保存済みの接続]セクションで既存の接続を選択し、エクスポートを続けることができます。

4. データに個人情報を含む列がある場合、[個人情報を含む列]セクションで、その一部またはすべてをエクスポート対象に含めるか除外するかを選択できます。

データ列を保護するため、次のセキュリティ設定を適用することもできます。

A. [データマスキング]  
データマスキングでは、個人情報を保護するために元のデータを「x」で隠します。

B. [データトークン化] 
データトークン化では、データ内の異なる値をそれぞれランダムな値に置換します。そのため、出力内容は統計的に元のデータと同一になります。

C. [なし]
セキュリティ設定を使用しない場合は、[なし]を選択できます。



5. [次へ]をクリックし、[データベースサービス名]のドロップダウンで[Amazon Aurora MySQL]を選択します。

6. データベース接続を認証するため、[エンドポイント][ポート][データベース名][ユーザー名][パスワード]を入力します。

7. データベースサーバーがSSL経由で暗号化データを提供するように設定されている場合は、[SSLを使用する]のチェックボックスを選択することもできます。

8. [接続名]に重複しない名前を入力し、[接続する]をクリックします。
Notes
メモ:接続設定は、今後のデータのエクスポート用に保存されます。認証情報は安全に暗号化されて保存されます。
 


Notes
メモ:データベースに接続できない場合は、クラウドデータベースにデータをエクスポートできるように、Zoho DataPrepのIPアドレスがアプリの許可リストに登録されていることを確認してください。Zoho DataPrepのIPアドレスについては、こちらをクリックしてください。

9. Amazon RDSアカウントへの接続が完了したら、データのエクスポート方法とエクスポート先を選択できます。

10. 既存のテーブルにデータをエクスポートする場合は、[既存のテーブル]を選択し、データベース内のテーブルのリストから対象のテーブルを選択します。既存のテーブルを選択した場合、テーブルに新しい行を追加する方法は2通りあります。
  1. 新しい行をテーブルに追加する場合は、[追加する]を選択します。
  2. 新しく追加する行で既存の行を置換する場合は、ドロップダウンから[上書き]を選択します。


11. 新しいテーブルを作成してデータをエクスポートする場合は、[新しいテーブル]を選択し、[スキーマ名][テーブル名]を入力して、新しい行をテーブルに追加する方法を選択します。
Notes
メモ:スキーマ名は必須項目ではありません。
  1. 新しい行をテーブルに追加する場合は、[追加する]を選択します。
  2. 新しく追加する行で既存の行を置換する場合は、ドロップダウンから[上書き]を選択します。
Notes
メモ:予約実行バックフィル実行では、最初のエクスポートは新しいテーブルに対して行われ、2回目以降は既存のテーブルに対して行われます。その際、この設定に基づいて既存のテーブルに新しい行が追加されます。


12. [保存する]をクリックします。エクスポート先を追加したら、まずパイプラインを手動で実行してみることをお勧めします。手動での実行が正常に完了することを確認した後、実行を予約してパイプラインを自動化できます。実行の種類については、こちらをご参照ください。

Info
情報:各実行は処理として保存されます。パイプラインを実行すると、データソースから取得したデータに、各ステージで適用済みの一連の加工処理が実行され、その後、データがエクスポート先にエクスポートされます。この一連の処理は、[処理]ページに記録されます。

13. 手動での実行がエラーなく完了すると、データは正常にエクスポートされます。クラウドデータベース内の既存のテーブルにデータをエクスポートする際、手動での実行が失敗して次のデータ構造の照合エラーが表示された場合は、データ構造の照合手順を完了することでエラーを解決できます。

データ構造の照合は、データモデルの不一致によるエクスポートエラーを防ぐDataPrepの便利な機能です。

Notes
メモ:新しいテーブルにデータをエクスポートし、予約実行を使用してパイプラインを自動化する場合も、データ構造の照合が適用されます。新しいテーブルとして扱われるのは最初の予約実行時のみです。2回目以降のエクスポートでは、新しいテーブルは既存のテーブルとして扱われ、データ構造の照合が適用されます。
 




クラウドデータベースへのエクスポート時のデータ構造の照合

データ構造の照合は、データがエクスポート先にエクスポートされる前に行われます。DataPrepのデータ構造の照合は、データモデルの不整合によるエクスポートの失敗を防ぐのに役立つ機能です。必要なクラウドデータベースのテーブルを基準データとして設定し、元データのデータセットの列を基準データのテーブルの列に合わせることができます。これにより、高品質なデータをクラウドデータベースへスムーズにエクスポートできます。

Notes
メモ:データ構造の照合の失敗は、エクスポートの失敗ではありません。データ構造の照合は、データが実際にエクスポート先へエクスポートされる前に行われます。これにより、エクスポートの失敗につながる可能性があるスキーマやデータモデルのエラーを事前に検出し、エクスポートの失敗を防止できます。

データ構造の照合チェックに失敗した場合

1. エクスポート中にデータ構造の照合チェックに失敗した場合は、DataPrep Studioページに移動し、右上にあるデータ構造の照合アイコンをクリックして、[基準データを表示する]オプションを選択します。基準データのデータモデルが、既存の元データのデータセットの上に表示されます。対応する列が見つかった場合、元データのデータセットの列は、基準データのデータセットの列に合わせて自動的に配置されます。




データ構造の照合では、一致する列と不整合がある列に、それぞれ異なるアイコンと候補が表示されます。候補をクリックすると、既存の列を基準データの列に一致させるための変更をすばやく行えます。エラーを修正しやすくするため、クラウドデータベースの対象モジュールが、基準データとしてデータに関連付けられます。DataPrep Studioページでは、データとテーブルの関連付けを確認でき、不整合がある箇所にはエラーも表示されます。エラーアイコンにカーソルを合わせると問題の内容を確認でき、アイコンをクリックすると各エラーを解決できます。

Notes
メモ:標準では、すべての列がグリッドに表示されます。ただし、[すべての列]リンクをクリックすると、必要なオプションで絞り込むことができます。
2. データ構造の照合に関するエラーの概要を確認するには、[概要を表示する]リンクをクリックします。概要には、データモデルの照合に関する各エラーと、それぞれのエラーに該当する列の数が表示されます。必要なエラーが発生した列をクリックしてから、[適用する]をクリックすると、特定のエラーが発生した列のみを表示できます。



データ構造の照合に関するエラーの概要

  1. [データ構造の照合エラー]セクションには、エラーと、それぞれのエラーに該当する列の数が表示されます。
  2. 上部のセクションには、エラーのカテゴリーと各カテゴリーのエラー数が表示されます。
  3. カテゴリーをクリックすると、パネル内に表示されるエラーをカテゴリーごとに絞り込むことができます。
  4. 標準の表示では、すべての列が表示されます。ただし、エラーのカテゴリーをクリックすると該当する列の詳細を確認でき、[エラーのみ表示する]チェックボックスを選択すると、エラーが発生した列のみを表示できます。
  5. データ構造の照合に関するエラーの概要で選択したフィルターは、DataPrep Studioページのグリッド表示にも適用されます。

データ構造の照合エラー

データ構造の照合で発生するエラーについて、以下で説明します。
  1. 不整合がある列:元データと基準データで不整合があるすべての列が表示されます。

    Notes
    メモ:
    1. 基準データの必須ではない列は、対応する元データの列がある場合はその列と一致させるか、無視することができます。
    2. 基準データに存在しない元データの列は、エクスポートを続けるために、対応する列と一致させるか削除する必要があります。

    Info
    [不整合がある列]オプションを使用する場合は、[必須の列のみ表示する]オプションを有効にすると、必須列(基準データで必須に設定されている列)があるかどうかを確認し、追加できます。必須列のみを修正して、エクスポートを続けることもできます。


  1. データの種類の不整合:元データの列のうち、データの種類が基準データの列と一致しない列が表示されます。
  2. データの形式の不整合:元データの列のうち、日付、日時、時間形式が基準データと異なる列が表示されます。
  3. 制約の不整合:基準データの列に設定されたデータの種類の制約と一致しない列が表示されます。列に制約を追加する方法については、こちらをクリックしてください
  4. 必須列の不整合:基準データでは必須に設定されているものの、元データでは必須に設定されていない列が表示されます。

    Info
    メモ:必須列は、対応する列と一致させて必須に設定しない限り、エクスポート先にエクスポートできません。列の上にあるアイコンをクリックすると、その列を必須に設定できます。また、データの種類を変更する変換の[必須に設定する(値が必ず入力されているようにする)]チェックボックスを使用して、列を必須に設定することもできます。
  5. データサイズ超過の警告:基準データで許可されている最大サイズを超えるデータが含まれる列のみが表示されます。

3. エラーを修正した後、パイプラインの作成画面に移動してパイプラインを実行し、データをエクスポートできます。手動での実行が正常に動作することを確認した後、実行を予約してパイプラインを自動化できます。さまざまな実行の種類については、こちらをご確認ください