Amazon RDS - Amazon Aurora PostgreSQL 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である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 PostgreSQL）にデータをエクスポートするには
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。
メモ：Amazon RDSとのデータ連携をすでに追加している場合は、保存済みのデータ連携セクションで既存のデータ連携を選択し、そのまま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に、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. ［データのトークン化］
データのトークン化では、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。出力内容は、統計的に元のデータと同一です。
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］のドロップダウンから［Amazon Aurora PostgreSQL］を選択します。
6. データベースとのデータ連携を認証するため、［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を介して暗号化データを提供するよう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. ［データ連携名］に重複しない名前を入力し、［連携する］をクリックします。
メモ：データ連携の設定は、今後データをエクスポートする際に使用できるよう保存されます。認証情報は安全に暗号化されて保存されます。
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、アプリでZoho DataPrepのIPアドレスが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、新しい行をテーブルに追加する方法は2つあります。
- 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。
- 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］と［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。
メモ：スキーマ名は必須項目ではありません。
- 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。
- 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。
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、まず手動での実行を使用してパイプラインを実行することをお勧めします。手動での実行が正常に動作することを確認した後、予約実行を設定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。
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されたデータに、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、エクスポート先にデータが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、手動での実行が次のデータ構造の照合エラーにより失敗した場合は、データ構造の照合手順を完了することで修正できます。
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の失敗を防ぐDataPrepの便利な機能です。
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初回の予約実行時のみです。それ以降のエクスポートでは、新しいテーブルが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。データ構造の照合では、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に一致するよう調整できます。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。
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の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が失敗した場合は、［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］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。一致する列が見つかった場合、元データのデータセット内の列が基準データのデータセット内の列に一致するよう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や候補が表示されます。これらの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いように、クラウドデータベース内の基準データのモジュールが、データの基準データとして関連付けられます。［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。
メモ：標準では、すべての列がグリッド表示に表示されます。ただし、［すべての列］のリンクをクリックすると、必要な項目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関連する列数が表示されます。必要なエラーが発生した列をクリックし、［適用する］をクリックすると、特定のエラーが発生した列に絞り込めます。
データ構造の照合に関するエラーの概要
- ［データ構造の照合エラー］セクションには、エラーと各エラーに関連する列数が表示されます。
- 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。
- 各カテゴリーをクリックすると、パネル内でそのカテゴリーに関連するエラーを絞り込めます。
- 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して列の詳細を確認したり、［エラーのみ表示する］のチェックボックスを選択して、エラーが発生した列のみを表示したりできます。
- ［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。
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［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。
メモ。
- 基準データ内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照合するか、無視できます。
- エクスポートを続けるには、基準データに存在しない元データの列を照合するか、削除する必要があります。
［不整合がある列］を使用する場合、［必須の列のみ表示する］を有効にすると、必須列（基準データで必須に設定された列）があるかどうかを確認し、それらを含めることができます。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。
- ［データの種類の不整合］：基準データの列とデータの種類が一致しない元データの列が表示されます。
- ［データの形式の不整合］：基準データの日付、日時、時間形式と異なる形式を持つ元データの列が表示されます。
- ［制約の不整合］：基準データの列に設定されている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。
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［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。
メモ：必須列は、照合し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］変換にある［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。
- ［データサイズの超過に関する警告］：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を含む列が絞り込まれます。
3. エラーを修正した後、［パイプラインの作成］ページに移動し、パイプラインを実行してデータをエクスポートします。手動での実行が正常に機能することを確認したら、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