Amazon RDS MS SQL Server 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 MS SQL Server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変換処理の適用が完了したら、ステージを右クリックし、［出力先を追加］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に進めます。
4. データに個人情報を含む列がある場合、個人情報の列セクションで、その一部またはすべての列を含めるか除外するかを選択できます。
個人情報を含む列を保護するために、以下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がそれぞれランダムな値に置き換えられます。出力内容は、統計的には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］のドロップダウンで［Amazon RDS］を、［データベースの種類］のドロップダウンで［MS SQL Server］を選択します。
6. ［データベース名］、［SQLサーバーのインスタンス名］、［エンドポイント］を入力し、データベースとのデータ連携を認証するための［ユーザー名］と［パスワード］を指定します。
7. データベースサーバーがSSL経由で暗号化された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］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、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。 こちらをクリックすると、Zoho DataPrepのIPアドレスを確認できます。
メモ：今後データをエクスポートする際に使用できるように、データ連携の設定が保存されます。認証情報は安全に暗号化されて保存されます。
9. クラウドデータベースとのデータ連携が完了したら、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、データベース内の利用可能なテーブルのリストから1つ選択します。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通りあります。
- 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。
- 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機能することを確認した後、パイプラインを自動化するための予約を設定できます。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行われ、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。この処理全体は、［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成功すると、データが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、手動での実行が以下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、データモデルの不整合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した場合でも、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。それ以降のエクスポートで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。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DataPrepの便利な機能です。データ構造の照合では、対象の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に円滑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に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. エクスポート時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部に表示されます。一致する列が見つかった場合、元データのデータセットの列が基準データのデータセットの列に合うように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。候補をクリックすると、既存の列を基準データの列に合わせるための変更をすばやく行うことができます。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対応付け、および不整合がある箇所のエラーを確認できます。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］リンクをクリックすると、必要な表示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を絞り込むことができます。
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の欄には、エラーと各エラーに関連する列数が表示されます。
- 上部の欄には、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。
- カテゴリーをクリックすると、パネル内で各カテゴリーに関連するエラーを絞り込むことができます。
- 標準の表示では、すべての列が表示されます。エラーのカテゴリーをクリックして該当する列の詳細を確認したり、［エラーのみ表示する］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の不整合がある列がすべて表示されます。
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。
- 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照合または削除する必要があります。
不整合がある列を表示している場合、［必須の列のみ表示する］を有効にすると、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、それらを含めることができます。必須列のみを修正して、エクスポートに進むこともできます。
- 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：基準データと日付、日時、時間形式が異なる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するまでエクスポート先にエクスポートできません。列の上部にあるアイコンをクリックすると、列を必須に設定できます。また、データの種類の変更の加工処理にある［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が含まれる列を絞り込みます。
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、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後、パイプラインを自動化するための予約を設定できます。実行の種類については、こちらをご参照ください