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、データベースのセットアップ、運用、拡張に役立ちます。
Amazon RDS MySQL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、各ステージに必要な
変換処理の適用が完了したら、ステージを右クリックし、
[エクスポート先を追加]を選択します。
3. [Amazon RDS]を[クラウドデータベース]カテゴリーから選択するか、検索ボックスで検索します。
メモ:Amazon RDSへ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。
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、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き換えます。そのため、出力内容は統計的には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 RDS]を、[データベースの種類]のドロップダウンで[MySQL]を選択します。
6. [データベース名]と[エンドポイント]を入力し、データベース接続を認証するための[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. [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。
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、Zoho DataPrepのIPアドレスがアプリの許可リストに追加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:接続設定は、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して保存されます。
9. クラウドデータベース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、データベース内の利用可能な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を次の2つから選択できます。
- 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。
メモ:
予約実行と
バックフィル実行では、初回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、新しい行を既存のテーブルに追加するために、この設定が使用されます。
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す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。
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対して、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に、手動での実行が以下のデータ構造の照合エラーによって失敗した場合は、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ラーが原因のエクスポート失敗を防止する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。2回目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。データ構造の照合は、データモデルの不整合によるエラーが原因のエクスポート失敗を防止するDataPrepの便利な機能です。データ構造の照合を使用すると、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、エクスポートが失敗する原因とな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]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。一致する列がある場合、元データのデータセット内の列は、基準データのデータセット内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合わせるための変更をすばやく適用できます。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対応関係を確認でき、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、グリッドにすべての列が表示されます。ただし、[すべての列]リンクをクリックすると、必要な項目に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、各エラーと、そのエラーに該当する列数が表示されます。
- 上部には、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、パネル内のエラーをカテゴリー別に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すると、該当する列の詳細を確認できます。また、[エラーのみ表示する]の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。
- 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。
-
未照合の列:元データと基準データの未照合の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し、ない場合は無視できます。
- 元データにあり、基準データにはない列は、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。
未照合の列を確認する際は、[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、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:基準データとは異なる日付、日時、時間形式が設定されてい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。
-
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。
データの種類を変更するの加工処理にある
[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。
- データサイズ超過の警告:データが基準データで許可されている最大サイズを超えている列に絞り込まれます。
3. エラーを修正した後、
[パイプライン作成]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。