Amazon RDS Oracleへのデータのエクスポート

Amazon RDS Oracleへのデータのエクスポート

お知らせ:当社は、お客様により充実したサポート情報を迅速に提供するため、本ページのコンテンツは機械翻訳を用いて日本語に翻訳しています。正確かつ最新のサポート情報をご覧いただくには、本内容の英語版を参照してください。

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 Oracle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操作や、パイプラインを作成する操作は、[ホーム]ページ、[パイプライン]タブ、または[ワークスペース]タブから行います。データの取り込みには、50種類以上のデータソースを利用できます

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、[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:以前にAmazon RDSの接続を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、個人情報の列セクションで、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、以下のセキュリティ設定も必要に応じて適用できます。

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。出力内容は元のデータと統計的に同一です。

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[Oracle]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設定されている場合は、[SSLを使用する]チェックボックスも選択できます。

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、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アカウントとの接続が完了したら、データをどこにどのようにエクスポートするかを選択できます。

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を次の2つから選択できます。
  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、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、この設定に基づいて新しい行が既存のテーブルに追加されます。


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、まず手動での実行で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、パイプラインを自動化する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。

Info
情報:各実行はジョブ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行われ、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、ジョブ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、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ラーが原因のエクスポート失敗を防ぐ、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、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。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にシームレス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、実際に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。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。

データ構造の照合に失敗した場合

1. エクスポート時にデータ構造の照合に失敗した場合は、DataPrepの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合わ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に関連付けられます。DataPrepの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、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てから[適用]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. [データ構造の照合に関するエラー]欄には、エラーと各エラーに該当する列数が表示されます。
  2. 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。
  3. 各カテゴリーをクリックすると、パネル内にそのカテゴリーに関連するエラーのみを表示できます。
  4. 標準の表示では、すべての列が表示されます。任意のエラー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。
  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のStudioページのグリッド表示にも適用されます。

データ構造の照合に関するエラー

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の不整合がある列がすべて表示されます。

    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照合し、ない場合は無視できます。
    2. 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。

    Info
    [不整合がある列]を使用する際は、[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ている列)の有無を確認して追加できます。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: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。
  2. 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。
  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、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、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:基準データで許容される最大サイズを超えるデータを含む列が表示されます。

3. エラーを修正したら、パイプラインビルダーページ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完了することを確認したら、スケジュールを設定してパイプラインを自動化できます。実行のさまざまな種類については、こちらをご参照ください。