Zoho DataPrepは、クラウドデータベースであるAmazon Redshiftからのデータのインポートに対応しています。Amazon Redshiftは、クラウド上で利用できる、フルマネージド型のペタバイト規模のデータウェアハウスサービスです。
Amazon Redshiftへのデータのエクスポート
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[Oracle Cloud]を選択するか、検索ボックスで検索します。
メモ:Amazon Redshiftとのデータ連携を以前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から既存のデータ連携を選択し、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、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。
データ列を保護するため、次のセキュリティ設定も適用できます。
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、元のデータが「x」で隠されます。
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がそれぞれランダムな値に置換されます。そのため、出力内容は元のデータと統計的に同一になります。
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]のドロップダウンから[Amazon Redshift]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を通じ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]チェックボックスも選択できます。
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利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、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、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 Redshiftアカウントへの接続に成功したら、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。
メモ:
予約実行および
バックフィルの実行では、最初のエクスポート時に新しいテーブルが作成され、それ以降は既存のテーブルにエクスポートされます。この設定は、新しい行を既存のテーブルに追加する際に使用されます。
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、まず手動での実行により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、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、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ラーが原因でエクスポートに失敗するのを防ぐ、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。DataPrepのデータ構造の照合機能を使用すると、データモデルの不整合によるエクスポートの失敗を防止できます。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。
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. エクスポート時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。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。エラーを簡単に修正できるように、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、すべての列がグリッド表示されます。ただし、[すべての列]リンクをクリックすると、必要な項目だけに絞り込めます。
2. データ構造の照合エラーの概要を確認するには、[概要の表示]リンクをクリックします。概要には、データモデルの照合エラーの種類と、各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]をクリックすると、特定のエラーが発生した列だけに絞り込めます。
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、各エラーと、その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。
- 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めます。
- 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]チェックボックスを選択すると、エラーが発生した列だけを表示できます。
- 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。
-
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できます。不要な場合は無視することもできます。
- 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]オプションを使用する際に、[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)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。
- データ型の不整合:基準データの列とデータ型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たデータ型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、
[データ型の変更]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: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に絞り込めます。
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完了することを確認したら、パイプラインを自動化するための実行予約を設定できます。実行方法の種類については、こちら