Heroku PostgreSQLへのデータのエクスポート

Heroku 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PostgreSQL(Postgres)にデータをエクスポートできます。PostgreSQLは、無料のオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。

Heroku PostgreSQL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か、新しいパイプラインをホームページ、パイプラインタブ、またはワークスペースタブから作成します。50種類以上のデータソースからデータを取り込めます。

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で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。



Notes
メモ:以前にPostgreSQLのデータ連携を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は、[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、以下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に元のデータが「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、データ内の個別の値がそれぞれランダムな値に置換されます。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[Heroku 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でSSLによる暗号化データの送信が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。
Notes
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して保存されます。
 


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. Heroku PostgreSQL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通りあります。
  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]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。
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、最初のエクスポートは新しいテーブルに対して行われます。それ以降は既存のテーブルにエクスポートされ、この設定に従っ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完了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実行を予約できます。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、手動での実行が失敗し、以下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クスポートエラーを防止する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処理さ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処理され、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ための便利な機能です。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へスムーズ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、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ぐことができます。

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]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適用できます。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、必須の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

  1. [データ構造の照合エラー]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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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 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。
  1. 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。

    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. 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]を使用する場合は、[必須の列のみ表示する]を切り替えることで、必須列(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:基準データとは日付、日時、時刻の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
  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。[データの種類の変更]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。
  5. 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が絞り込まれます。

3. エラーを修正した後、[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動作することを確認したら、パイプラインを自動実行するスケジュールを設定できます。実行の種類については、こちらをご参照ください






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