Microsoft Azure Maria DB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のカテゴリーからMicrosoft Azureにデータをエクスポートできます。AzureはMicrosoftが運営するクラウドコンピューティングプラットフォームで、アプリやサービスへのアクセス、管理、開発機能を提供します。
Microsoft Azure Maria DB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を作成し、各ステージに必要な加工処理を適用したら、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［Microsoft Azure］を選択するか、検索欄で検索します。
メモ：Microsoft Azure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、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。
個人情報を含む列を保護するために、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に、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、データ内の個別の値をそれぞれランダムな値に置換します。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、［データベースのサービス名］のドロップダウンから［Microsoft Azure］を選択し、［データベースの種類］のドロップダウンから［Maria DB］を選択します。
6. データベースへの接続を認証するため、［サーバー名］、［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］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。
メモ：データ連携設定は、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。
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。
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つあります。
- 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。
メモ：スキーマ名は必須項目ではありません。
- 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、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て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。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、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問題なく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。元データのデータセット内に対応する列が見つかった場合、その列は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タブが、データの基準データとして関連付けられます。［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、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］の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］の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の数が表示されます。確認する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］セクションには、エラーと、それぞれのエラーに該当する列の数が表示されます。
- 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ごと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。ただし、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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照合されていない列：元データと基準データで照合されていないすべての列が表示されます。
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その列と照合し、ない場合は無視できます。
- 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前に、対応する列と照合するか削除する必要があります。
［照合されていない列］を使用する場合、［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）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。また、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。
- 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、対応する列と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、データの種類を変更する変換にある［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：基準データで許容される最大サイズを超えるデータが含まれ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機能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。実行のさまざまな種類については、こちらをご参照ください