Microsoft Azure Maria DBへのデータのエクスポート

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

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。


Notes
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。
Notes
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。



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。

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。
  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:予約実行とバックフィル実行では、初回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。

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、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。

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。

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。

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]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

  1. [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。
  2. 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。
  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ごと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。
  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. 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。

    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その列と照合し、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前に、対応する列と照合するか削除する必要があります。

    Info
    [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。


  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、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。
  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






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