Microsoft Azure MySQL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、開発を可能にします。
Microsoft Azure MySQL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、新規パイプラインを作成します。この操作は、［ホーム］ページ、［パイプライン］タブ、または［ワークスペース］タブから行えます。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、検索ボックスで検索します。
メモ：Microsoft Azure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］セクションで既存のデータ連携を選択するだけで、エクスポートを続けられます。
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。
個人情報の列を保護するため、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、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。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］ドロップダウンで［Microsoft Azure］を、［データベースの種類］ドロップダウンで［MySQL］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、［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を介して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］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使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て保存されます。
メモ：データベースに連携できない場合は、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。
9. クラウドデータベースへの連携が完了したら、データのエクスポート先と方法を選択できます。
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、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、まず手動でパイプラインを実行してみることをおすすめします。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。
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が、各ステージに適用した一連の加工処理によって処理され、エクスポート先にエクスポートされます。この一連のプロセスは、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、手動での実行に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処理されるのは、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。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でエクスポートが失敗するのを防ぐ、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の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。既存の元データのデータセットの上に、基準データのデータモデルが表示されます。一致する列が見つかった場合、元データのデータセット内の列が基準データのデータセット内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一致さ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くするため、クラウドデータベースの基準データのモジュールが、自分のデータに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。
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、必須のオプションに絞り込めます。
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。目的の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、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。
- 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、パネル内で各カテゴリーに関連するエラーを絞り込めます。
- 標準の表示では、すべての列が表示されます。ただし、任意のエラーカテゴリーをクリックして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。
- 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で不整合があるすべての列が表示されます。
メモ：
- 基準データ内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一致させ、ない場合は無視できます。
- 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一致させるか、削除する必要があります。
不整合がある列を表示している場合、［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、その列を含めることができます。必須列のみを修正して、エクスポートに進むこともできます。
- 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。
-
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、一致させ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。必須に設定するには、列の上にあるアイコンをクリックします。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. エラーを修正したら、パイプラインの作成画面に移動し、パイプラインを実行して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後、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。実行の種類については、こちらをご参照ください。