Microsoft Azure 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、アプリケーションやサービスへのアクセス、管理、開発を行えます。
Microsoft Azure 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きます。また、新しいパイプラインを作成します。作成は、［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［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、［個人情報の列］セクションで一部またはすべての列をエクスポート対象に含めるか、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、次のセキュリティ設定を適用することもできます。
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、［データベースサービス名］のドロップダウンで［Microsoft Azure］を、［データベースの種類］のドロップダウンで［PostgreSQL］を選択します。
6. データベースへ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による暗号化データの送信に対応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を選択することもできます。
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。
9. クラウドデータベースへの接続が完了すると、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。
- 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に対し、各ステージで適用済みの一連の加工処理が行われ、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、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エラーを防ぐ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便利な機能です。必要なクラウドデータベーステーブルを基準データとして設定し、元データセットの列を基準データのテーブル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、既存の元データセットの上に表示されます。対応する列が見つかった場合、元データセットの列が基準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、データに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詳細を確認でき、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、目的のオプション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、各エラーに該当する列の数が表示されます。目的のエラーが発生した列をクリックし、［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、各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だけ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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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。
- 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照合するか、削除する必要があります。
［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て追加できます。必須列だけを修正して、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、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内の［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：データが基準データで許可されている最大サイズを超えている列が絞り込まれます。
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、パイプラインを自動化するスケジュールを設定できます。各実行の種類については、こちらをご確認ください