他のクラウドサービスへのデータのエクスポート - MS SQL Server
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Zoho DataPrepでは、構造化クエリー言語（SQL）を基盤としてMicrosoftが開発した独自のリレーショナルデータベース管理システムであるMS SQL Server（Microsoft SQL Server）にデータをエクスポートできます。
MS SQL Server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種類以上のデータ取得元からデータを取り込むことができます。
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変換の適用が完了したら、ステージを右クリックして、［出力先を追加］を選択します。
3. ［その他のクラウドサービス］を［クラウドデータベース］カテゴリーから選択するか、検索ボックスで検索します。
メモ：MS SQL Serverと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、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、［個人情報の列］セクションで、一部またはすべての列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、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、データ内の異なる各値をランダムな値に置き換えます。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、［その他のクラウドサービス］を［データベースサービス名］のドロップダウンから選択し、［MS SQL Server］を［データベースの種類］で選択します。
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とき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。
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アドレスがお使いの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。Zoho DataPrepのIPアドレスについては、こちらをクリックしてご確認ください。
9. MS SQL Serverアカウントとの連携が完了したら、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. データを既存のテーブルに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のテーブルを選択します。
11. ［既存のテーブル］を選択した場合、DataPrepのデータセットにある新しい行をデータベースのテーブルにエクスポートする方法を2つから選択できます。
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新しい行をテーブルに追加する場合は、［追加］を選択します。
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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. 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、エクスポートに進みます。
メモ：［スキーマ名］は必須項目ではありません。
13. ［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動作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、各ステージで適用済みの一連の加工処理が適用され、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の既存のテーブルにデータをエクスポートする際に、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、データモデルの不整合によるエクスポートの失敗を防止するDataPrepの便利な機能です。
メモ：データを新しいテーブルにエクスポートし、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、新しいテーブルが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止する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円滑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、実際に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。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 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が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の対象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、および不整合箇所のエラーを確認できます。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］リンクをクリックすると、必要な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該当する列の数が表示されます。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を抽出できます。
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。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 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にある、照合されていない列をすべて表示します。
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照合するか、無視できます。
- 基準データに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。
不整合がある列のオプションを使用する際に、［必須の列のみ表示する］オプションを切り替えると、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を表示します。
- 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を表示します。
- 制約の不整合：基準データの列に設定されているデータ型の制約と一致しない列を表示します。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を表示します。
メモ：必須列は、照合して必須に設定するまで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、必須に設定できます。また、データの種類を変更する加工にある［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。
- データサイズの超過に関する警告：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が含まれる列を抽出します。
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、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。実行の種類については、こちらをご参照ください