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Zoho DataPrepでは、構造化照会言語(SQL)に基づく、Oracleが開発したリレーショナルデータベース管理システムのMySQLにデータをエクスポートできます。
MySQL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、
[出力先を追加]を選択します。
3. [MySQL]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:以前にMySQLのデータ連携を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、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。
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。出力内容は元のデータと統計的に同一です。
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、[MySQL]を[データベースの種類]から選択します。
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経由で暗号化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。こちらをクリックすると、Zoho DataPrepのIPアドレスを確認できます。
9. MySQLアカウントへ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、データベース内で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は2種類あります。
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。
13.[保存]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ましょう。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。実行方法の種類については、こちらをご参照ください。
情報:各実行はジョブ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て、各ステージで適用した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、
ジョブページに記録されます。
14. 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、手動での実行が以下のデータ構造の照合エラーにより失敗した場合は、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:新しいテーブルにデータをエクスポートし、
予約実行オプション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、最初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、対象の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にエクスポートされる前に行われます。エクスポート失敗の原因となるスキーマやデータモデルのエラーを事前に検出できるため、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は、基準データのデータセット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合わせるための変更をすばやく行うことができます。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対象モジュールが基準データとしてデータに関連付けられます。DataPrep Studioページでは、データとテーブルの関連付けを確認でき、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、グリッドにすべての列が表示されます。ただし、[すべての列]リンクをクリックすると、必要な項目のみを表示できます。
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、データ構造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。対象のエラーが発生した列を選択し、[適用]をクリックすると、特定のエラーが発生した列のみを表示できます。
データ構造の照合に関するエラーの概要
- [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、パネル内で各カテゴリーに該当するエラーのみを表示できます。
- 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]チェックボックスを選択すると、エラーが発生した列のみを表示できます。
- [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 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。
- 基準データに存在しない元データの列は、エクスポートを続けるために照合または削除する必要があります。
[不整合がある列]を使用する際、[必須の列のみ表示する]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、追加できます。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た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、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、列を必須に設定できます。また、[データの種類を変更]の加工処理にある[
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を含む列のみが表示されます。
3. エラーを修正した後、
パイプラインビルダーページに移動し、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。実行方法の種類については、こちらをご参照ください。