他のクラウドサービスへのデータのエクスポート - PostgreSQL
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、PostgreSQLなどのその他のクラウドサービスにデータをエクスポートできます。Postgresとも呼ばれるPostgreSQLは、拡張性とSQLへの準拠を重視した、無料のオープンソースのリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）です。
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種類以上のデータソース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［その他のクラウドサービス］を選択するか、検索ボックスで検索します。
メモ：PostgreSQL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、［個人情報を含む列］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に、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、［データベースサービス名］のドロップダウンからPostgreSQLを選択します。
6. データベース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］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、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。Zoho DataPrepのIPアドレスについては、こちらをクリックしてください。
9. PostgreSQLアカウント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。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、まず手動での実行によりパイプラインを実行してみます。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に実行を予約できます。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、各ステージに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。この処理全体は、［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、データが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エラーを修正できます。
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した場合でも、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。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止できます。
データ構造の照合チェックが失敗した場合
1. エクスポート中にデータ構造の照合チェックが失敗した場合、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。対応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一致させるための変更をすばやく行えます。エラーを簡単に修正できるように、クラウドデータベース内の基準データのモジュールが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、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、［概要の表示］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関連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、［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
- ［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関連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むことができます。
- 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その列と照合するか、無視できます。
- 基準データに存在しない元データの列は、照合または削除してからエクスポートを続ける必要があります。
［不整合がある列］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て追加できます。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、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処理の［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：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が絞り込まれます。
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、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、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。