Rackspace Cloud Maria DBへのデータのエクスポート

Rackspace Cloud Maria DBへのデータのエクスポート

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Zoho DataPrepでは、Rackspace Cloud Maria DBにデータをエクスポートできます。Rackspace Cloud Maria DBは、OpenStack®クラウド上に構築された独立型のAPIベースのリレーショナルデータベースサービスで、Rackspaceのユーザーは複数のMySQLデータベースインスタンスを簡単にプロビジョニングして管理できます。

データをRackspace Cloud Maria DBにエクスポートするには  

 

1. 既存のパイプラインを開くか、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. [クラウドデータベース]カテゴリーから[Rackspace Cloud Maria DB]を選択するか、検索ボックスで検索します。

 


NotesメモRackspace Cloud Maria DBの接続をすでに追加している場合は、[保存済みの接続]セクションで既存の接続を選択し、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、[個人情報を含む列]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、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、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、データ内の異なる各値をランダムな値に置き換えます。出力内容は、統計的には元のデータと同一です。

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、Rackspaceを[データベースサービス名]ドロップダウンで選択し、Maria DBを[データベースの種類]で選択します。

 

6. データベース接続を認証するため、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を通じて暗号化データを提供するように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. 接続に重複しない名前を[接続名]に入力し、[接続する
]をクリックします。


Notes
メモ:接続設定は、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して保存されます。



Notes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。 こちらをクリックすると、Zoho DataPrepのIPアドレスについて確認できます。

9. Rackspace Cloud Maria DB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. 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]オプションを選択した場合、DataPrepのデータセットの新しい行をデータベース内のテーブルにエクスポートする方法は2つあります。

 

  • 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。

 

 

  • 新たに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]オプションを選択し、[スキーマ名][テーブル名]を入力して、エクスポートを続けます。


Notes
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、まずはパイプラインを手動で実行してみます。手動での実行が正常に完了することを確認した後、実行予約を設定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、こちらをご確認ください。

Info
情報:実行内容は処理として毎回保存されます。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。この一連のプロセスは、[処理]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、手動での実行に失敗し、以下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ぐ、DataPrepの便利な機能です。

Notes
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]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、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。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、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。

Notes
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]オプションを選択します。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や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 Studioページでは、データとテーブルの対応関係、および不整合がある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。

Notes
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、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、[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

  1. [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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 標準の表示では、すべての列が表示されます。ただし、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のみを表示したりできます。
  5. 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。
  1. 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。
    Notes
    メモ。
    1. 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し、ない場合は無視できます。
    2. 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、照合するか削除する必要があります。
    Info
    [不整合がある列]オプションを使用する際は、[必須の列のみ表示する]オプションを有効にすると、必須列(基準データで必須に設定されている列)の有無を確認し、追加できます。必須列のみを修正して、エクスポートに進むこともできます。


  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
    Info
    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、必須に設定できます。[データの種類を変更]の加工で、[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。
  5. 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てパイプラインを実行し、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、実行予約を設定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、こちらをご確認ください。



 

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