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Zoho DataPrepでは、Rackspace Cloud MySQLにデータをエクスポートできます。Rackspace Cloud MySQLはOpenStack®クラウド上に構築された、APIベースのスタンドアロン型リレーショナルデータベースサービスで、Rackspaceの利用者は複数の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。
Rackspace Cloud 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
変換処理の適用が完了したら、ステージを右クリックして[
出力先を追加する]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 MySQL]を選択するか、検索ボックスで検索します。
メモ:Rackspace Cloud MYSQL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、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、次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、[RackspaceCloud ]を[データベースサービス名]ドロップダウンで選択し、[MySQL]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できます。
8. [接続名]に重複しない名前を入力し、[接続する]をクリックします。
メモ:今後データをエクスポートするために、接続設定が保存されます。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に、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。 こちらをクリックしてZoho DataPrepのIPアドレスを確認してください。
9. Rackspace Cloud MySQLへの接続に成功すると、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、この項目を選択し、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のデータセットに追加された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。


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行われ、その後、エクスポート先にデータが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解決できます。
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でエクスポートが失敗するのを防ぐ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、データをエクスポート先にエクスポートする前に行われます。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ための便利な機能です。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、実際にデータをエクスポート先へエクスポートする前に行われます。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。これらの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、クリックすると各エラーを解決できます。
メモ:標準では、グリッド表示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、[適用する]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抽出できます。
- 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、その列を含めることができます。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。
- 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:基準データとは日付、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:必須列を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することはできません。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]の加工にある
[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抽出されます。
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。