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データオーケストレーション

データの読み込み ​

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データをバッチまたはバルクで、データレイクやウェアハウスなどのターゲット送信先に読み込みます。 Workatoは、さまざまな送信先にデータを読み込むための多様な設計パターンをサポートし、データを分析やレポート作成に利用できる状態にします。 このセクションでは、Workatoのデータ読み込み機能を活用して、データオーケストレーションプロセスを最適化する方法について説明します。

Snowflakeコネクターアクション ​

Workatoは、さまざまなアクションを使用してSnowflakeにデータを読み込むための包括的なサポートを提供します。 これらのアクションを使用すると、レコードの挿入、更新、アップサート、削除を効率的に実行できます。 詳細な手順については、次のアクションを確認してください。

サンプルレシピ: SalesforceからSnowflakeへのデータのバッチ読み込み ​

このレシピでは、Workatoのバッチ読み込み機能を示します。 Salesforceから新しいリードをバッチでエクスポートし、データをSnowflakeに読み込みます。

Snowflakeへのバッチ読み込みSnowflakeへのバッチ読み込み

レシピのウォークスルー ​

1

SalesforceのNew records batchトリガーを設定し、新しいリードをバッチでエクスポートします。

2

SnowflakeのUpsert rows batchアクションを使用して、Salesforceからのリードリストの出力データピルをバッチでRows source list入力にマッピングし、新しいレコードをアップサートします。

SQL Serverコネクターアクション ​

Workatoは、さまざまなアクションを使用してSQL Serverにデータを読み込むための包括的なサポートを提供します。 これらのアクションを使用すると、レコードの挿入、更新、アップサート、削除を効率的に実行できます。 詳細な手順については、次のアクションを確認してください。

サンプルレシピ: SalesforceからデータをバルクフェッチしてオンプレミスSQL Serverに読み込み ​

次の例では、バルクフェッチを使用してSalesforceから販売注文データを抽出し、オンプレミスSQL Serverに読み込みます。

SalesforceクラウドからバルクフェッチしてオンプレミスSQL Serverに読み込みSalesforceクラウドからバルクフェッチしてオンプレミスSQL Serverに読み込み

レシピのウォークスルー ​

1

Export new records in Salesforce (bulk) トリガーを設定して、Salesforceから新規作成されたレコードをCSVデータとして一括取得します。

2

オンブレミスファイル - Upload fileアクションを使用して、CSVデータをオンプレミスフォルダに読み込みます。

3

オンブレミスファイル - Generate on-prem file URLアクションを使用して、オンプレミスシステムで作成されたCSVファイルのURLを生成します。

4

前のステップで生成されたURLをSQL Server - Bulk load from an on-prem fileアクションにマッピングします。 このアクションはオンプレミスフォルダからファイルを取得し、テーブルに直接読み込みます。

サンプルレシピ: SQL ServerからAmazon S3へのデータのバルク読み込み ​

次の例では、バルク読み込みを使用してSQL Serverからデータを抽出し、Amazon S3に読み込みます。

SQL ServerからAmazon S3へのデータのバルク読み込みSQL ServerからAmazon S3へのデータのバルク読み込み

レシピのウォークスルー ​

1

Schedulerトリガーを設定し、データをバルク読み込みする頻度を決定します。

2

SQL ServerのExport query resultアクションを使用して、データベースでカスタムSQLクエリを実行し、結果をCSVファイルとしてバルクでエクスポートします。

3

前のステップのファイルの内容をAmazon S3のUpload file streamingアクションにマッピングし、データをストリーミングしてクラウドストアにアップロードします。

サポートされているコネクター ​

次のコネクターはバルクアップロードをサポートしています。

すべてのファイルコネクター:

すべてのデータレイクコネクター:

増分読み込み ​

増分読み込みを使用すると、フル読み込みのオーバーヘッドを発生させずに、ターゲット送信先のデータを最新の状態に維持できます。 これには、多くの場合、タイムスタンプ、バージョンキー、またはトリガーを使用してソースデータの変更を追跡し、前回の読み込み以降に追加または変更されたデータのみを読み込むことが含まれます。 この戦略は、リアルタイムのデータオーケストレーションとシステムリソースへの影響の最小化に不可欠です。

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