Workato FileStorageコネクター ​

FileStorageコネクターを使用すると、Workatoレシピ内で直接ファイルを保存、管理、処理できます。

トリガー ​

Workato FileStorageコネクターを使用すると、次のレシピトリガーを使用して保存済みファイルを操作できます。

• 新規CSVファイル（バッチ）
• CSVファイル内の新規行（バッチ）
• 新規ファイル

アクション ​

Workato FileStorageコネクターを使用すると、次のレシピアクションを使用してファイルストレージエンティティを操作できます。

• ファイルに追加
• ディレクトリを作成
• ファイルを作成
• ディレクトリを削除
• ファイルを削除
• 共有可能なファイルリンクを生成
• ファイルコンテンツを取得
• ファイルの名前変更/移動
• ファイルを検索

CSVファイルの操作 ​

ファイルを作成またはファイルに追加を選択し、データをCSVファイルとして書式設定する必要がある場合は、列データ型（スキーマ）を定義する必要があります。 スキーマは自動的に推測することも、明示的に設定することもできます。 列スキーマが明示的に定義されている場合、Workatoは受信CSVデータ全体を解析し、指定された列スキーマがCSVファイル内のデータと完全に一致するかどうかを判断します。

不一致がある場合、Workatoはアクションの設定方法に応じて、同じ列の新しいデータに対応するように列スキーマを緩和するか、エラーを返します。

つまり、新しく作成されたファイルおよびそれに追加されたコンテンツは常に保存済みの列スキーマに準拠し、ファイルがスキーマセーフな方法で保存されます。

スキーマセーフなCSVファイルを確保することで、Workatoでは次のようなワークフローを維持できます。

1. CSVファイルをスキーマセーフな信頼できる情報源としてFileStorageに保存します。
2. 列スキーマへの準拠を確保しながら、CSVデータのストリームを既存の大きなCSVファイルに集約します。
3. トリガーを使用して、ファイルのデータを下流アプリケーションが利用できる小さなチャンクにバッチ出力します。

ユースケースの例は次のとおりです。

• パートナーのSFTPサーバーからCSVファイルを取得してダウンロードし、データコンテンツと明示的に設定された列スキーマとともにFileStorageに保存します。 別のレシピで、新規CSVファイルトリガーを使用して、データをバッチ出力し、データベーステーブルに読み込みます。 CSVファイルは指定された列スキーマに準拠しているため、Workatoはデータをデータベーステーブルの列に読み込む際のデータ型不一致エラーを防ぎます。
• 毎日、Hubspotから新しいリードを処理し、定義済みの列スキーマを持つCSVファイルに追加します。 CSVファイル内の新規行トリガーを使用して、この新しく追加されたリードデータを取得し、データ型不一致エラーなしでSalesforce CRMリードオブジェクトに安全にバッチで読み込みます。

スキーマを設定 ​

受信CSV列のスキーマを明示的に設定すると、FileStorageに対してファイル全体を解析し、データ型が定義したスキーマと一致することを確認するよう指示します。 スキーマと一致しない場合、FileStorageは実行時にエラーを発生させます。 これにより、ELT/ETLを通じてデータがデータウェアハウスにレプリケートされる場合など、後続のエラーを防ぎます。

スキーマを自動推測 ​

必要に応じて、Workatoは受信CSV列のデータ型を自動推測できます。 ファイルを作成またはファイルに追加アクションでAuto inferを選択すると、Workatoはデータに最適なスキーマを自動的に選択して保存します。 たとえば、列に整数のみが含まれる場合、Workatoはその列に整数データ型を割り当てます。

スキーマの緩和 ​

作成または追加されたデータのスキーマをWorkatoが自動推測するように設定し、Workatoが列内でデータ型の不一致を検出した場合、Workatoはスキーマを"緩和"します。 つまり、Workatoは変更に対応するために列のデータ型を調整します。 たとえば、Workatoが列に整数データ型を割り当てた後、追加ジョブ中にその列で文字列を検出した場合、Workatoは読み込み時のエラーを防ぐために列のデータ型を文字列に調整します。

ただし、作成または追加されたデータのスキーマを明示的に設定し、Workatoが列内でデータ型の不一致を検出した場合、Workatoはエラーを発生させ、ジョブは失敗します。