バージョン: 3.19

データソースリファレンス

注記

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このリファレンスガイドでは、ScalarDB Analytics のデータソース設定形式、プロバイダー固有の設定、およびデータ型マッピングに関する詳細情報を提供します。

警告

ScalarDB Analytics を使用するには、ライセンスキー (試用ライセンスまたは商用ライセンス) が必要です。ライセンスキーをお持ちでない場合は、お問い合わせください。

データソース登録ファイル形式

データソースは、プロバイダー設定ファイルを使用して CLI でカタログに登録されます。これらのファイルは各データソースタイプの接続設定を定義します。CLI コマンドの詳細については、CLI コマンドリファレンスを参照してください。

プロバイダー設定ファイルは以下の構造を持ちます:

{
  "type": "<database-type>", // データベースタイプ: postgresql, mysql, scalardb, sqlserver, oracle, dynamodb, databricks, snowflake
  // タイプ固有の接続設定
  // 設定はデータベースタイプによって異なります
}

カタログ名とデータソース名はCLIオプションで指定されます。(--catalog および --data-source)

ファイル参照構文

外部ファイルから設定値を読み込むために ${file:path} 構文を使用できます。これは既存の設定ファイルを再利用したり、機密情報を分離したりするのに便利です。

サポートされているファイル形式:

.properties ファイル: 読み込まれて文字列値を持つ JSON オブジェクトに変換されます
.json ファイル: そのまま読み込まれます (有効な JSON 構造)

例:

{
  "type": "scalardb",
  "configs": "${file:/path/to/scalardb.properties}"
}

タイプ別のプロバイダー設定

以下のセクションでは、サポートされている各データベースタイプのプロバイダー設定を示します:

設定

ScalarDBの設定は以下の通りです。

`configs`

フィールド: configs
説明: ScalarDB 設定プロパティのマップ。これらは ScalarDB 設定ファイルで指定されるのと同じプロパティです。設定を JSON オブジェクトとしてインラインで指定するか、${file:path} 構文でファイル参照を使用できます。

例

インライン設定:

{
  "type": "scalardb",
  "configs": {
    "scalar.db.contact_points": "localhost",
    "scalar.db.username": "admin",
    "scalar.db.password": "admin",
    "scalar.db.storage": "jdbc"
  }
}

propertiesファイルでのファイル参照の使用:

{
  "type": "scalardb",
  "configs": "${file:/path/to/scalardb.properties}"
}

データアクセス方法

ScalarDB Analytics は ScalarDB Cluster を経由せず、ScalarDB Core ライブラリを直接使用して ScalarDB からデータを読み取ります。そのため、ScalarDB Cluster でのみ利用可能な機能 (暗号化など) は ScalarDB データソースでは使用できません。

スキャン動作

ScalarDB データソースは、内部的に Scan オペレーションの all() を使用してデータを読み取ります。このオペレーションにはクロスパーティションスキャン設定を有効にする必要があります。フィルタリングとオーダリングは ScalarDB レベルでは適用されません。関連する設定は以下のとおりです:

scalar.db.cross_partition_scan.enabled は true である必要があります (デフォルトは true)。
scalar.db.cross_partition_scan.filtering.enabled は効果がありません。
scalar.db.cross_partition_scan.ordering.enabled は効果がありません。

注記

フィルタープッシュダウンなどの最適化は、将来のリリースでサポートされる可能性があります。

ScalarDB Core 設定のオーバーライド

ScalarDB Core の設定プロパティは、ScalarDB データソースとして使用する場合にも基本的に反映されます。ただし、以下のプロパティは ScalarDB Analytics によってオーバーライドされます:

scalar.db.scan_fetch_size: ユーザーが明示的に設定していない場合、ScalarDB Core のデフォルト値 10 の代わりに 4096 が設定されます。
scalar.db.consensus_commit.isolation_level: ユーザーが指定した値にかかわらず、常に READ_COMMITTED でオーバーライドされます。

設定

PostgreSQL の設定は以下の通りです。

`host`

フィールド: host
説明: PostgreSQL サーバーのホスト名。

`port`

フィールド: port
説明: ポート番号。

`username`

フィールド: username
説明: データベースユーザー。

`password`

フィールド: password
説明: データベースパスワード。

`database`

フィールド: database
説明: 接続するデータベース名。

例

{
  "type": "postgresql",
  "host": "postgres.example.com",
  "port": 5432,
  "username": "analytics_user",
  "password": "secure_password",
  "database": "customers"
}

設定

MySQL の設定は以下の通りです。

`host`

フィールド: host
説明: MySQL サーバーのホスト名。

`port`

フィールド: port
説明: ポート番号。

`username`

フィールド: username
説明: データベースユーザー。

`password`

フィールド: password
説明: データベースパスワード。

`database`

フィールド: database
説明: インポートする特定のデータベース。省略した場合、すべてのデータベースがインポートされます。
デフォルト値: なし (すべてのデータベースをインポート)

例

{
  "type": "mysql",
  "host": "mysql.example.com",
  "port": 3306,
  "username": "analytics_user",
  "password": "secure_password",
  "database": "orders" // オプション - 省略した場合、すべてのデータベースがインポートされます
}

設定

Oracle の設定は以下の通りです。

`host`

フィールド: host
説明: Oracle サーバーのホスト名。

`port`

フィールド: port
説明: ポート番号。

`username`

フィールド: username
説明: データベースユーザー。

`password`

フィールド: password
説明: データベースパスワード。

`serviceName`

フィールド: serviceName
説明: Oracle サービス名。

例

{
  "type": "oracle",
  "host": "oracle.example.com",
  "port": 1521,
  "username": "analytics_user",
  "password": "secure_password",
  "serviceName": "ORCL"
}

設定

SQL Server の設定は以下の通りです。

`host`

フィールド: host
説明: SQL Server のホスト名。

`port`

フィールド: port
説明: ポート番号。

`username`

フィールド: username
説明: データベースユーザー。

`password`

フィールド: password
説明: データベースパスワード。

`database`

フィールド: database
説明: 接続する特定のデータベース。
デフォルト値: なし (デフォルトデータベースに接続)

`secure`

フィールド: secure
説明: 暗号化を有効化。
デフォルト値: false

例

{
  "type": "sqlserver",
  "host": "sqlserver.example.com",
  "port": 1433,
  "username": "sa",
  "password": "secure_password",
  "database": "analytics", // オプション - 指定した場合、このデータベースのみがインポートされます
  "secure": true // オプション - 暗号化を有効化
}

設定

Databricks (Databricks SQL/JDBC) の設定は以下の通りです。

`host`

フィールド: host
説明: Databricks ワークスペースのホスト名 (例: adb-1234567890123.4.azuredatabricks.net)。

`port`

フィールド: port
説明: ポート番号。
デフォルト値: ドライバーのデフォルト。 (オプション)

`httpPath`

フィールド: httpPath
説明: SQL ウェアハウスまたはクラスターの HTTP パス (例: /sql/1.0/warehouses/xxxxxxxxxxxxxx)。

`oAuthClientId`

フィールド: oAuthClientId
説明: Databricks SQL/JDBC 認証用の OAuth Machine-to-Machine (M2M) サービスプリンシパルの UUID または Application ID。

`oAuthSecret`

フィールド: oAuthSecret
説明: Databricks SQL/JDBC 認証用の OAuth M2M サービスプリンシパルのシークレット。

`catalog`

フィールド: catalog
説明: 使用するデフォルトのカタログ。(オプション)

例

{
  "type": "databricks",
  "host": "adb-1234567890123.4.azuredatabricks.net",
  "port": 443,
  "httpPath": "/sql/1.0/warehouses/xxxxxxxxxxxxxx",
  "oAuthClientId": "YOUR_CLIENT_ID",
  "oAuthSecret": "YOUR_CLIENT_SECRET",
  "catalog": "main"
}

設定

Snowflake の設定は以下の通りです。

`account`

フィールド: account
説明: Snowflake アカウント識別子 (例: xy12345.ap-northeast-1)。

`username`

フィールド: username
説明: Snowflake ユーザー。

`password`

フィールド: password
説明: Snowflake ユーザーのプログラマティックアクセストークン。

`database`

フィールド: database
説明: 解決/インポートするデフォルトのデータベース。(オプション)

例

{
  "type": "snowflake",
  "account": "YOUR-ACCOUNT",
  "username": "analytics_user",
  "password": "secure_password",
  "database": "ANALYTICS"
}

設定

DynamoDB の設定は以下の通りです。

AWS 認証情報

DynamoDB 認証は標準の AWS SDK 認証情報プロバイダーチェーンを使用します。認証情報は以下の方法で設定できます:

環境変数 (AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY)
AWS 認証情報ファイル (~/.aws/credentials)
IAM ロール (EC2、ECS、または Lambda で実行している場合)
AWS SSO または AWS SDK がサポートするその他の認証情報プロバイダー

詳細については、AWS SDK の認証情報プロバイダーに関するドキュメントを参照してください。

`region`

フィールド: region
説明: AWS リージョン (例: us-east-1)。regionまたは endpoint のいずれかを指定する必要があります (両方は指定できません)。

`endpoint`

フィールド: endpoint
説明: カスタムエンドポイント URL。region または endpoint のいずれかを指定する必要があります (両方は指定できません)。

スキーマ定義

DynamoDB はスキーマレスなので、--schema-json または --schema-file CLI オプションを使用してスキーマ定義を別途提供する必要があります。スキーマは自動的に解決することはできません。

スキーマ構造

スキーマファイルには以下の構造が必要です:

`namespaces[]`

フィールド: namespaces[]
説明: 名前空間定義の配列。

`namespaces[].names[]`

フィールド: namespaces[].names[]
説明: 名前空間名コンポーネントの配列 (文字列)。単一レベルの名前空間には、単一要素の配列を使用します。

`namespaces[].tables[]`

フィールド: namespaces[].tables[]
説明: テーブル定義の配列。

`namespaces[].tables[].name`

フィールド: namespaces[].tables[].name
説明: テーブル名。DynamoDB のテーブル名と一致する必要があります。

`namespaces[].tables[].columns[]`

フィールド: namespaces[].tables[].columns[]
説明: 列定義の配列。

`namespaces[].tables[].columns[].name`

フィールド: namespaces[].tables[].columns[].name
説明: 列名。DynamoDB 属性名と一致する必要があります。

`namespaces[].tables[].columns[].type`

フィールド: namespaces[].tables[].columns[].type
説明: データ型。

`namespaces[].tables[].columns[].nullable`

フィールド: namespaces[].tables[].columns[].nullable
説明: 列が null 値を含むことができるかどうか。
デフォルト値: true

例

プロバイダー設定ファイル (provider.json):

{
  "type": "dynamodb",
  "region": "us-east-1"
}

スキーマ定義ファイル (schema.json):

{
  "namespaces": [
    {
      "names": ["production"],
      "tables": [
        {
          "name": "user_events",
          "columns": [
            { "name": "user_id", "type": "TEXT", "nullable": false },
            { "name": "event_time", "type": "TIMESTAMP", "nullable": false },
            { "name": "event_type", "type": "TEXT" },
            { "name": "event_data", "type": "TEXT" }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

CLI コマンド:

scalardb-analytics datasource register \
  --catalog production \
  --data-source dynamodb_events \
  --provider-file provider.json \
  --schema-file schema.json

カタログ情報リファレンス

このセクションでは、データソース別のカタログ構造マッピングとデータ型マッピングについて説明します。

データソース別のカタログ構造マッピング

データソースを ScalarDB Analytics に登録する際、データソースのカタログ構造、すなわち名前空間、テーブル、列が解決され、ユニバーサルデータカタログに登録されます。データソースのカタログ構造を解決するために、データソース側の特定のオブジェクトがユニバーサルデータカタログオブジェクトにマッピングされます。

カタログレベルのマッピング

カタログレベルのマッピングは、データソースからユニバーサルデータカタログへの名前空間名、テーブル名、列名のマッピングです。各データソースでのカタログレベルのマッピングを確認するには、データソースを選択してください。

ScalarDB のカタログ構造は ScalarDB Analytics によって自動的に解決されます。カタログレベルのオブジェクトは以下のようにマッピングされます:

ScalarDB 名前空間は名前空間にマッピングされます。したがって、ScalarDB データソースの名前空間は常に単一レベルで、名前空間名のみで構成されます。
ScalarDB テーブルはテーブルにマッピングされます。
ScalarDB 列は列にマッピングされます。

PostgreSQL のカタログ構造は ScalarDB Analytics によって自動的に解決されます。カタログレベルのオブジェクトは以下のようにマッピングされます:

PostgreSQL スキーマは名前空間にマッピングされます。したがって、PostgreSQL データソースの名前空間は常に単一レベルで、スキーマ名のみで構成されます。
- ユーザー定義スキーマのみが名前空間にマッピングされます。以下のシステムスキーマは無視されます:
  - information_schema
  - pg_catalog
PostgreSQL テーブルはテーブルにマッピングされます。
PostgreSQL 列は列にマッピングされます。

MySQL のカタログ構造は ScalarDB Analytics によって自動的に解決されます。カタログレベルのオブジェクトは以下のようにマッピングされます:

MySQL データベースは名前空間にマッピングされます。したがって、MySQL データソースの名前空間は常に単一レベルで、データベース名のみで構成されます。
- ユーザー定義データベースのみが名前空間にマッピングされます。以下のシステムデータベースは無視されます:
  - mysql
  - sys
  - information_schema
  - performance_schema
MySQL テーブルはテーブルにマッピングされます。
MySQL 列は列にマッピングされます。

Oracle のカタログ構造は ScalarDB Analytics によって自動的に解決されます。カタログレベルのオブジェクトは以下のようにマッピングされます:

Oracle スキーマは名前空間にマッピングされます。したがって、Oracle データソースの名前空間は常に単一レベルで、スキーマ名のみで構成されます。
- ユーザー定義スキーマのみが名前空間にマッピングされます。以下のシステムスキーマは無視されます:
  - ANONYMOUS
  - APPQOSSYS
  - AUDSYS
  - CTXSYS
  - DBSNMP
  - DGPDB_INT
  - DBSFWUSER
  - DVF
  - DVSYS
  - GGSYS
  - GSMADMIN_INTERNAL
  - GSMCATUSER
  - GSMROOTUSER
  - GSMUSER
  - LBACSYS
  - MDSYS
  - OJVMSYS
  - ORDDATA
  - ORDPLUGINS
  - ORDSYS
  - OUTLN
  - REMOTE_SCHEDULER_AGENT
  - SI_INFORMTN_SCHEMA
  - SYS
  - SYS$UMF
  - SYSBACKUP
  - SYSDG
  - SYSKM
  - SYSRAC
  - SYSTEM
  - WMSYS
  - XDB
  - DIP
  - MDDATA
  - ORACLE_OCM
  - XS$NULL

SQL Server のカタログ構造は ScalarDB Analytics によって自動的に解決されます。カタログレベルのオブジェクトは以下のようにマッピングされます:

各 SQL Server データベース-スキーマペアは ScalarDB Analytics の名前空間にマッピングされます。したがって、SQL Server データソースの名前空間は常に2レベルで、データベース名とスキーマ名で構成されます。
- ユーザー定義データベースのみが名前空間にマッピングされます。以下のシステムデータベースは無視されます:
  - master
  - model
  - msdb
  - tempdb
- ユーザー定義スキーマのみが名前空間にマッピングされます。以下のシステムスキーマは無視されます:
  - sys
  - guest
  - INFORMATION_SCHEMA
  - db_accessadmin
  - db_backupoperator
  - db_datareader
  - db_datawriter
  - db_ddladmin
  - db_denydatareader
  - db_denydatawriter
  - db_owner
  - db_securityadmin
SQL Server テーブルはテーブルにマッピングされます。
SQL Server 列は列にマッピングされます。

Databricks のカタログ構造は ScalarDB Analytics によって自動的に解決されます。カタログレベルのオブジェクトは以下のようにマッピングされます:

各 Databricks カタログ-スキーマペアは ScalarDB Analytics の名前空間にマッピングされます。したがって、Databricks データソースの名前空間は常に2レベルで、カタログ名とスキーマ名で構成されます。
- 以下のシステムカタログ/スキーマは無視されます:
  - カタログ: system
  - スキーマ: information_schema、global_temp、sys、routines
Databricks テーブルはテーブルにマッピングされます。
Databricks 列は列にマッピングされます。

Snowflake のカタログ構造は ScalarDB Analytics によって自動的に解決されます。カタログレベルのオブジェクトは以下のようにマッピングされます:

各 Snowflake データベース-スキーマペアは ScalarDB Analytics の名前空間にマッピングされます。したがって、Snowflake データソースの名前空間は常に2レベルで、データベース名とスキーマ名で構成されます。
- 以下のシステムデータベース/スキーマは無視されます:
  - データベース: SNOWFLAKE
  - スキーマ: INFORMATION_SCHEMA
Snowflake テーブルはテーブルにマッピングされます。
Snowflake 列は列にマッピングされます。

DynamoDB はスキーマレスなので、以下の形式の JSON を使用して DynamoDB データソースを登録する際にカタログ構造を明示的に指定する必要があります:

{
    "namespaces": [
        {
            "name": "<NAMESPACE_NAME>",
            "tables": [
                {
                    "name": "<TABLE_NAME>",
                    "columns": [
                        {
                            "name": "<COLUMN_NAME>",
                            "type": "<COLUMN_TYPE>"
                        },
                        ...
                    ]
                },
                ...
            ]
        },
        ...
    ]
}

指定された JSON では、任意の名前空間名を使用できますが、テーブル名は DynamoDB のテーブル名と一致する必要があり、列名と型は DynamoDB のフィールド名と型と一致する必要があります。

データ型マッピング

以下のセクションでは、各データソースのネイティブ型が ScalarDB Analytics 型にどのようにマッピングされるかを示します:

警告

以下のマッピングテーブルに含まれていないデータ型の列は、データソース登録時に無視されます。これらの列は ScalarDB Analytics カタログに表示されず、クエリすることもできません。無視された列の情報は ScalarDB Analytics サーバーログに記録されます。

ScalarDB データ型	ScalarDB Analytics データ型
`BOOLEAN`	`BOOLEAN`
`INT`	`INT`
`BIGINT`	`BIGINT`
`FLOAT`	`FLOAT`
`DOUBLE`	`DOUBLE`
`TEXT`	`TEXT`
`BLOB`	`BLOB`
`DATE`	`DATE`
`TIME`	`TIME`
`TIMESTAMP`	`TIMESTAMP`
`TIMESTAMPTZ`	`TIMESTAMPTZ`

PostgreSQL データ型	ScalarDB Analytics データ型
`integer`	`INT`
`bigint`	`BIGINT`
`real`	`FLOAT`
`double precision`	`DOUBLE`
`smallserial`	`SMALLINT`
`serial`	`INT`
`bigserial`	`BIGINT`
`char`	`TEXT`
`varchar`	`TEXT`
`text`	`TEXT`
`bpchar`	`TEXT`
`boolean`	`BOOLEAN`
`bytea`	`BLOB`
`date`	`DATE`
`time`	`TIME`
`time with time zone`	`TIME`
`time without time zone`	`TIME`
`timestamp`	`TIMESTAMP`
`timestamp with time zone`	`TIMESTAMPTZ`
`timestamp without time zone`	`TIMESTAMP`

MySQL データ型	ScalarDB Analytics データ型
`bit`	`BOOLEAN`
`bit(1)`	`BOOLEAN`
`bit(x)` if x >= 2	`BLOB`
`tinyint`	`SMALLINT`
`tinyint(1)`	`BOOLEAN`
`boolean`	`BOOLEAN`
`smallint`	`SMALLINT`
`smallint unsigned`	`INT`
`mediumint`	`INT`
`mediumint unsigned`	`INT`
`int`	`INT`
`int unsigned`	`BIGINT`
`bigint`	`BIGINT`
`float`	`FLOAT`
`double`	`DOUBLE`
`real`	`DOUBLE`
`char`	`TEXT`
`varchar`	`TEXT`
`text`	`TEXT`
`binary`	`BLOB`
`varbinary`	`BLOB`
`blob`	`BLOB`
`date`	`DATE`
`time`	`TIME`
`datetime`	`TIMESTAMP`
`timestamp`	`TIMESTAMPTZ`

Oracle データ型	ScalarDB Analytics データ型
`NUMBER` if scale = 0	`BIGINT`
`NUMBER` if scale > 0	`DOUBLE`
`FLOAT` if precision ≤ 53	`DOUBLE`
`BINARY_FLOAT`	`FLOAT`
`BINARY_DOUBLE`	`DOUBLE`
`CHAR`	`TEXT`
`NCHAR`	`TEXT`
`VARCHAR2`	`TEXT`
`NVARCHAR2`	`TEXT`
`CLOB`	`TEXT`
`NCLOB`	`TEXT`
`BLOB`	`BLOB`
`BOOLEAN`	`BOOLEAN`
`DATE`	`DATE`
`TIMESTAMP`	`TIMESTAMPTZ`
`TIMESTAMP WITH TIME ZONE`	`TIMESTAMPTZ`
`TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE`	`TIMESTAMP`
`RAW`	`BLOB`

SQL Server データ型	ScalarDB Analytics データ型
`bit`	`BOOLEAN`
`tinyint`	`SMALLINT`
`smallint`	`SMALLINT`
`int`	`INT`
`bigint`	`BIGINT`
`real`	`FLOAT`
`float`	`DOUBLE`
`float(n)` if n ≤ 24	`FLOAT`
`float(n)` if n ≥ 25	`DOUBLE`
`binary`	`BLOB`
`varbinary`	`BLOB`
`char`	`TEXT`
`varchar`	`TEXT`
`nchar`	`TEXT`
`nvarchar`	`TEXT`
`ntext`	`TEXT`
`text`	`TEXT`
`date`	`DATE`
`time`	`TIME`
`datetime`	`TIMESTAMP`
`datetime2`	`TIMESTAMP`
`smalldatetime`	`TIMESTAMP`
`datetimeoffset`	`TIMESTAMPTZ`

Databricks SQL データ型	ScalarDB Analytics データ型
`TINYINT`	`SMALLINT`
`SMALLINT`	`SMALLINT`
`INT` / `INTEGER`	`INT`
`BIGINT`	`BIGINT`
`FLOAT`	`FLOAT`
`DOUBLE`	`DOUBLE`
`DECIMAL(p,s)` if s = 0	`BYTE` (p ≤ 2), `SMALLINT` (p = 3–4), `INT` (p = 5–9), `BIGINT` (p = 10–18), `DECIMAL(p,0)` (p > 18)
`DECIMAL(p,s)` if s ≠ 0	`DECIMAL(p,s)`
`STRING` / `VARCHAR`	`TEXT`
`BINARY`	`BLOB`
`BOOLEAN`	`BOOLEAN`
`DATE`	`DATE`
`TIMESTAMP`	`TIMESTAMPTZ`
`TIMESTAMP_NTZ`	`TIMESTAMP`

注記

DECIMAL 型の場合、テーブル作成時に精度とスケールが指定されていない場合、デフォルト値の精度 = 38、スケール = 0 が適用されます。
スケール = 0 で精度が小さい DECIMAL 型の場合、ストレージとパフォーマンスを向上させるために最適化された整数型 (BYTE、SMALLINT、INT、BIGINT) が使用されます。

Snowflake データ型	ScalarDB Analytics データ型
`NUMBER(p,0)` / `INT` / `INTEGER` / `BIGINT` / `SMALLINT` / `TINYINT` / `BYTEINT`	`BYTE` (p ≤ 2), `SMALLINT` (p = 3–4), `INT` (p = 5–9), `BIGINT` (p = 10–18), `DECIMAL(p,0)` (p > 18)
`NUMBER(p,s)` / `NUMERIC` / `DECIMAL` if s ≠ 0	`DECIMAL(p,s)`
`FLOAT` / `FLOAT4` / `FLOAT8` / `DOUBLE` / `DOUBLE PRECISION` / `REAL`	`DOUBLE`
`VARCHAR` / `STRING` / `TEXT` / `NVARCHAR` / `NVARCHAR2` / `CHAR VARYING` / `NCHAR VARYING` / `CHAR` / `CHARACTER` / `NCHAR`	`TEXT`
`BINARY` / `VARBINARY`	`BLOB`
`BOOLEAN`	`BOOLEAN`
`DATE`	`DATE`
`TIME`	`TIME`
`TIMESTAMP_NTZ` / `DATETIME`	`TIMESTAMP`
`TIMESTAMP_LTZ`	`TIMESTAMPTZ`
`TIMESTAMP_TZ`	`TIMESTAMPTZ`

注記

NUMBER および DECIMAL 型の場合、テーブル作成時に精度とスケールが指定されていない場合、デフォルト値の精度 = 38、スケール = 0 が適用されます。
スケール = 0 で精度が小さい NUMBER および DECIMAL 型の場合、ストレージとパフォーマンスを向上させるために最適化された整数型 (BYTE、SMALLINT、INT、BIGINT) が使用されます。

DynamoDB データ型	ScalarDB Analytics データ型
`String`	`TEXT`
`Number`	`DOUBLE`
`Binary`	`BLOB`
`Boolean`	`BOOLEAN`
`Null`	`NULL`
`String Set`	`TEXT`
`Number Set`	`TEXT`
`Binary Set`	`TEXT`
`List`	`TEXT`
`Map`	`TEXT`

注記

DynamoDB の複合データ型 (String Set、Number Set、Binary Set、List、Map) は互換性のため TEXT にマッピングされます。実際の値は ScalarDB Analytics クエリで JSON 文字列としてシリアル化されます。

データソース登録ファイル形式​

タイプ別のプロバイダー設定​

設定

configs

例

データアクセス方法

スキャン動作

ScalarDB Core 設定のオーバーライド

設定

host

port

username

password

database

例

設定

host

port

username

password

database

例

設定

host

port

username

password

serviceName

例

設定

host

port

username

password

database

secure

例

設定

host

port

httpPath

oAuthClientId

oAuthSecret

catalog

例

設定

account

username

password

database

例

設定

region

endpoint

スキーマ定義

スキーマ構造

namespaces[]

namespaces[].names[]

namespaces[].tables[]

namespaces[].tables[].name

namespaces[].tables[].columns[]

namespaces[].tables[].columns[].name

namespaces[].tables[].columns[].type

namespaces[].tables[].columns[].nullable

例

カタログ情報リファレンス​

データソース別のカタログ構造マッピング​

カタログレベルのマッピング​

データ型マッピング​

データソース登録ファイル形式

タイプ別のプロバイダー設定

`configs`

`host`

`port`

`username`

`password`

`database`

`host`

`port`

`username`

`password`

`database`

`host`

`port`

`username`

`password`

`serviceName`

`host`

`port`

`username`

`password`

`database`

`secure`

`host`

`port`

`httpPath`

`oAuthClientId`

`oAuthSecret`

`catalog`

`account`

`username`

`password`

`database`

`region`

`endpoint`

`namespaces[]`

`namespaces[].names[]`

`namespaces[].tables[]`

`namespaces[].tables[].name`

`namespaces[].tables[].columns[]`

`namespaces[].tables[].columns[].name`

`namespaces[].tables[].columns[].type`

`namespaces[].tables[].columns[].nullable`

カタログ情報リファレンス

データソース別のカタログ構造マッピング

カタログレベルのマッピング

データ型マッピング