データベースのマッピングとETL（抽出、変換、ロード）処理。

データベースのマッピングツール。

MapForceは、データ統合およびETLツールであり、データベース変換において強力な機能を提供します。 データベースデータとXML、JSON、PDF、CSVなどのフラットファイル、EDI、Excel、protobuf、XBRL、Webサービス、Shopify/GraphQL、さらには他のデータベース形式など、あらゆる組み合わせでの変換が可能です。

デザインウィンドウにデータベース構造を読み込むと、MapForceは自動的にデータベースのスキーマを解釈し、利用可能なデータベースのテーブルやビューを選択できるようにし、テーブル間の関係を認識します。その後、データベースの構造を視覚的に確認することができます。

データベースのマッピングに必要なコンテンツモデルをすべて読み込んだら、ソースとターゲットの構造を結ぶ線をドラッグして接続するだけで、マッピングを完了できます。

サポートされています。 関係性の データベース：

サポートされています。 NoSQL データベース：

MapForceは、主要なリレーショナルデータベースだけでなく、一般的なNoSQLデータベースもサポートしており、データベースのソースデータ、データ処理機能やフィルター、そして様々な種類のデータ構造間のグラフィカルなデータマッピング設計を可能にします。これにより、一般的なデータベース移行シナリオに対応できます。例えば、.. MySQLからPostgreSQLへの移行。また、その他にも、1対多の関係や、データ変換を連続的に行うなど、数えきれないほどの可能性が存在します。

データベースデータのフィルタリングと処理

多くのデータベース変換では、ソースとターゲットのデータ間で、ブール条件やSQL、SQL/XMLステートメントに基づいてデータの操作が必要になります。論理的な比較、数学的な計算、文字列操作、特定の値を備えたデータベースデータの確認など、さまざまな処理が必要になる場合があります。上記のスクリーンショットでは、データ処理機能が、ソースデータモデルとターゲットデータモデルを結ぶ線の中にあるボックスとして表示されています。

データ処理機能を使用することで、様々な実用的なデータ変換ニーズに対応し、データベースのマッピングをリアルタイムで高度に実行できます。例えば、XMLやEDIメッセージを使用して、XMLまたはEDIの要素に含まれるフィルタ条件に基づいて、データベースのレコードを抽出するようなマッピングを構築することができます。

データベース出力のログ記録（トレース）。

データベース出力の追跡機能を使用すると、マッピングやETLプロジェクトがデータベースに対して行ったすべての変更を、処理実行時に簡単に記録することができます。

トレース機能が有効になっている場合、データベースへの挿入や更新といった操作、またはエラーが発生すると、それらの情報がXMLファイルに記録されます。後でこのファイルを分析したり、自動的に処理したりすることができます。

データベースの追跡機能は、データベース全体、テーブル、ストアドプロシージャ、またはデータベースの特定のフィールドのレベルで有効にすることができます。 すべてのメッセージを追跡するか、エラーのみを追跡するか、または追跡機能を完全に無効にすることも可能です。

希望するトレースレベルを選択すると、マッピングプロジェクト内の該当するデータベースコンポーネントに、ログ構造を示すXMLツリーが追加されます。もしログファイルをXML以外の形式で保存したい場合は、MapForceがサポートする他のデータ形式（例えば、テキストファイルや別のデータベースなど）にデータをマッピングすることができます。

マッピングの結果をプレビューするために「出力」ボタンをクリックすると、開発者は、マッピングが実行された際にトレースログがどのような形式になるかの例を確認することができます。

高度なデータベースマッピングとETL（抽出、変換、ロード）処理。

SQLを使用するユーザー向けに、MapForceにはデータベースへの直接的なクエリを実行するための「データベースクエリ」タブが用意されています。このタブを使用してデータベースに接続すると、MapForceはブラウザウィンドウ内に、そのデータベースのテーブルを階層構造のツリー形式で表示します。

その後、SQLエディタのタブを使用して、既存のSQLファイルを開くか、ドラッグ＆ドロップや自動補完機能を使ってSQL文を新規作成し、SQLまたはSQL/XMLの文を表示、編集、実行することができます。

SQLスクリプトを実行し、その結果をテーブル形式で表示することができます。また、取得したデータとSQLスクリプトをそれぞれ個別のファイルに保存することも可能です。

MapForceのデータベースキー設定では、データマッピングの対象となるデータベースに、主キーおよび外部キーの値がどのように追加されるかをカスタマイズできます。キーの値は、MapForce内で直接入力することも、データベースシステムに自動的に値を生成させることも可能です。

データベースのテーブルで、主キーや外部キーの関係が明示的に定義されていない場合でも、MapForceを使用することで、元のデータに影響を与えることなく、これらの関係を直接定義することができます。

データベースにデータをマッピングする際、MapForceでは、データベースのテーブルに対する操作を選択することで、データがデータベースにどのように書き込まれるかを制御できます。これにより、最も高度なデータ管理タスクを自動化するための柔軟性が得られます。

使いやすい「データベーステーブル操作」ダイアログボックスを使用すると、選択したテーブル内の列を定義し、データベースで実行する操作（挿入、更新、削除）を決定することができます。

これにより、MapForceを通じて、XML、データベース、EDI、XBRL、テキストファイル、Excel、JSON、JSON5、Webサービス、またはその他のデータベースデータに対して、データベースのレコードを前例のない柔軟性で操作することが可能になります。

MapForceは、ストアドプロシージャを、入力コンポーネント（結果を提供するプロシージャ）または出力コンポーネント（データを挿入または更新するプロシージャ）として強力にサポートしています。また、ストアドプロシージャを関数のように呼び出すことも可能です。これにより、ユーザーは入力データを指定し、ストアドプロシージャを実行し、その出力データを他のコンポーネントに読み込んでマッピングすることができます。

MapForceでは、リレーショナルデータベースのフィールドに格納されているXMLデータを接続し、マッピングすることも可能です（現時点ではSQL ServerおよびIBM DB2に対応）。 データベースに登録されているXMLスキーマ、またはローカルファイルシステムにあるXMLスキーマを、該当のフィールドに割り当てるだけで、MapForceはそのスキーマをデータベースフィールドのサブツリーとして表示し、マッピング作業を支援します。

データベース内で実行されるSQLクエリだけでは、複雑なデータマッピング作業を常に十分に行えるとは限りません。MapForceは、SQL-WHERE/ORDERコンポーネントを通じて、データベースからの入力データに対して追加の処理が必要な場合、またはマッピングにおける他のデータや条件がデータの並び順に影響を与える場合に、データベースのソート機能を強化します。

JSONデータベースのマッピング。

MapForceは、JSON（JavaScript Object Notation）モデルに基づいてデータベースのマッピングを定義し、実行するための機能を提供します。データベースのマッピングにおいて、JSON形式のデータやスキーマファイルを、ソースまたはターゲットのデータとして追加することができます。MapForceは、JSON Draft 04スキーマに基づいて、JSONファイルの読み書きを行います。

以下に示すように、JSONの構成要素は、適切な要素構文で表示され、それぞれのデータ型が明確に示されています。

MapForceの関数ライブラリに含まれるデータ処理機能は、他のコンポーネントと同様に、JSONデータの変換にも適用できます。

データベースのマッピングにJSONまたはJSON5ファイルを追加すると、MapForceは自動的にそれがスキーマファイルなのか、インスタンスファイルなのかを検出します。JSONまたはJSON5のインスタンスファイルの場合、MapForceはスキーマを選択するか、自動的に生成するかどうかを尋ねてきます。MapForceは、JSONまたはJSON5のスキーマを使用して、コンポーネントの構造を構築します。

MapForce Serverは、データベースへの一括挿入機能をサポートしています。

バルクインサートは、特定のデータベースで利用可能な機能で、通常は各行に対して個別のINSERT文を使用する方法とは異なり、大量のデータを単一のSQL文でデータベーステーブルに挿入することができます。データベースエンジンによる処理負荷が大幅に削減されるため、パフォーマンスが大幅に向上します。MapForce Serverのテストにおいて、バルクインサートは個別のINSERT文と比較して、10倍以上の速度で処理できることが確認されています。

バルク挿入は、マルチユーザー環境でも利点があります。あるユーザーがデータベースに送信した一連の挿入コマンドが、別のユーザーが同じテーブルに対してSELECTリクエストを送信することで中断される可能性があります。その場合、挿入処理が再開されると、データが不完全または無効になる可能性があります。