CData SSIS Components を使用して BigQuery のデータを Snowflake にマイグレーション

Cameron Leblanc
Cameron Leblanc
Technology Evangelist
CData SSIS Tasks for BigQuery と Snowflake を使用して、BigQuery のデータを Snowflake に簡単にプッシュできます。

Snowflake は、エンタープライズ BI、分析、データ管理、ガバナンスの取り組みで広く利用されている先進的なクラウドデータウェアハウスです。Snowflake は、データ共有、リアルタイムデータ処理、安全なデータストレージなどの機能を提供しており、クラウドデータ統合の一般的な選択肢となっています。

CData SSIS Components は、SQL Server Integration Services を拡張し、さまざまなソースやデスティネーションからデータを簡単にインポート・エクスポートできるようにします。

この記事では、Snowflake へのエクスポート時のデータ型マッピングの考慮事項を確認し、CData SSIS Components for BigQuery と Snowflake を使用してBigQuery のデータを Snowflake にマイグレーションする方法を説明します。

データ型マッピング

Snowflake スキーマ CData スキーマ

NUMBER, DECIMAL, NUMERIC, INT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT, TINYINT, BYTEINT

decimal

DOUBLE, FLOAT, FLOAT4, FLOAT8, DOUBLEPRECISION, REAL

real

VARCHAR, CHAR, STRING, TEXT, VARIANT, OBJECT, ARRAY, GEOGRAPHY

varchar

BINARY, VARBINARY

binary

BOOLEAN

bool

DATE

date

DATETIME, TIMESTAMP, TIMESTAMP_LTZ, TIMESTAMP_NTZ, TIMESTAMP_TZ

datetime

TIME

time

特別な考慮事項

  • 大文字小文字の区別: Snowflake はデフォルトで識別子の大文字小文字を厳密に一致させるため、大文字小文字の不一致に起因する問題が発生することがよくあります。これらの問題を解決するには、CData SSIS Components for Snowflake 接続で IgnoreCase プロパティを True に設定します。このプロパティは、Snowflake の QUOTED_IDENTIFIERS_IGNORE_CASE プロパティに直接マッピングされ、Snowflake が識別子を大文字小文字を区別するかどうかを指定します。

  • タイムスタンプ: Snowflake は 3 つのタイムスタンプ型をサポートしています：

    • TIMESTAMP_NTZ: このタイムスタンプは、指定された精度で UTC 時刻を格納します。ただし、すべての操作は、TIMEZONE セッションパラメータで制御される現在のセッションのタイムゾーンで実行されます。
    • TIMESTAMP_LTZ: このタイムスタンプは、指定された精度で「壁時計」時刻を格納します。すべての操作は、タイムゾーンを考慮せずに実行されます。
    • TIMESTAMP_TZ: このタイムスタンプは、関連するタイムゾーンオフセットとともに UTC 時刻を格納します。タイムゾーンが指定されていない場合、セッションのタイムゾーンオフセットが使用されます。

    デフォルトでは、CData SSIS Components は手動で設定しない限り、タイムスタンプを TIMESTAMP_NTZ として Snowflake に書き込みます。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

  • OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
  • BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
  • SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery


はじめに


前提条件

プロジェクトの作成とコンポーネントの追加

  1. Visual Studio を開き、新しい Integration Services プロジェクトを作成します。
  2. Control Flow 画面に新しい Data Flow Task を追加し、Data Flow Task を開きます。
  3. Data Flow Task に CData BigQuery Source コントロールと CData Snowflake Destination コントロールを追加します。

BigQuery ソースの設定

以下の手順に従って、BigQuery への接続に必要なプロパティを指定します。

  1. CData BigQuery Source をダブルクリックしてソースコンポーネントエディタを開き、新しい接続を追加します。
  2. CData BigQuery Connection Manager で接続プロパティを設定し、接続をテストして保存します。

    BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

    Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

    OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

    OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

  3. 接続を保存後、「Table or view」を選択し、Snowflake にエクスポートするテーブルまたはビューを選択して、CData BigQuery Source Editor を閉じます。

Snowflake デスティネーションの設定

BigQuery Source を設定したら、Snowflake 接続を設定してカラムをマッピングします。

  1. CData Snowflake Destination をダブルクリックしてデスティネーションコンポーネントエディタを開き、新しい接続を追加します。
  2. CData Snowflake Connection Manager で接続プロパティを設定し、接続をテストして保存します。
    • コンポーネントは、Snowflake ユーザー認証、フェデレーション認証、SSL クライアント認証をサポートしています。認証するには、User と Password を設定し、AuthScheme プロパティで認証方法を選択します。Snowflake の bundle 2024_08（2024 年 10 月）を使用して作成されたアカウントからは、セキュリティ上の懸念からパスワードベースの認証がサポートされなくなりました。代わりに、OAuth や秘密鍵認証などの代替認証方法を使用してください。

    その他の便利な接続プロパティ

    • QueryPassthrough: True に設定すると、クエリは Snowflake に直接渡されます。
    • ConvertDateTimetoGMT: True に設定すると、コンポーネントはローカルマシンの時刻ではなく、日時値を GMT に変換します。
    • IgnoreCase: Snowflake が識別子を大文字小文字を区別するかどうかを指定するセッションパラメータです。デフォルト：false（大文字小文字を区別する）。
    • BindingType: DEFAULT と TEXT の 2 種類のバインディングタイプがあります。DEFAULT は、Date 型に DATE、Time 型に TIME、Timestamp_* 型に TIMESTAMP_* のバインディングタイプを使用します。TEXT は、Date、Time、Timestamp_* 型に TEXT のバインディングタイプを使用します。
  3. 接続を保存後、Use a Table メニューでテーブルを選択し、Action メニューで Insert を選択します。
  4. Column Mappings タブで、入力カラムからデスティネーションカラムへのマッピングを設定します。

プロジェクトの実行

これでプロジェクトを実行できます。SSIS Task の実行が完了すると、SQL テーブルのデータが選択したテーブルにエクスポートされます。

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