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

Google BigQuery は、サーバーレスで高いスケーラビリティとコスト効率を備えたデータウェアハウスであり、組織がビッグデータを実用的なインサイトに変換できるよう設計されています。

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、BigQuery 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 SharePoint Excel Services と BigQuery を使用してSharePoint Excel Services のデータを Google BigQuery 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

STRUCT 型と ARRAY 型

Google BigQuery は、1 つの行に複合値を格納するための STRUCT と ARRAY という 2 種類の型をサポートしています。Google BigQuery の一部では、これらは RECORD 型および REPEATED 型としても知られています。

STRUCT は、名前でアクセスでき、異なる型を持つことができる固定サイズの値のグループです。コンポーネントは struct をフラット化し、ドット表記の名前でフィールドにアクセスできるようにします。これらのドット表記の名前は引用符で囲む必要があることに注意してください。

ARRAY は、同じ型の値で任意のサイズを持つことができるグループです。コンポーネントは配列を単一の複合値として扱い、JSON 集約として報告します。これらの型は組み合わせることができ、STRUCT 型が ARRAY フィールドを含んだり、ARRAY フィールドが STRUCT 値のリストになったりする場合があります。

特別な考慮事項

• Google BigQuery には、DATETIME（タイムゾーンなし）と TIMESTAMP（タイムゾーンあり）の両方のデータ型があり、CData SSIS Components はローカルマシンのタイムゾーンに基づいて datetime にマッピングします。
• Google BigQuery では、NUMERIC 型は 38 桁の精度と小数点以下最大 9 桁をサポートし、BIGNUMERIC 型は 76 桁の精度と小数点以下最大 38 桁をサポートします。CData SSIS Components for Google BigQuery は精度/スケールを自動検出しますが、Destination コンポーネントでは高精度カラムを手動でマッピングできます。
• INTERVAL データ型：
  • コンポーネントは INTERVAL 型を文字列として表現します。クエリで INTERVAL 型が必要な場合は、BigQuery SQL の INTERVAL フォーマットを使用して INTERVAL を指定する必要があります：

    YEAR-MONTH DAY HOUR:MINUTE:SECOND.FRACTION

  • 例えば、「5 年と 11 ヶ月、マイナス 10 日と 3 時間と 2.5 秒」という値は正しいフォーマットでは以下のようになります：

    5-11 -10 -3:0:0.2.5

前提条件

• Visual Studio 2022
• Visual Studio 2022 用 SQL Server Integration Services Projects 拡張機能
• CData SSIS Components for Google BigQuery
• CData SSIS Components for SharePoint Excel Services

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 SharePoint Excel Services Source コントロールと CData GoogleBigQuery Destination コントロールを追加します。

SharePoint Excel Services ソースの設定

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

1. CData SharePoint Excel Services 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 SharePoint Excel Services 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。

   ワークブックへの接続

   どちらのSharePoint エディションをお使いでも、File を Excel ワークブックに設定してください。このパスは以下のプロパティからの相対パスになります。

   • Library：デフォルトではShared Documents ライブラリが使用されます。このプロパティを使って、組織内の別のドキュメントライブラリを指定してみてください。例えば、OneDrive for Business に接続する場合は、このプロパティを"Documents" に設定します。
   • Folder：このプロパティを使って、ライブラリ内のサブフォルダへのパスを指定できます。パスはLibrary で指定されたライブラリ名に関連します。

   テーブルとしてのスプレッドシートデータへの接続

   CData 製品では、基底API で利用可能なオブジェクトに基づいて、使用可能なテーブルを検出していきます。

   API では異なるAPI オブジェクトを表示します。スプレッドシートの構成とSharePoint のバージョンに基づいてAPI を選択しましょう。

   • OData： OData API を使用すると、Excel で［挿入］->［テーブル］をクリックして作成されたExcel テーブルオブジェクト（範囲やスプレッドシートではありません）から定義されたテーブルにアクセスできます。OData API に接続する際、ワークブックにテーブルオブジェクトが定義されていない場合は、CData 製品がテーブルを返さないことがあります。テーブルとしてスプレッドシートまたは範囲に接続するには、UseRESTAPI をtrue に設定してください。
   • REST： REST API を使用すると、Excel テーブルオブジェクト、範囲、およびスプレッドシートから定義されたテーブルへアクセスできます。これがデフォルトの API です。範囲およびスプレッドシートから多数の行をリクエストすることは REST API によって制限されており、CData 製品では返される行数をデフォルトで 100 に制限しています。また CData 製品では、デフォルトで1行目からカラム名を検出します。これを無効にするには、Header を設定してください。

   DefineTables を追加設定すると、Excel の範囲の構文を使用して、範囲に基づいてテーブルを定義できます。大きすぎる範囲は、API によって制限されます。

   SharePoint オンプレミスへの接続

   URL をサーバー名もしくはIP アドレスに設定しましょう。さらに、SharePointVersion と認証値を設定します。

   SharePoint OnPremises を認証するには、AuthScheme を認証タイプに設定し、必要に応じてUser と Password を設定してください。

   Note：SharePoint On-Premises 2010 に接続する場合は、 UseRESTAPI をtrue に設定する必要があります。

   Windows（NTLM）

   最も一般的な認証タイプです。CData 製品では NTLM をデフォルトとして使用するよう事前設定されています。Windows のUser と Password を設定して接続してください。

   その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご覧ください。

   
3. 接続を保存後、「Table or view」を選択し、Google BigQuery 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 SharePoint Excel Services Source Editor を閉じます。

Google BigQuery デスティネーションの設定

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

1. CData Google BigQuery 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 GoogleBigQuery 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。
   • Google は OAuth 認証標準を使用しています。個々のユーザーに代わって Google API にアクセスするには、埋め込み資格情報を使用するか、独自の OAuth アプリを登録できます。 OAuth を使用すると、サービスアカウントを使用して Google Apps ドメイン内のユーザーに代わって接続することもできます。サービスアカウントで認証するには、アプリケーションを登録して OAuth JWT 値を取得します。 OAuth 値に加えて、DatasetId と ProjectId を指定します。OAuth の使用ガイドについては、ヘルプドキュメントの「Getting Started」章を参照してください。

   便利な接続プロパティ

   • QueryPassthrough: True に設定すると、クエリは Google BigQuery 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。
   • FlattenObjects: デフォルトでは、コンポーネントは STRUCT カラムの各フィールドを独自のカラムとして報告し、STRUCT カラム自体は非表示にします。False に設定すると、トップレベルの STRUCT は展開されず、独自のカラムとして残ります。このカラムの値は JSON 集約として報告されます。
   • SupportCaseSensitiveTables: このプロパティを true に設定すると、同じ名前で大文字小文字が異なるテーブルは、すべてメタデータで報告されるように名前が変更されます。デフォルトでは、プロバイダーはテーブル名を大文字小文字を区別しないものとして扱うため、複数のテーブルが同じ名前で大文字小文字が異なる場合、メタデータでは 1 つだけが報告されます。
   
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。