保護中: DBMoto 9.0.2.3 リリースノート

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DBMoto 国内ユーザ事例集

● テックウインド株式会社様
テックウインド株式会社様 導入事例導入事例 ≫
基幹システムの管理を見直し、障害時に迅速な復旧を。技術ブログと評価中のサポートで、事前に運用イメージを把握

●MUTOHホールディングス株式会社様
MUTOHホールディングス株式会社様 導入事例導入事例 ≫
DBMotoにより海外拠点とのデータ連携を実現。ワールドワイドレベルでの在庫管理の一元化を目指す

●ソフトバンク・ペイメント・サービス株式会社様
ソフトバンク・ペイメント・サービス株式会社様 導入事例導入事例 ≫
エンドユーザー向け新サービス提供のために参照用DBを新設。DBMotoにより開発費用と工数の大幅削減に成功

●SBアットワーク株式会社様
SBアットワーク株式会社様 導入事例導入事例 ≫
人事情報DWHの構築にDBMotoを採用。評価版利用時のタイムリーなサポートによりスムーズな導入が実現

●株式会社ぐるなび様
株式会社ぐるなび様 導入事例導入事例 ≫
サイトの運用を止めずに新サーバーへのデータ移行作業を実施、移行後には業務継続のためのBCP構築化も実現

●株式会社ローソンHMVエンタテイメント様
株式会社ローソンHMVエンタテイメント(旧:HMVジャパン株式会社) 導入事例導入事例 ≫
DBMotoを活用してIBM iのDB2データベースからSQLServerへのリアルタイム・レプリケーションを構築

●クニミネ工業株式会社様
クニミネ工業株式会社様 導入事例導入事例 ≫
IBM iとつながるDBMotoを使いWindowsベースの既存資産を活用

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ビッグデータ分析のためのデータウェアハウスAmazon Redshiftの特長と利点

redshift_logo

Amazon Web Serviceが提供するサービスRedshiftは、PostgreSQLをベースとして開発された、分析用途のデータ処理に特化したデータベースです。
AWSではこのサービスを、DWaaS(Data Warehouse as a Service)と位置付けています。
Redshiftはペタバイト単位の拡張性・超並列演算、「カラムナ型」と呼ばれる特別なデータ格納方式による高速処理、そして低額の従量課金制という特徴を持ち、ビッグデータ分析に当たっての、その大量のレコードデータの処理に使われます。

こういった分析用途の大規模なデータ処理機構としてはHadoopがよく利用されてきました。
HadoopはAWSからもAmazon Elastic MapReduce(EMR)というサービス名で提供されていますが、これとRedshiftの違いはどこにあるのでしょうか?

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AS/400からのLOB型差分レプリケーションが可能に【DBMoto Ver9.0新機能】

DBMoto Ver9.0では、AS/400からの差分レプリケーション時にLog Reader APIが選択可能になりました。
Log Reader API

Log Reader APIは、AS/400のAPIを利用してレプリケーションを実施する機能となっており、これによりLOB(BLOB、CLOB)型の差分レプリケーションの実施が可能です。設定もシンプルで上記画像のようにDBMotoのトランザクション設定で、Log Reader APIを選択するだけです。
下記が、Log Reader APIの主な特徴です。

<メリット>

・BLOB、CLOB型カラムの差分レプリケーションが可能

<対応DB>

・AS/400 V6R1以降

試しに、Log Reader APIを使用した差分レプリケーションを行っている間に、ソースであるAS/400のBLOB型のカラムにDBMoto画像バイナリデータを挿入してみました。
blob挿入

その後ターゲットであるOracle DB側に、DBMotoによる差分レプリケーションによって挿入したデータの同期が実施されていることが確認できます。
BLOBのミラーリング

これによりOracle DB側からも同期されたバイナリデータから、DBMoto画像を閲覧することができます。
Oracle_BLOB

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RDBからTeradata/Hadoopへのレプリケーション対応、Oracle/MySQLパフォーマンス向上等・・・DBMoto 9 最新機能

DBMoto 9 の新機能7つをご紹介します。
個々の新機能詳細は別途ブログにて近日中に公開予定です。

1. Management Center(管理ツール)の操作性・見易さの向上

新しいアイコンやウィンドウタブを導入し、より管理し易く操作性も向上しました。
管理ツールはすべて日本語化されているので安心してお使いいただけます。
20160331-01

2. Teradataのサポート

Teradataの全件リフレッシュモード、及びTeradataへの差分ミラーリングレプリケーションをサポートしました。
これによりOracle等のRDBからTeradataへの移行・連携が可能となります。
20160331-02

3. Hadoopのサポート

Apache Hadoopの分散処理とデータストレージフレームワークにリレーショナルデータを複製するための機能をサポートしました、
これによりOracle等のRDBからHadoopのHDFSへのデータ複製が可能となります。
20160331-03

4. Oracle・MySQLからのレプリケーション機能強化

Oracleのトランザクションログ(REDOログ)及びMySQLのトランザクションログ(バイナリログ、binlog)をDBMoto内のエージェントからリアルタイムにアクセス取得し、DBMotoマシンへダウンロードする手法です。
これにより、差分ミラーリング時の参照先がDBのトランザクションではなく、既に取得ダウンロードされたDBMotoマシン内のファイルになるため、ネットワークを介さない分速度が向上します。
20160331-04

5. DBMoto検証ツールの機能強化

ソースとターゲットでレコード不整合がないかを確認する結果比較機能をスケジュール設定可能となりました。
これまでは手動で実行する必要がありましたが、スケジュール設定により定期的に差異がないかを確認し、万が一差異があった際には自動で修復可能となりました。
20160331-05

6. LOBデータ型のレプリケーションに対応

BLOB/CLOBのデータタイプの差分ミラーリングレプリケーションに対応しました。
新たに対応したDBは以下の通りです。

・DB2(AS/400) V6R1以降(Log Reader API)
・Oracle 11g以降(ログサーバエージェント or トリガー)

なお以下のDBはこれまで通りLOBデータタイプのミラーリングが可能です。

・IBM Informix
・SQL Server
・MySQL

7. トランザクションレプリケーション機能強化

トランザクションレプリケーションでコミット制御のサポートが導入されました
ソースデータベースでコミットされたトランザクションに応じて、コミットまたはロールバックすることが可能です。
これにより発行クエリ数が大幅に削減されるため、速度向上が見込めます。

例えばソースへ1万件登録してコミットした場合、ターゲットへのレプリケーション時に発行されるクエリは以下の通りとなります。

従来方式・・・(INSERT+COMMIT)×10,000=20,000クエリ
新方式・・・・INSERT×10,000+COMMIT=10,001クエリ

従来方式「Auto Commit」、新方式「Commitment Control」はユーザが選択可能(デフォルトは従来方式)

対応DBは下記の通りです。

– Oracle
– SQL Server
– DB2(AS/400)
– DB2 LUW
– Informix

※トリガー形式を使用する場合は新方式「Commitment Control」は未対応となります。

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保護中: DBMoto 9.0.0.10 リリースノート

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[DBMoto]リフレッシュ中に問題が起きたときのタイムロスを防ぐには「リフレッシュリカバリ」

弊社取扱いのRDBデータレプリケーションンツールDBMotoでは、レプリケーション中にデータベースとのネットワークなどで問題で切断が発生した場合でも、次のインターバル間隔で再度接続をやり直してレプリケーションを継続しようとします。

その場合の挙動は以下の通りです。

  • リフレッシュ:最初からやり直し
  • ミラーリング・シンクロナイゼーション:最後に処理したトランザクションIDから再開

ミラーリングやシンクロナイゼーションでは途中からの再開となりますが、リフレッシュの場合最初からのやり直しとなってしまいます。

しかし、WAN越しでネットワーク回線の安定性に欠ける場合、もしレコード件数が多いテーブルのリフレッシュに失敗したとき、また最初からやり直すことで時間をロスしてしまう可能性があります。

それが予期される場合にあらかじめ設定することでリフレッシュの挙動を「最後に処理したレコードから再開」にすることができる機能があります。
それは「リフレッシュリカバリ」という機能です。

この「リフレッシュリカバリ」を使えば、リフレッシュ途中でエラーが発生しても、最後に処理したレコードからの再開で時間のロスを防ぐことができます。
※この機能の利用にはソース側テーブルに主キーがある必要があります。

refresh_recovery

設定箇所ですが、レプリケーションのプロパティを開き、左メニューの「優先」を選択すると、「リフレッシュオプション」内に「リフレッシュリカバリ」というメニューがあります。
これをデフォルトのFalseからTrueに変更すると機能が有効になります。

この機能を有効にすることで、リフレッシュ時のパフォーマンスが若干低下することがありますが、実際にその影響が感じられることはあまりありません。

レコード数が多いテーブルのレプリケーションをお考えの方は是非この機能の活用をご検討ください。

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DBMotoでテキストデータと連携、CSVからのリフレッシュとファイルへのミラーリング

DBMotoは異種データベースのレプリケーションツールですが、テキストデータとの連携も行えます。連携の方式としては以下のようになっています。

  1. リフレッシュのソースとしてCSVのデータを使用
  2. ミラーリングのターゲットとしてファイルを使用
  • リフレッシュのソースとしてCSVのデータを使用
  • リフレッシュのソースにのみですがCSV等のテキストファイルを指定することが可能です。
    以下のような手順でデータソースとして追加できます。

    1. Microsoft Access Database EngineをDBMotoマシンにインストールします。
    2. http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?displaylang=en&id=13255

    3. 接続の追加ウィザードを起動し、CSV Filesを選択
    4. Driverに1.でインストールしたドライバが表示されるためそれを選択
    5. プロバイダと接続文字列

    6. Connecting Stringsのボタンをクリックし、Use Current Directoryのチェックを外します。
    7. ※デフォルトではDBMotoインストールフォルダが参照されます。

    8. Select Directoryから対象ファイルの存在するフォルダを指定します。
    9. また、Optionsからテキストデータの形式を設定することも可能です。
    10. テキスト設定

    11. 指定したディレクトリに存在するリフレッシュ対象のテキストファイルを選択します。
    12. 選択とサマリ

    これにより、追加したファイルをリフレッシュのソースとして利用可能です。
    ※文字コードはANSIまたはOEMである必要があります。
    ※対象ファイルはWindowsのパス上で参照可能である必要があります。
    リフレッシュ

  • ミラーリングのターゲットとしてファイルを使用
  • ミラーリングのターゲットとしてファイルを指定し、ソーステーブルの変更をファイルで残しておくことができます。

    1. 接続の追加ウィザードを起動し、Filesを選択
    2. dirpathに出力先のフォルダを指定、必要に応じて出力形式を指定
    3. Filesプロバイダと接続文字列

    4. ウィザードをそのまま進め、完了します。

    これにより、設定した接続先をミラーリングのターゲットとして使用できます。そのままですとテーブルが存在しないため、DBMotoのターゲットテーブル作成機能でターゲットを作成し、ミラーリングを設定します。
    ターゲットテーブルが設定されると、テーブルの構成情報を保存するschemainfo.xmlが作成され、リフレッシュが実行されると.refファイル、ミラーリングが実施されると.mirファイルが作成され、ミラーリングの内容をテキストデータで保存することができます。
    出力

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    [DBMoto]特定のフィールドだけ更新されたときにレプリケーションを止める「非クリティカル使用」

    弊社のRDBデータレプリケーションソフト、DBMotoでは異種DB間でレコードデータを連携できます。
    そして連携に際して要望が多い事柄に関しては、設定のオンオフだけで実施可能となる機能として標準搭載されています。

    DBMotoの機能として「非クリティカル使用」というものがあります。これは英文の「Use non critical」というものを訳したものです。
    どちらにしても名前を聞いてすぐにピンとくる機能ではありません。
    いったいどういった機能でしょうか。このブログ記事にて紹介いたします。

    続きを読む

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    SQL Server トランザクション・ログのバックアップの重要性

    SQLデータベースはユーザのERPやCRMシステムは他のミッション・クリティカルなアプリケーションと同様に心臓部に相当します。そのダウンタイムとデータ損失は従業員の仕事時間の損失とビジネスと利益の損失に直結します。ダウンタイム時に多くのデータを保存したければSQLトランザクション・ログのバックアップの必要性が重要になります。どの時点でのデータベースのリストアが可能になればSQL Serverの可用性は最大となります。ネーティブなマイクロソフトのツールか、3rdパーティのソリューションを使用することでトランザクション・ログを取り扱うことができます。ネーティブなツールにはSQL Server Management Studio, Transact-SQL (T-SQL), SQL Server Agent ジョブ, SQL Server Maintenance Plans, PowerShell スクリプトが含まれます。これらのオプションについてはMicrosoft TechNet トランザクション・ログMSDNトランザクション・ログを参照ください。

    データベース・プロパティはトランザクション・ログのサポートが必要です。SQL Serverはリカバリ・モデルでトランザクション・ログを管理します。単純復旧モデルでは、トランザクション・ログなしではポイント・イン・タイム リカバリをすることができません。フルまたはバルク・ログ・リカバリ・モードでのデータベースのみがトランザクション・ログ・ファイルへ変更を記録し、特定時点でのリカバリが可能です。ユーザは自身のデータベースがSQL Serverフルまたはバルク・ログ・リカバリ・モードであることを確実にしてください。

    db-rm

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    AWSデータベースの新たなレベルとしてのAurora

    Amazon Web Servicesは2007年にSimpleDBをリリースしましたが、データベース・パフォーマンスに問題がありました。RDS(Relational Database Service)が続いて紹介されました。このサービスはアベイラビリティーと一貫性の為にAWSクラウドでMySQLを必要とする開発者のための約束の多くを提供しました。RDSはSimpleDBでの多くの万台を解決し、AWSはOracle、 SQL Server、PostgreSQLの他のデータベースのサポート、ゾーンにまたがるレプリケーションのオプション、SSD(solid-state drive)のサポートと機能を広げました。

    しかしAWSではユーザとデータの拡大にRDSでは追従できませんでした。

    Auroraの背景:

    AWS RDSチームはAuroraをAWSクラウドの規模と能力に合うようにMySQLエンジンコードを書き直すために3年間を費やしました。AWSはオンプレミスのデータベース・スタックを維持し、それによりデータベース管理者はMySQLデータベース・エンジンのカスタマイズが簡単になりました。これにより、ユーザは1秒で15のリードレプリカを作成することができます。そしてAuroraの弾力性はAWSデータベースをシャットダウンすることなく、必要に応じて10GBの増設を自動で追加することができます。

    AWSによるとAuroraは秒500,000 SELECTと秒100,000アップデート以上を提供し、同じハードウェア上で同じベンチマークを実行した結果、MySQLより5倍以上の結果となりました。

    マスター・データベース・サーバは、ミリ秒単位での更新されたレプリカデータへのアクセスを保持します。新エンジンは高速リード用にレプリカを活用します。Auroraはマスタ・データを3つのゾーンへの2つのコピーか、合計6コピー書き込みを行います。6コピーの4つが終了した時にクライントの観点からは処理は終了しています。これによりレプリケーション中に一貫性やパフォーマンスを失うことなく、データベースの可用性が可能となります。

    AuroraはネイティブMySQLと互換性があるのでマイグレーションは難しいものではありません。Auroraの利点とモニタリング、3S(Simple Storage Service)、ネットワーク・セキュリティ等との統合は非常に魅力的です。

    出典:TechTarget(英)

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    [DBMoto]テーブル数が多く、レプリケーション対象のテーブル選択が煩雑なときは

    DBMotoでは、通常レプリケーション対象とするテーブルの選択には、「テーブル選択」から表示されるテーブル一覧よりチェックを入れて選択します。
    この一覧表示は逐一データベースにクエリで問い合わせを行っています。

    table_selection

    しかし、テーブルやスキーマの数が多い場合、レプリケーション対象とならないテーブルまで表示されるため、選択が極めて煩雑な作業となることがあります。
    さらに一部のデータベースでは、テーブルの数が多いと、そのテーブル一覧の表示に時間がかかってしまい、タイムアウトしてしまうケースがあります。

    こういった場合、予めレプリケーション対象のテーブルやその構造がわかっているのであれば、そのテーブル情報を記載したCSVファイルを作成し読み込ませれば、クエリを使う代わりにそのファイルからテーブルの選択が可能です。


    まずは、CSVファイルの記法を解説します。
    CSVファイルの構造は、左からカタログスキーマテーブル主キーとなります。。
    カタログはOracleなどの一部のデータベースで必要になることがあります。該当していなければ以下の例の通り空欄にします。
    主キーは1つだけの場合も複数の場合も[]で囲って配列の形式で入力します。存在しない場合、以下の例の通り省略してください。

    "","CLIMB","ADDRESS"
    "","CLIMB","ADDRESS1",["STREET","STATE","ZIP"]
    "","CLIMB","ADDRESS2",["APT"]


    ここからは読み込ませる方法を解説します。例として以下のようなCSVを用意します。
    content_of_csv

    まずは通常通り「テーブル選択」を開きます。枠の右上付近にボタンがあるのでクリックすると、「ファイルからインポート」というメニューがあるのでこれを選択します。
    import_from_file_table_selection_2

    読み込んだあと、トグルボタンを展開していくと、下の通り、読み込ませたテーブルのみが一覧表示されます。ここからテーブルを選択してください。
    table_selection_after_load


    この機能を利用するに当たっての注意点は以下になります。

    • スキーマ名やテーブル名やフィールド名の大文字小文字は問いませんが、データベースによっては判定が厳密であることがありますので、大文字小文字まで正確な入力を推奨いたします。
    • CSVファイルの文字コードは必ずUTF8にしてください。ShiftJISは日本語のテーブル名・フィールド名の場合、文字化けします。
    • テーブルの構造がもしスキーマの構造に従っていない場合(例えばMicrosoft Accessではカタログとスキーマ情報とともにテーブルがファイルに含まれています。)、そのテーブルは無視されます。
    • データベース上にテーブルが存在しない場合、エラーが発生し操作は取り消されます。
      table_doesnt_exist
    • キーリストにあるいずれかの主キーフィールドがテーブル構造上に存在しない場合、エラーが発生し操作は取り消されます。
      (※主キーではないフィールドが主キーとして指定されていた場合、そのフィールドは仮想PKとして登録されます。)
      primary_key_doesnt_exist

    2019年5月29日 追記

    レプリケーション一括作成機能を使用して、複数テーブルのレプリケーションをまとめて作成したい場合、上記の手段でレプリケーション対象となるテーブルのみをDBMotoに登録したとしても、デフォルトの設定ではレプリケーション一括作成のウィザードで全てのテーブルが見えてしまい、結局テーブルの選択が煩雑になってしまいます。

    そのため、レプリケーション一括作成を行う前に、DB接続設定で切断モードTrueに設定します。これにより、DBMotoに登録されたテーブルのみを簡単にレプリケーション一括作成が可能です。

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    DBMotoレプリケーションに必要なOracle 12c(PDB/CDB)権限

    マルチテナント用Oracle 12cをDBMotoで使用する場合は、PDBとCDBユーザそれぞれに必要な権限が異なります。詳細は下記の通りです。
    PDBユーザ名を「dbmotoP」、CDBユーザを「c##dbmotoC」とした場合の例となります。
    2019/06/10 一部修正しました

    マルチテナントではないPDBなしのOracle 12cに必要な権限は下記をご参照ください。
    DBMotoレプリケーションに必要なOracleユーザ権限

    ●ミラーリング複製元ソース用

    ◇PDBユーザ
    // ユーザ作成
    create user dbmotoP identified by dbmotoP;

    // DB接続オープン
    grant create session to dbmotoP;

    // 参照権限
    grant select any table to dbmotoP;

    // サプリメンタルロギング設定時の必要権限
    grant alter database to dbmotoP;
    grant execute on sys.dbms_logmnr_d to dbmotoP;
    grant select on sys.v_$parameter to dbmotoP;
    grant select on sys.v_$log to dbmotoP;
    grant select on sys.v_$logfile to dbmotoP;
    grant select on sys.V_$logmnr_contents to dbmotoP;
    grant select on sys.V_$thread to dbmotoP;
    grant select on sys.V_$archive_dest to dbmotoP;
    grant select on sys.v_$archived_log to dbmotoP;
    grant select any transaction to dbmotoP;
    grant select on cdb_pdbs to dbmotoP;
    grant logmining to dbmotoP;
    grant select on sys.v_$database to dbmotoP;
    grant select on sys.v_$containers to dbmotoP;
    grant select on DBA_LOG_GROUPS to dbmotoP;
    grant select on DBA_LOG_GROUP_COLUMNS to dbmotoP;
    grant EXECUTE_CATALOG_ROLE to dbmotoP;

    // シンクロナイゼーション使用時
    grant select on sys.aud$ to dbmotoP;

    ◇CDBユーザ
    ※ユーザ作成、権限付与はCDBで実施する必要があります。

    // ユーザ作成
    create user c##dbmotoC identified by dbmotoC;

    // DB接続オープン
    grant create session to c##dbmotoC container=ALL;;

    // Redoログ参照権限
    grant alter database to c##dbmotoC container=ALL;
    grant execute on sys.dbms_logmnr_d to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on sys.v_$parameter to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on sys.v_$log to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on sys.v_$logfile to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on sys.V_$logmnr_contents to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on sys.V_$thread to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on sys.V_$archive_dest to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on sys.v_$archived_log to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select any transaction to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on cdb_pdbs to c##dbmotoC container=ALL;
    grant logmining to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on sys.v_$database to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on sys.v_$containers to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on DBA_LOG_GROUPS to c##dbmotoC container=ALL;
    grant select on DBA_LOG_GROUP_COLUMNS to c##dbmotoC container=ALL;
    grant EXECUTE_CATALOG_ROLE to c##dbmotoC container=ALL;
    alter user c##dbmotoC set container_data=ALL container=current;

    // シンクロナイゼーション使用時
    grant select on sys.aud$ to c##dbmotoC;

    ●ミラーリング複製先ターゲット用

    ※CDBユーザは必要ありません。

    ◇PDBユーザ
    // ユーザ作成
    >create user dbmoto identified by dbmoto;

    // DB接続オープン
    >grant create session to dbmoto;

    // 参照・編集権限
    >grant select any table to dbmoto;
    >grant insert any table to dbmoto;
    >grant update any table to dbmoto;
    >grant delete any table to dbmoto;

    // TRUNCATE権限
    >grant drop any table to dbmoto;
    >grant alter any table to dbmoto;

    // ターゲットテーブル作成ウィザード使用時のみ必要
    >grant create any table to dbmoto;
    >grant unlimited tablespace to dbmoto;

    ●DBMotoでの設定箇所について

    まず通常のユーザ設定画面ではPDBユーザを指定します。接続先データソースもPDB用を入力します。
    20151217-01

    にトランザクション設定画面にてサプリメンタルロギングを設定する際はまず確認ボタンを押下し、次にログ設定の横のボタンを押下します。
    20151217-02

    ここではCDBユーザを指定します。サーバもCDB用を入力します。
    20151217-03

    最後にサプリメンタルロギングにチェックを入れ、インストールボタンを押下することでサプリメンタルロギングが有効となります。
    20151217-04

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    Teradataを構築してDBMotoでOracle等からTeradataへのリアルタイム・レプリケーション

    Teradataは開発や評価を目的に無償で「Teradata Express」を使用することができます。
    具体的には以下の2つのクラウド用に仮想マシンとして提供されており、ダウンロード可能です。

    ・プライベートクラウド向け「Teradata Express for VMware Player」
    ・パブリッククラウド向け「Teradata Express for Amazon EC2」

    今回はVMware ESXi上へ「Teradata Express for VMware Player」を構築する手順をご紹介します。

    なお、Teradataは異種DB間対応リアルタイム・レプリケーションツール「DBMoto」に年内に対応予定となっており、OracleやSQL Server、DB2等からTeradataへのレプリケーションが可能となり、移行や災害対策、RDBとの相互連携が可能となります。

    また、弊社製品「EspressReport ES」はTeradataに対応しており、Teradata上のビッグデータをグラフ化・レポート化・ダッシュボード化して見える化を実現できます。
    詳細は下記のブログ記事をご参照ください。

    Teradataのデータをダッシュボード化してデータ分析・活用!ERESとの連携可能!
    https://www.climb.co.jp/blog_espress/archives/1453

    ●Teradata構築手順

    まずTeradata Developer Exchangeのサイトへアクセスし、Downloadsをクリックします。
    ※事前に会員登録が必要です。
    http://developer.teradata.com/
    20151124-01

    今回はVMware ESXi上へ構築するため、Teradata ExpressのVMwareをクリックします。
    20151124-02

    複数の種類がありますが今回は検証用ということで4GBサイズのものを選択し、ダウンロードします。
    20151124-03

    ダウンロードしたファイルを展開すると以下のようにVMware用の仮想ディスクvmdkファイルや設定ファイルであるvmxファイル等を確認できます。
    20151124-04

    さて、本来であればこのフォルダごとESXiのデータストアにアップロードしてvSphere Clientからイベントリへ追加したいところですが、残念ながらそれでは起動しません。
    なぜならこのファイルはVMware Player用であるためです。

    VMware Player用のファイルはそのままではESXiでは使用できないため、VMware vCenter ConverterやVMware Workstation等でESXi用に予め変換する必要があります。
    変換後はESXiから起動可能になります。

    ESXiへの配置が完了後、次はWindows等のクライアントマシンからTeradataを管理するための統合開発ツール「Teradata Studio」をダウンロードしておきます。
    ダウンロードはTeradata Expressと同じサイトから可能です。
    20151124-05

    今回はWindows 64bit版をダウンロードし、Windows 8.1にインストールしました。
    20151124-06

    ESXiからTeradata Expressの仮想マシンを起動します。
    ログイン画面ではユーザ名とパスワード共にrootでログイン可能です。
    20151124-07

    Teradata Expressが組み込まれたOSが起動しました。
    20151124-08

    この仮想マシンは既にTeradataが自動起動するようですが念のため確認します。
    Terminal画面にて以下の順にコマンドを入力します。
    BTEQとはクエリによるデータ操作ツールでOracleでいうSQL PLUSのようなものです。

    bteq
    .logon 127.0.0.1/dbc
    (パスワードは)dbc
    20151124-09

    BTEQに接続できましたら以下のクエリを発行します。
    select * from dbcinfo;

    正しくバージョン情報等が返されたらOKです。Teradataは正常稼働しています。
    20151124-10

    ちなみにvSphere Clientからサマリを表示すると以下のようになっていました。
    OSはSUSE Linuxです。
    20151124-11

    続いてWindowsからTeradataに接続するため、WindowsにインストールしたTeradata Studioを起動します。これはEclipseベースの統合開発ツールとなっており、IBM DB2用のIBM Data Studio、SAP HANA用のSAP HANA Studioと同じ位置づけの製品と考えてよさそうです。
    20151124-12

    New Connection Profileのアイコンをクリックします。
    20151124-13

    Teradata Databaseを選択します。
    (このツールでHadoopにも接続できるようですね・・・)
    20151124-14

    接続先のIPアドレス(ホスト)とユーザ名・パスワード(共にdbc)を入力し、Test Connectionをクリックします。
    20151124-15

    以下のダイアログが表示されましたら接続完了です!
    20151124-16

    あとはこのTeradata Studioを使用すればユーザ作成・テーブル作成・データの取り込み等を簡単に行うことが可能です。
    20151124-17

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    [DBMoto]数値型フィールドに入っている日時形式のデータを日時型フィールドにレプリケーションするには

    DBMotoのレプリケーションにおいて、お客様から以下のようなご質問をいただくことがあります。

    レプリケーションの元となるデータベースで、数値型のフィールドに”20151118”といった形式で日付データが用意されています。
    このデータをレプリケーション先にある日付型フィールドに適切な形に変換したいのですが、可能でしょうか。

    これに対しての答えですが、DBMoto標準機能であるスクリプト機能を利用すれば変換可能です。

    続きを読む

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