目次

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  1. はじめに
  2. Informatica Data Engineering Integrationについて
  3. マッピング
  4. マッピングの最適化
  5. ソース
  6. ターゲット
  7. トランスフォーメーション
  8. Pythonトランスフォーメーション
  9. データプレビュー
  10. クラスタワークフロー
  11. プロファイル
  12. 監視
  13. 階層データ処理
  14. 階層データ処理設定
  15. スキーマが変更された階層データの処理
  16. インテリジェント構造モデル
  17. ブロックチェーン
  18. ステートフルコンピューティング
  19. 付録 A: 接続リファレンス
  20. 付録 B: データ型リファレンス
  21. 付録 C: 関数リファレンス

データ型リファレンスの概要

データ型リファレンスの概要

Informatica Developerは、非ネイティブ環境で実行するマッピングで次のデータ型を使用します。
ネイティブデータ型
ネイティブデータ型は、物理データオブジェクトとして使用されるソースおよびターゲットに固有です。ネイティブデータ型は、物理データオブジェクトカラムのプロパティに表示されます。
トランスフォーメーションデータ型
トランスフォーメーションデータ型は、トランスフォーメーションに表示されるデータ型のセットです。ANSI SQL-92汎用データ型に基づく内部データ型で、プラットフォーム間でデータを移動するときデータ統合サービスによって使用されます。トランスフォーメーションデータ型は、マッピング内のすべてのトランスフォーメーションに表示されます。
トランスフォーメーションデータ型には、次のデータ型があります。
  • プリミティブデータ型。単一のカラム位置にある1つのデータ値を表します。
  • 複合データ型。単一のカラム位置にある複数のデータ値を表します。Sparkエンジンで実行されるマッピングで複合データ型を使用して、複合ファイルの階層データを処理します。
データ統合サービスは、ソースデータを読み取るときに、ネイティブデータ型を対応するトランスフォーメーションデータ型に変換してから、データのトランスフォームを実行します。データ統合サービスは、ターゲットに書き込むときに、トランスフォーメーションデータ型を対応するネイティブデータ型に変換します。