Communities
A collaborative platform to connect and grow with like-minded Informaticans across the globe
Product Communities
Connect and collaborate with Informatica experts and champions
Discussions
Have a question? Start a Discussion and get immediate answers you are looking for
User Groups
Customer-organized groups that meet online and in-person. Join today to network, share ideas, and get tips on how to get the most out of Informatica
Get Started
Community Guidelines
Knowledge Center
Troubleshooting documents, product guides, how to videos, best practices, and more
Knowledge Base
One-stop self-service portal for solutions, FAQs, Whitepapers, How Tos, Videos, and more
Support TV
Video channel for step-by-step instructions to use our products, best practices, troubleshooting tips, and much more
Documentation
Information library of the latest product documents
Velocity (Best Practices)
Best practices and use cases from the Implementation team
Learn
Rich resources to help you leverage full capabilities of our products
Trainings
Role-based training programs for the best ROI
Certifications
Get certified on Informatica products. Free, Foundation, or Professional
Product Learning Paths
Free and unlimited modules based on your expertise level and journey
Resources
Library of content to help you leverage the best of Informatica products
Tech Tuesdays Webinars
Most popular webinars on product architecture, best practices, and more
Product Availability Matrix
Product Availability Matrix statements of Informatica products
SupportFlash
Monthly support newsletter
Support Documents
Informatica Support Guide and Statements, Quick Start Guides, and Cloud Product Description Schedule
Product Lifecycle
End of Life statements of Informatica products
Ideas
Events
Change Request Tracking
Marketplace
日本語
  • Data Engineering Integration 10.5.7
  • 所有产品

目次

Search

  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

ユーザーガイド

ユーザーガイド

前へ 次へ

手順3.格納場所の設定

手順3.格納場所の設定

監査ルールと監査条件を定義したマッピングを実行する前に、監査結果の格納場所を設定します。
マッピング監査プロパティで格納場所を設定します。結果は、ローカルファイル、JDBC接続を使用するデータベース、またはその両方に格納できます。
ローカルファイルストレージの設定
結果をローカルファイルに格納するには、以下のプロパティを設定します。
  • ファイルディレクトリ。
    結果ファイルを格納するローカルディレクトリ。
  • ファイル名。
    結果を格納するファイルの名前。ファイルが存在しない場合は、実行時に作成されます。
  • 付加。
    結果を既存のファイルに付加するには、このオプションを選択します。結果を付加するように選択しない場合、データ統合サービスは、マッピングの実行時にファイル内の結果を上書きします。
JDBC接続ストレージの設定
JDBC接続を使用するデータベースに結果を格納するには、次の手順を実行します。
  1. 監査結果を格納するデータベースにJDBC接続が定義されていることを確認します。
  2. 結果を格納するリソーステーブルを作成します。以下のスキーマを使用してテーブルを作成します。 
    CREATE TABLE <table name>

(

RULE_NAME VARCHAR2 (128),

RESULT VARCHAR2 (128),

EXECUTION_ID VARCHAR2 (128),

DIS_NAME VARCHAR2 (128),

USER_NAME VARCHAR2 (128),

MAPPING_NAME VARCHAR2 (128),

TIMESTAMP VARCHAR2 (29)

)
  3. 以下の接続ストレージプロパティを設定します。
    • 接続。
      JDBC接続を選択します。
    • 所有者。
      テーブルを含むデータベースの名前。
    • リソース。
      結果を格納するために作成したテーブルの名前。
ローカルファイルストレージ設定をクリアするには、
［ファイルストレージ］
クリアボタンをクリックします。JDBC接続ストレージ設定をクリアするには、
［データベースストレージ］
クリアボタンをクリックします。次の図は、これらのボタンを示しています。 Developer toolの［監査］マッピングプロパティのスクリーンショット。サンプルルールのほか、ファイルストレージとデータベースストレージが設定されています。[ファイルストレージ]クリアボタンと[データベースストレージ]クリアボタンが赤い矩形で強調表示されています。