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

ユーザーガイド

ユーザーガイド

復号データ型

復号データ型

複合データ型は、単一のカラム位置内に複数のデータ値を表すトランスフォーメーションデータ型です。データ値は要素と呼ばれます。複合データ型内の要素は、プリミティブデータ型または複合データ型にすることができます。複合データ型を使用すると、SparkまたはDatabricks Sparkエンジンで実行されるマッピング内で階層データを処理できます。
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
単一のカラム位置内に単一のデータ値を表すトランスフォーメーションデータ型です。小数点型、整数型、文字列型などのデータ型は、プリミティブデータ型です。プリミティブデータ型は、任意のトランスフォーメーション内のポートに割り当てられます。
複合データ型
単一のカラム位置内に複数のデータ値を表すトランスフォーメーションデータ型です。配列型、マップ型、構造型などのデータ型は、複合データ型です。複合データ型は一部のトランスフォーメーション内のポートに割り当てられます。
ネストされたデータ型
複合データ型の要素を格納する複合データ型です。他の構造の配列を持つ構造の配列型または構造型などのデータ型は、ネストされたデータ型です。
次の表に、複合データ型の一覧を示します。
複合データ型
説明
array
配列は、要素の順序付けられたコレクションです。
要素は、プリミティブデータ型または複合データ型にすることができます。配列内のすべての要素は、同じデータ型である必要があります。
map
マップは、キーと値のペア要素の順序が指定されていないコレクションを表します。
キーはプリミティブデータ型である必要があります。この値は、プリミティブデータ型または複合データ型にすることができます。
struct
構造は、さまざまなデータ型の要素のコレクションです。
要素は、プリミティブデータ型または複合データ型にすることができます。構造は、データの構造を定義する1つのスキーマを持ちます。
次の図に、トランスフォーメーション内のポートに割り当てられたプリミティブデータ型、複合データ型、ネストされたデータ型を示します。
トランスフォーメーションの[プロパティ]ビューの[ポート]タブに、プリミティブデータ型、複合データ型、ネストされたデータ型が含まれています。
  1. プリミティブデータ型
  2. 複合データ型
  3. ネストされたデータ型
emp_nameポートとemp_salポートは、プリミティブデータ型です。emp_phone、emp_id_dept、emp_addressの各ポートは、複合データ型です。emp_bonusポートはネストされたデータ型です。この配列に、構造型の要素が格納されています。