リレーショナルエンドポイントの場合、SQL ELTの最適化は、トランスフォーメーションロジックを同じエコシステム内のソースエンドポイントまたはターゲットエンドポイントにプッシュできます。例えば、AWS上のOracleデータベースから、同じAWSクラウドエコシステム内の別のOracleインスタンスに顧客トランザクションデータを移行する必要がある場合などが挙げられます。

クラウドデータウェアハウスエンドポイントの場合、ソースおよターゲットが同じエコシステム内に存在させるか、ソースを互換性のあるハイパースケーラーのデータレイクにすることもできます。例えば、Azure Data Lake StorageデータレイクからのデータをSnowflakeクラウドデータウェアハウスに移動する必要があり、すべてのデータ処理をSnowflakeエコシステム内で行う必要がある場合などが挙げられます。

タスクのランタイムオプションで、SQL ELTの最適化タイプを［完全］または［ソース］に選択できます。［完全なSQL ELTの最適化］では、エンドポイントにプッシュできないトランスフォーメーションロジックをデータ統合サーバーに処理させるか、SQL最適化なしでタスクを実行するか、またはタスクを失敗させるかを指定することができます。ソースSQL ELTの最適化では、ソースが処理できないトランスフォーメーションロジックは、データ統合サーバーが処理します。また、データベースに一時的なビューを作成するようにタスクを設定することもできます。また、他の使用可能なオプションとともに作成することもできます。

SQL ELTの最適化が有効なタスクを実行すると、タスクではトランスフォーメーションロジックがSQLクエリに変換され、実行のためにエンドポイントに送信されます。データ処理では、ベースとなるクラウドインフラストラクチャ内のエンドポイントリソースが活用されるため、タスクのパフォーマンスが向上します。トランスフォーメーションロジックをエンドポイントにプッシュできるかどうかは、データベース、トランスフォーメーションロジック、およびタスク構成に応じて異なります。

SQL ELTモードのマッピングはトランスフォーメーションロジックをクラウドデータウェアハウスにプッシュするように自動的に設定されるため、

［SQL ELTの最適化］

詳細セッションプロパティは、SQL ELTモードのマッピングに基づくマッピングタスクには表示されません。