概要

これまでBigQueryおよびSnowflakeが利用可能でしたが、それ以外のデータベース製品はサポートされていませんでした。今回、新たにカスタムデータベース連携機能が追加され、S3バケット上のCSVファイルを用いることで、多様なデータベースと連携できるようになりました。

例えば、以下のデータベースをメタデータ管理することが可能です。

MySQL
PostgreSQL
Amazon Redshift
Amazon Athena
Databricks
Oracle Database
Microsoft SQL Server
Treasure Data

本記事では、TROCCOを用いてMySQLからメタデータを取得し、COMETA上にデータストアを構築する方法を説明します。多くのデータベースではINFORMATION_SCHEMAにメタデータが管理されており、このデータをTROCCOを使ってS3に吐き出し、さらにそのメタデータを基にデータストアを構築します。

下準備

MySQLサーバのサンドボックス環境として、test_dbを使用します。
テーブルやカラムのコメントもデータストアに連携されるため、以下のように事前にコメントを付与しておきます。

テーブル

ALTER TABLE employees
COMMENT = '従業員の基本情報（従業員番号、氏名、生年月日、性別、入社日など）を格納します。';

ALTER TABLE departments
COMMENT = '部署の情報（部署番号、部署名）を格納します。';

ALTER TABLE salaries
COMMENT = '各従業員の給与履歴（給与額、適用開始日、終了日）を格納します。';


ALTER TABLE titles
COMMENT = '従業員の役職履歴（役職名、適用開始日、終了日）を格納します。';

ALTER TABLE dept_emp
COMMENT = '従業員と部署の関連（どの従業員がどの部署に所属しているか）を示します。';

ALTER TABLE dept_manager
COMMENT = '各部署のマネージャー情報（どの従業員がどの期間、どの部署のマネージャーであったか）を格納します。';

カラム

ALTER TABLE employees
MODIFY COLUMN emp_no INT NOT NULL COMMENT '従業員番号（Primary Key）';
ALTER TABLE employees
MODIFY COLUMN birth_date DATE NOT NULL COMMENT '従業員の生年月日';
ALTER TABLE employees
MODIFY COLUMN first_name VARCHAR(14) NOT NULL COMMENT '従業員の名';
ALTER TABLE employees
MODIFY COLUMN last_name VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '従業員の姓';
ALTER TABLE employees
MODIFY COLUMN gender ENUM('M', 'F') NOT NULL COMMENT '性別（M: 男性, F: 女性）';
ALTER TABLE employees
MODIFY COLUMN hire_date DATE NOT NULL COMMENT '入社日';

ALTER TABLE departments
MODIFY COLUMN dept_no CHAR(4) NOT NULL COMMENT '部署番号（Primary Key）';
ALTER TABLE departments
MODIFY COLUMN dept_name VARCHAR(40) NOT NULL COMMENT '部署名（ユニーク制約あり）';

ALTER TABLE salaries
MODIFY COLUMN emp_no INT NOT NULL COMMENT '従業員番号（employees.emp_no を参照する外部キー）';
ALTER TABLE salaries
MODIFY COLUMN salary INT NOT NULL COMMENT '従業員の給与';
ALTER TABLE salaries
MODIFY COLUMN from_date DATE NOT NULL COMMENT '給与の適用開始日';
ALTER TABLE salaries
MODIFY COLUMN to_date DATE NOT NULL COMMENT '給与の適用終了日';

ALTER TABLE titles
MODIFY COLUMN emp_no INT NOT NULL COMMENT '従業員番号（employees.emp_no を参照する外部キー）';
ALTER TABLE titles
MODIFY COLUMN title VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '役職名';
ALTER TABLE titles
MODIFY COLUMN from_date DATE NOT NULL COMMENT '役職の適用開始日';
ALTER TABLE titles
MODIFY COLUMN to_date DATE DEFAULT NULL COMMENT '役職の適用終了日（NULL の場合、現在も有効）';

ALTER TABLE dept_emp
MODIFY COLUMN emp_no INT NOT NULL COMMENT '従業員番号（employees.emp_no を参照する外部キー）';
ALTER TABLE dept_emp
MODIFY COLUMN dept_no CHAR(4) NOT NULL COMMENT '部署番号（departments.dept_no を参照する外部キー）';
ALTER TABLE dept_emp
MODIFY COLUMN from_date DATE NOT NULL COMMENT '部署に所属し始めた日';
ALTER TABLE dept_emp
MODIFY COLUMN to_date DATE NOT NULL COMMENT '部署に所属していた終了日';

ALTER TABLE dept_manager
MODIFY COLUMN emp_no INT NOT NULL COMMENT '従業員番号（employees.emp_no を参照する外部キー）';
ALTER TABLE dept_manager
MODIFY COLUMN dept_no CHAR(4) NOT NULL COMMENT '部署番号（departments.dept_no を参照する外部キー）';
ALTER TABLE dept_manager
MODIFY COLUMN from_date DATE NOT NULL COMMENT '部署の管理者としての開始日';
ALTER TABLE dept_manager
MODIFY COLUMN to_date DATE NOT NULL COMMENT '部署の管理者としての終了日';

用意するファイルの形式

以下の汎用的なメタデータスキーマに従うことで、どんなデータベースとも連携が可能です。多くのデータベースではINFORMATION_SCHEMAスキーマから取得可能なデータです。

テーブル用CSVファイル

項目名	説明
table_catalog	テーブルが属するカタログ（データベース）の名前
table_schema	テーブルが属するスキーマの名前
table_name	テーブルの名前
table_type	テーブルの種類（例: BASE TABLE, VIEWなど）
comment	テーブルに関するコメントや説明

カラム用CSVファイル

項目名	説明
table_catalog	テーブルが属するカタログ（データベース）の名前
table_schema	テーブルが属するスキーマの名前
table_name	テーブルの名前
column_name	カラムの名前
ordinal_position	カラムの順序
column_default	カラムのデフォルト値
is_nullable	カラムがNULLを許容するかどうか
data_type	カラムのデータ型
comment	文字列型のカラムの最大長

TROCCO でMySQLからS3に転送する

以下のクエリを利用して、テーブル用およびカラム用のメタデータファイルを作成します。

テーブル用クエリ

SELECT
  table_catalog AS table_catalog,
  table_schema AS table_schema,
  table_name AS table_name,
  table_type AS table_type,
  table_comment AS comment
FROM
  information_schema.tables
WHERE table_schema IN ('employees');

カラム用クエリ

SELECT
  table_catalog AS table_catalog,
  table_schema AS table_schema,
  table_name AS table_name,
  column_name AS column_name,
  ordinal_position AS ordinal_position,
  column_default AS column_default,
  is_nullable AS is_nullable,
  CAST(data_type as CHAR) AS data_type,
  column_comment AS comment
FROM
  information_schema.columns
WHERE table_schema IN ('employees');

以下はTROCCOでテーブル用のメタデータを転送する際の設定例です。
1つのファイルにする必要があるので、「出力ファイル数抑制転送」で転送後に１つのファイルになっているか注意してください。

カラム用メタデータの転送設定も同様に作成します。転送が完了すると、S3にメタデータファイルが保存されます。

データストアを作成する

必要なファイルが揃ったのでデータストアを作成します。

該当のS3bucketに対して S3:GetObject 権限を持つIAMロールを作成し、連携に必要な設定を追加します。詳しくはヘルプドキュメントを参照ください。

設定を保存するとジョブが開始され、データストアが作成されます。

ジョブが成功し、データストアが作成されました。

データベース名、スキーマ名、テーブル名、カラム名、DDLコメント名で検索が可能となっています。

カラム参照を設定する

カラム参照に関してCSVメタデータインポートすることでER図を確認することができます。
MySQLではKEY_COLUMN_USAGEからkey情報が取得できるため、それを元にCSVファイルを作成しインポートを行います。

以下のSQLを実行してCSVファイルを作成します。

SELECT
    TABLE_CATALOG AS src_database_name,
    TABLE_SCHEMA AS src_schema_name,
    TABLE_NAME AS src_table_name,
    COLUMN_NAME AS src_column_name,
    TABLE_CATALOG AS dst_database_name,
    REFERENCED_TABLE_SCHEMA AS dst_schema_name,
    REFERENCED_TABLE_NAME AS dst_table_name,
    REFERENCED_COLUMN_NAME AS dst_column_name
FROM
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE
    TABLE_SCHEMA = 'employees'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL

ファイルをインポートをすることでカラム参照情報の更新が完了しました。

ER図が以下のように生成されました。

まとめ

TROCCOを用いてメタデータを抽出し、S3バケットへ転送。その後、カスタムデータベース連携を利用してCOMETA上にデータストアを作成しました。これにより、多くのデータベースを継続的に連携し、一元的にメタデータを管理することができるようになりました。また、ER図の自動生成や検索機能により、データ構造の可視化や活用がさらに容易になりました。