概要
Fivetran では、コネクタの種類（データベース系と非データベース系）や設定（Fivetran naming と Source naming）によって、ソースから転送するスキーマ名・テーブル名・カラム名が変換されることがあります。本ドキュメントでは、その主な仕様を整理しています。
本記事は下記記事の一部です。
出所：フルマネージドなデータ連携：データ統合の自動化を実現する Fivetran の全貌 #fivetran - Qiita
Fivetran における名称変換（Naming conventions）
Fivetran は、異なるソースがそれぞれ持つ命名スタイルを統一し、ターゲットシステムの規約や仕様に合わせるためにスキーマやカラムに対して名称変換（Naming conventions）を行います。詳しくは、公式ドキュメントに記載されています。
出所：How to build a data stack | Fivetran connector strategy
Fivetran には 2 種類のネーミング方式があり、接続作成時に選択できます。Fivetran naming ではスキーマ用とテーブル／カラム用のルールが別々に存在し、さらにデータベースコネクタか非データベースコネクタかによって変換ルールが異なります。
- Fivetran naming： ソースの名称を可能な限り保持しつつ、非 ASCII 文字などを宛先上の一貫した命名規則に合わせる方法
- Source naming： ソースの元の名称（UTF-8）をそのまま利用する方法
ただし、Source naming がサポートされているコネクターは多くありません（2025年4月14日時点）。以下が対応する主なコネクターです。
Supported connectors
Fivetran supports Source naming for the following connectors:
出所：How to sync databases with your destination using Fivetran
Source naming はテーブル名が UTF-8 に対応しているか、また宛先側の制約を満たせるかなどが前提条件となっており、要件を満たさない場合は同期できません。特に SQL Server では文字のバイト数を最適化するため Shift-JIS（正確には CP932）の照合順序を使用していることがあるため、そのような設定の場合には動作検証が必須です。
When enabled, Fivetran preserves the original or source names of the schemas, tables, and columns with UTF-8 values without any modifications and replicates them to your destination.
Some destinations may have reserved keywords or restrictions that prevent certain names from being used. We display a warning message in such instances and exclude the schemas, tables, or columns from the sync.
出所：How to build a data stack | Fivetran connector strategy
有効にすると、Fivetranは、UTF-8値を持つスキーマ、テーブル、および列の元の名前またはソース名を変更せずに保持し、それらを宛先にレプリケートします。
一部の目的地では、特定の名前が予約済みキーワードとなっていたり制限に抵触する場合があります。そのような場合は警告メッセージが表示され、該当するスキーマやテーブル、カラムは同期から除外されます。
上記の翻訳
データベースのコネクターにおける名称
データベースコネクターのスキーマ
スキーマに関する命名規則
データベースコネクターでは、スキーマにプレフィックスを設定できます。ソースのデータベース内に複数スキーマがあることが考慮されており、Destination には {schema_prefix}_{source_schema_name} という形式のスキーマが作成されます。
スキーマに関する命名規則は、次のようにドキュメントで説明されています。
出所：How to build a data stack | Fivetran connector strategy
スキーマに関する命名規則に関する検証
テスト__検証 というスキーマを作成・同期したところ、スキーマプレフィックスである dbx_01_ に tesuto__jian_zheng が追加された名称となりました。ひらがなはアルファベットに変換され、漢字は中国語の発音記号（ピンイン）に変換されるようです。
%sql
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS `テスト__検証`;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `テスト__検証`.table_01
(
col_1 string
);
データベースコネクターのテーブルおよびカラム
テーブルおよびカラムに関する命名規則
Source naming が選択できるコネクターの場合、ソースに合わせた元のテーブル／カラム名（UTF-8）をそのまま利用できます。
Fivetran naming を選択した場合、以下のルールに従って自動的にテーブル名とカラム名が変換されます。テーブル名を手動で指定する方法は確認できませんでした。
出所：How to build a data stack | Fivetran connector strategy
テーブルおよびカラムに関する命名規則に関する検証
Fivetran naming を設定し、!fivetran_naming_表 というテーブルを同期したところ、Destination では __fivetran_naming_biao というテーブル名になりました。以下はソース側と Destination 側の DDL です。
%sql
CREATE TABLE bap_databricks_template_databricks_sa.fivetran_source.`!fivetran_naming_表` (
My_Name_001 STRING,
`my name_002` STRING,
MyName_003 STRING,
Myname123_004 STRING,
My123name123_005 STRING,
`My_Name!` STRING,
My_Name____c STRING,
`1MyName_008` STRING,
`!MyName_009` STRING,
`カタカナ` STRING,
`漢字` STRING,
`発注明細番号` STRING,
`mynamé_with_accents` STRING,
UPERCASE STRING,
A123456789_B123456789_C1234567890_D123456789_E123456789_F123456789_G123456789_H123456789_I123456789_J123456789_K123456789_L123456789_M123456789_N123456789 STRING
)
USING delta
TBLPROPERTIES (
'delta.columnMapping.mode' = 'name'
);
%sql
CREATE TABLE dbx_01_fivetran_source.__fivetran_naming_biao (
fa_zhu_ming_xi_fan_hao STRING,
my_name_001 STRING,
my_name_002 STRING,
myname_003 STRING,
myname123_004 STRING,
my123name123_005 STRING,
my_name____c STRING,
my_name_ STRING,
`1myname_008` STRING,
__myname_009 STRING,
katakana STRING,
han_zi STRING,
myname_with_accents STRING,
upercase STRING,
a123456789_b123456789_c1234567890_d123456789_e123456789_f123456789_g123456789_h123456789_i123456789_j123456789_k123456789_l123456789_m123456789_n123456789 STRING,
_fivetran_id STRING,
_fivetran_deleted BOOLEAN,
_fivetran_synced TIMESTAMP
)
USING delta
TBLPROPERTIES (
'delta.checkpoint.writeStatsAsJson' = 'false',
'delta.checkpoint.writeStatsAsStruct' = 'true',
'delta.enableDeletionVectors' = 'true',
'delta.feature.deletionVectors' = 'supported',
'delta.minReaderVersion' = '3',
'delta.minWriterVersion' = '7'
);
カラムは以下の通り変換されています。
| # | ソースカラム | Destination カラム | 備考・変換例 |
|---|---|---|---|
| 1 | My_Name_001 | my_name_001 | 大文字 → 小文字への単純変換 |
| 2 | my name_002 |
my_name_002 | スペースをアンダースコアに変換＋小文字化 |
| 3 | MyName_003 | myname_003 | キャメルケースを小文字に |
| 4 | Myname123_004 | myname123_004 | 数字を含む箇所も含めて小文字に |
| 5 | My123name123_005 | my123name123_005 | 全体を小文字に変換 |
| 6 | My_Name! |
my_name_ | 「!」を削除し、末尾に「_」が付加 |
| 7 | My_Name____c | my_name____c | 大文字を小文字に変換 |
| 8 | 1MyName_008 |
1myname_008 | 先頭が数字でもそのまま、小文字化のみ |
| 9 | !MyName_009 |
__myname_009 | 先頭の「!」をアンダースコアに。元の「MyName」も小文字へ |
| 10 | カタカナ |
katakana | カタカナをローマ字に変換 |
| 11 | 漢字 |
han_zi | 漢字をピンイン表記に変換し、単語の境界でアンダースコアを挿入 |
| 12 | 発注明細番号 |
fa_zhu_ming_xi_fan_hao | 漢字をピンイン表記に変換し、単語の境界でアンダースコアを挿入 |
| 13 | mynamé_with_accents |
myname_with_accents | アクセント記号を取り除いて小文字（é → e）化 |
| 14 | UPERCASE | upercase | 大文字を小文字化 |
| 15 | A123456789_B123456789_C… | a123456789_b123456789_c… | 長い英数字列も同様に小文字化 |
非データベースにおける名称変換
非データベースコネクターのスキーマ
スキーマに関する命名規則
非データベースコネクターを作成する際は、スキーマ名を手動で指定します。
スキーマに関しては、以下のような制限があります。
出所：How to build a data stack | Fivetran connector strategy
スキーマに関する命名規則に関する検証
スキーマ名を手動で設定するため、すべてが自動変換されるわけではありません。大文字は小文字に変換されますが、日本語などの非アスキー文字を含むとエラーになりました。
Invalid schema name. Schema name shouldn't be empty, should contain only letters, numbers, or underscores, and cannot begin with a number.
非データベースコネクターのテーブルおよびカラム
テーブルおよびカラムに関する命名規則
Files コネクターなど一部のコネクターでは、テーブル名を手動で指定できます。
一方、テーブル名を指定できないコネクターの場合は、次のルールに基づいて自動的にテーブル名やカラム名が決定されます。
出所：How to build a data stack | Fivetran connector strategy
テーブルおよびカラムに関する命名規則に関する検証
以下の CSV を同期したところ、下記のテーブルが作成されました。
"My_Name_001","My Name_002","MyName","mYName","MyName123","My123name","My_Name!","My_Name____c","1MyName","!MyName","résumé","カタカナ","漢字","UPERCASE"
"sample1","sample2","sample3","sample4","sample5","sample6","sample7","sample8","sample9","sample10","sample12","sample13","sample14","sample15
%sql
CREATE TABLE azure_blob_storage.test_data (
my_name_001 STRING,
my_name_002 STRING,
my_name STRING,
m_yname STRING,
my_name_123 STRING,
my_123_name STRING,
my_name_ STRING,
my_name_c STRING,
_1_my_name STRING,
_my_name STRING,
resume STRING,
katakana STRING,
han_zi STRING,
upercase STRING,
_file STRING,
_line BIGINT,
_modified TIMESTAMP,
_fivetran_synced TIMESTAMP
);
カラム名は以下のように変換されました。
| # | ソースカラム | Destination カラム | 備考・変換例 |
|---|---|---|---|
| 1 | My_Name_001 | my_name_001 | 大文字を小文字に変換。アンダースコアはそのまま維持 |
| 2 | My Name_002 | my_name_002 | スペースをアンダースコアに変換し、小文字に |
| 3 | MyName | my_name | キャメルケースをスネークケースへ変換 |
| 4 | mYName | m_yname | 途中の大文字前にアンダースコアを付加し、小文字化 |
| 5 | MyName123 | my_name_123 | 英文字と数字の境界でアンダースコアを付加し、小文字化 |
| 6 | My123name | my_123_name | 数字部分を分割しアンダースコアを付加、小文字化 |
| 7 | My_Name! | my_name_ | 特殊文字「!」を除去 |
| 8 | My_Name____c | my_name_c | 連続するアンダースコアをまとめ、小文字化 |
| 9 | 1MyName | _1_my_name | 先頭が数字の場合、さらに先頭にアンダースコアを追加。キャメルケースはスネークケースへ |
| 10 | !MyName | _my_name | 先頭の「!」をアンダースコアに置換し、キャメルケースをスネークケース化 |
| 11 | résumé | resume | アクセント記号（é）を除去し、小文字化 |
| 12 | カタカナ | katakana | カタカナをローマ字に変換 |
| 13 | 漢字 | han_zi | 漢字をピンイン表記へ変換し、単語の境界にアンダースコア |
| 14 | UPERCASE | upercase | 大文字を小文字に変換 |
ソースのカラム名称に変更する方法
ビューによる名称変更
ソースのテーブル名やカラム名をどうしてもソースと同じにしたい場合には、ビューで名称を再定義する方法があります。下記例では、Fivetran で同期したテーブルをベースに、ソースカラム名へ変換するビューを作成しています。
%sql
CREATE OR REPLACE VIEW `!fivetran_naming_表`
AS
SELECT
my_name_001 AS `My_Name_001`,
my_name_002 AS `my name_002`,
myname_003 AS `MyName_003`,
myname123_004 AS `Myname123_004`,
my123name123_005 AS `My123name123_005`,
my_name_ AS `My_Name!`,
my_name____c AS `My_Name____c`,
`1myname_008` AS `1MyName_008`,
__myname_009 AS `!MyName_009`,
katakana AS `カタカナ`,
han_zi AS `漢字`,
fa_zhu_ming_xi_fan_hao AS `発注明細番号`,
myname_with_accents AS `mynamé_with_accents`,
upercase AS `UPERCASE`,
a123456789_b123456789_c1234567890_d123456789_e123456789_f123456789_g123456789_h123456789_i123456789_j123456789_k123456789_l123456789_m123456789_n123456789
AS `A123456789_B123456789_C1234567890_D123456789_E123456789_F123456789_G123456789_H123456789_I123456789_J123456789_K123456789_L123456789_M123456789_N123456789`
FROM dbx_01_fivetran_source.__fivetran_naming_biao;
Fivetran Platform Connector で同期されたメタデータを利用すれば、下記のようにマッピング情報（ソースカラムと宛先カラムの対応）を取得できます。
%sql
SELECT
cn.connection_name AS connector_name,
st.name AS source_table,
s.name AS source_column,
dt.name AS destination_table,
d.name AS destination_column
FROM
fivetran_metadata.COLUMN_LINEAGE cl
JOIN fivetran_metadata.SOURCE_COLUMN_METADATA s
ON cl.source_column_id = s.id
JOIN fivetran_metadata.DESTINATION_COLUMN_METADATA d
ON cl.destination_column_id = d.id
JOIN fivetran_metadata.SOURCE_TABLE_METADATA st
ON s.table_id = st.id
JOIN fivetran_metadata.DESTINATION_TABLE_METADATA dt
ON d.table_id = dt.id
JOIN fivetran_metadata.connection cn
on s.connection_id = cn.connection_id
WHERE
cn.connection_name = 'dbx_01'
AND st.name = '!fivetran_naming_表';
Fivetran Platform Connector の詳細は下記を参照してください。Fivetran のコネクターが生成する MAR（Monthly Active Rows）は無償であることや、ER 図なども記述されています。
IMPORTANT: The MAR that Fivetran Platform connections generate is free, though you may incur costs in your destination. Learn more in our pricing documentation.
出所：Fivetran Platform Connector
