Informaticaのデータ統合サービスCloud Data IntegrationでRedshiftにELTしてみた

はじめに

はじめまして。 NTTデータ デザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部 デジタルテクノロジー＆データマネジメントユニット の nttd-nagano です。

Informatica（インフォマティカ） のクラウドデータマネージメントプラットフォームとして、「Intelligent Data Management Cloud」（※1。以下IDMCと記載）というものがあります。

今回は、そのIDMCのデータ統合サービス「Cloud Data Integration」（※2。以下CDIと記載）の機能「プッシュダウン最適化」機能（Pushdown Optimization）にて、 Amazon Redshift にELT（※4）してみた ので、ご報告します。

※1. 略称はIDMC。旧称はIICS。クラウドデータマネジメントプラットフォーム。以下IDMCと記載。

※2. 略称はCDI。データ統合サービス。ETL処理（※3）やELT処理（※4）を担う。以下CDIと記載。

※3. データベースなどに蓄積されたデータから必要なものを抽出（Extract）し、目的に応じて変換（Transform）し、データを必要とするシステムに格納（Load）すること。

※4. ETL処理（※3）と対比して使われることが多い言葉。データ統合処理の順序を従来型のE→T→Lの順ではなく、E→L→Tの順でおこなう。近年ではDBMSの性能が爆発的に向上したことから、その性能を有効活用するために使われる手法｡

データ統合処理は、データの変換を伴うことが多いですが、 この 「プッシュダウン最適化」機能では、ELT処理によりDBMSの処理能力を最大限に活用し、高いパフォーマンスを実現します。

具体的には、 データ変換処理を各DBMS固有の命令を含む最適なSQLクエリに変換して、DBMS側で実行します。

今回は、 Amazon Redshift を対象に、この「プッシュダウン最適化」機能の使い方をご紹介します。

S3バケットを作って入力側となるファイルを格納する

CDIは様々なシチュエーションでデータ統合処理をRedshiftにプッシュダウンすることができますが、今回、Redshiftにロードするデータは、S3にCSVファイルとして格納しておくことにしました。

まず、AWSマネジメントコンソールの「S3」にて、S3バケットを作りました。

次に、入力ファイルとして、次のような3種類のダミーデータを用意し、格納しました。

• order_data.csv （注文情報）
• customer_data.csv （顧客マスタ）
• product_data.csv　（商品マスタ）

Redshiftに出力側となるテーブルを作る

今回、Redshift側にロードする際には、前述の入力を変換しながら結合していくこととします。（詳細は後述）

AWSマネジメントコンソールの「Redshift」の「クエリエディタ」にて、次のようなテーブルを作りました。

Redshift用のIAMロールを作る

Redshiftに変換処理をさせるということは、RedshiftがS3バケット内のファイルを読むことになります。

AWSマネジメントコンソールの「IAM」にて、IAMロールを作成し、対象S3バケットに対して適切な権限を持つポリシーを割り当てます。

今回は簡単のために、 AmazonS3FullAccess ポリシーを割り当てたIAMロールを作りました。

RedshiftにIAMロールを関連付ける

作ったIAMロールをRedshiftに関連付けます。

1. AWSマネジメントコンソールの「Redshift」にて、クラスターのプロパティを開きます。
2. 「関連付けられたIAMロール」の部分で、「IAMロールの管理」をクリックし、「IAMロールを関連付ける」をクリックします。
3. 先ほど作成したIAMロールを選択し、「IAMロールを関連付ける」をクリックします。

上記のようにあらかじめ作成しておいたIAMロールを関連付けるか、あるいは、「IAMロールの管理」をクリックした後、「IAMロールを作成」をクリックすれば、この場で特定のS3バケットに対する権限を持つIAMロールを作成することもできます。

IDMCにログインし、アドオンコネクタとしてS3とRedshiftを有効にする

CDIでは接続先のリソース毎に、「コネクタ」を使用します。標準のコネクタのほかに、 様々なアドオンコネクタがあります。

CDIの30日間の無料体験 を使用している場合などは、アドオンコネクタを使えるようにする作業が必要です。下記の操作を実施してください。すでに使えるようになっている場合はこの作業は不要です。

1. IDMCにログインする。
2. アプリケーションピッカー（マイサービス）で「管理者」をクリックする。
3. 左ペインで「アドオンコネクタ」をクリックする。
4. 右上の検索欄に「s3」と入力する。
5. 「Amazon S3 Connector」の「無料トライアルを開始する」ボタンをクリックする。
6. ダイアログで「OK」ボタンをクリックする。
7. 右上の検索欄に「redshift」と入力する。
8. 「Amazon Redshift Connector」の「無料トライアルを開始する」ボタンをクリックする。
9. ダイアログで「OK」ボタンをクリックする。

接続オブジェクトを作る

CDIでは接続先の設定を「接続」（あるいは「接続オブジェクト」）という定義体で管理しています。

今回はS3とRedshiftの接続オブジェクトを作ります。

1. 左ペインで「接続」をクリックする。
2. 「新しい接続」ボタンをクリックする。
3. S3用の接続オブジェクト を作るために、下記のように入力する。（下記は一例です。S3バケットの設定に合わせます）

   設定項目	設定値
   接続名	【任意（以降では「conn_amazons3」と記載）】
   説明
   タイプ	Amazon S3 v2
   ランタイム環境	【自分のランタイム環境（Secure Agentをインストールしたマシン）】
   Access Key
   Secret Key
   IAM Role ARN
   External Id
   Use EC2 Role to Assume Role
   Folder Path	【先ほど作成したS3バケット名】
   Master Symmetric Key
   Customer Master Key ID
   S3 Account Type	Amazon S3 Storage
   Region Name	【S3バケットが存在するリージョン名】
   Federated SSO IdP	NONE
   Other Authentication Type	NONE
   S3 VPC Endpoint Type	NONE
   STS VPC Endpoint Type	NONE
   KMS VPC Endpoint Type	NONE

4. 「保存」ボタンをクリックする。
5. 「テスト接続」ボタンをクリックする。
6. 「この接続のテストに成功しました。」と表示されることを確認する。
7. 「新しい接続」ボタンをクリックする。
8. Redshift用の接続オブジェクト を作るために、下記のように入力する。（下記は一例です。Redshiftクラスターの設定に合わせます）

   設定項目	設定値
   接続名	【任意（以降では「conn_amazonredshift」と記載）】
   説明
   タイプ	Amazon Redshift v2
   ランタイム環境	【自分のランタイム環境（Secure Agentをインストールしたマシン）】
   Authentication Type	Default
   Username	【ユーザー名】
   Password	【パスワード】
   Use EC2 Role to Assume Role
   S3 Access Key ID
   S3 Secret Access Key
   S3 IAM Role ARN
   External Id
   Master Symmetric Key
   JDBC URL	【RedshiftのJDBC URL（マネジメントコンソールの「Redshift」にてコピーする）】
   Cluster Region	【Redshiftクラスターが存在するリージョン】
   Customer Master Key ID

9. 「保存」ボタンをクリックする。
10. 「テスト接続」ボタンをクリックする。
11. 「この接続のテストに成功しました。」と表示されることを確認する。

マッピングを作る

CDIでは、データ統合処理を「マッピング」という定義体で管理しています。

まず、空のマッピングを作ります。

1. アプリケーションピッカー（マイサービス）で「データ統合」をクリックする。
2. 左ペインにて「新規」をクリックする。
3. ダイアログで、「マッピング」＞「マッピング」をクリックする。
4. 「作成」ボタンをクリックする。

さて、マッピングでのデータ統合処理の内容ですが、今回は、「S3バケット内の複数のCSVファイルのデータを抽出し、一部を変換して、結合し、さらに変換した後に、Redshiftのテーブルにロードする」というものにしてみます。

詳細は割愛しますが、おおむね次のような手順で作成しました。

データ変換はあくまで一例なので、その内容よりも、プッシュダウン先であるターゲットオブジェクトの設定に注目していただければと思います。

1. ソースオブジェクト が3個になるように配置する。
2. 各ソースオブジェクトを選択し、「ソース」パートに以下のように設定する。

   設定項目	設定値
   接続	【先ほど作成したS3用接続オブジェクト】
   ソースタイプ	単一オブジェクト
   オブジェクト	【各CSVファイル】
   形式	Flat

3. フィルタトランスフォーメーション を配置し、customerと接続する。18歳以上を通過させるように設定する。
4. ジョイナトランスフォーメーション を配置し、orderとcustomerを接続する。
5. ジョイナトランスフォーメーション を配置し、前項のジョイナトランスフォーメーションとproductを接続する。
6. 式トランスフォーメーション を配置し、前項のジョイナトランスフォーメーションを接続する。
7. 式トランスフォーメーションにて、「LASTNAME」と「FIRSTNAME」を 文字列結合 するように設定する。
8. ターゲットオブジェクト を選択し、「ターゲット」パートに以下のように設定する。

   設定項目	設定値
   接続	【先ほど作成したRedshift用接続オブジェクト】
   ターゲットの種類	単一オブジェクト
   オブジェクト	【先ほど作成したテーブル】
   操作	Insert
   S3 Bucket Name	【S3バケット名】
   Enable Compression	【デフォルト値のまま】
   Staging Directory Location
   Batch Size	【デフォルト値のまま】
   Max Errors Per Batch Upload Insert	【デフォルト値のまま】
   Truncate Target Table Before Data Upload	【デフォルト値のまま】
   Require Null Value For Char And Varchar
   WaitTime In Seconds For S3 File Consistency	【デフォルト値のまま】
   Copy Options	AWS_IAM_ROLE=【先ほど作成したIAMロールのARN（マネジメントコンソールの「IAM」にてコピーする）】
   Temporary Credential Duration	【デフォルト値のまま】
   S3 Server Side Encryption
   S3 Client Side Encryption
   Analyze Target Table
   Vacuum Target Table	【デフォルト値のまま】
   Prefix To Retain For Staging Files On S3
   Success File Directory
   Error File Directory
   Treat Source Rows As	INSERT
   Override Target Query
   Transfer Manager Thread Pool Size	【デフォルト値のまま】
   Minimum Upload Part Size
   Schema Name
   Target Table Name
   Preserve record order on write
   Number of files per batch	【デフォルト値のまま】
   Recovery Schema Name
   Pre-SQL
   Post-Sql
   拒否された行の転送

9. ターゲットオブジェクトに前述の式トランスフォーメーションを接続する。
10. ターゲットオブジェクトの「フィールドマッピング」パートにて、受信フィールドとターゲットフィールドをマッピングする。

上記のように作っていくと、下記のスクリーンショットのようなマッピングになります。

プッシュダウン最適化結果をプレビューする

プッシュダウン最適化機能によってマッピングがどのようにSQLクエリに変換されるかをプレビューしてみましょう。

次のように操作します。

1. 画面右上の「プッシュダウン最適化」アイコンをクリックする。
2. 「プッシュダウンのプレビュー」ボタンをクリックする。
3. 「次へ」ボタンをクリックする。
4. 「プッシュダウンプレビュー」ボタンをクリックする。
5. 生成されたSQLクエリが表示されている箇所の右上の「⇔」アイコンをクリックする。
6. プレビューを見終わったら、「閉じる」ボタンをクリックする。

下記が生成されたSQLクエリです。長いのでクエリ毎に折りたたんでいます。

生成されたSQLクエリ1

/** SQLクエリ1 **/
CREATE TEMP TABLE "product_data.csv_1681960380392" (
  "PRODUCT_ID" varchar (256),
  "PRODUCT_NAME" varchar (256),
  "PRICE" varchar (256),
  "MAKER" varchar (256)
)

生成されたSQLクエリ2

/** SQLクエリ2 **/
COPY "product_data.csv_1681960380392" (
  "PRODUCT_ID",
  "PRODUCT_NAME",
  "PRICE",
  "MAKER"
)
FROM
  's3://--------/product_data.csv' IAM_ROLE '*********' NULL AS '' DELIMITER ',' QUOTE AS '"' DATEFORMAT 'auto' IGNOREHEADER 1 CSV

生成されたSQLクエリ3

/** SQLクエリ3 **/
CREATE TEMP TABLE "customer_data.csv_1681960380854" (
  "CUSTOMER_ID" varchar (256),
  "LASTNAME" varchar (256),
  "FIRSTNAME" varchar (256),
  "LASTNAME_KANA" varchar (256),
  "FIRSTNAME_KANA" varchar (256),
  "AGE" varchar (256),
  "DATE_OF_BIRTH" varchar (256),
  "GENDER" varchar (256),
  "MAILADDRESS" varchar (256),
  "ZIP_CODE" varchar (256)
)

生成されたSQLクエリ4

/** SQLクエリ4 **/
COPY "customer_data.csv_1681960380854" (
  "CUSTOMER_ID",
  "LASTNAME",
  "FIRSTNAME",
  "LASTNAME_KANA",
  "FIRSTNAME_KANA",
  "AGE",
  "DATE_OF_BIRTH",
  "GENDER",
  "MAILADDRESS",
  "ZIP_CODE"
)
FROM
  's3://--------/customer_data.csv' IAM_ROLE '*********' NULL AS '' DELIMITER ',' QUOTE AS '"' DATEFORMAT 'auto' IGNOREHEADER 1 CSV

生成されたSQLクエリ5

/** SQLクエリ5 **/
CREATE TEMP TABLE "order_data.csv_1681960380493" (
  "ORDER_ID" varchar (256),
  "ORDER_DATETIME" varchar (256),
  "CUSTOMER_ID" varchar (256),
  "PRODUCT_ID" varchar (256),
  "QUANTITY" varchar (256)
)

生成されたSQLクエリ6

/** SQLクエリ6 **/
COPY "order_data.csv_1681960380493" (
  "ORDER_ID",
  "ORDER_DATETIME",
  "CUSTOMER_ID",
  "PRODUCT_ID",
  "QUANTITY"
)
FROM
  's3://--------/order_data.csv' IAM_ROLE '*********' NULL AS '' DELIMITER ',' QUOTE AS '"' DATEFORMAT 'auto' IGNOREHEADER 1 CSV

生成されたSQLクエリ7

/** SQLクエリ7 **/
INSERT INTO
  "public"."adult_order" (
    "order_id",
    "customer_fullname",
    "customer_age",
    "product_name"
  )
SELECT
  "t80".c3 :: VARCHAR(32),
  ((CONCAT("t80".c0, "t80".c1)) :: VARCHAR(20)) :: VARCHAR(255),
  "t80".c2 :: INT4,
  "pro1"."PRODUCT_NAME" :: VARCHAR(32)
FROM
  (
    SELECT
      "pro0"."PRODUCT_ID" :: VARCHAR(256),
      "pro0"."PRODUCT_NAME" :: VARCHAR(256)
    FROM
      "product_data.csv_1681960380392" AS "pro0"
  ) AS "pro1" ("PRODUCT_ID", "PRODUCT_NAME")
  INNER JOIN (
    SELECT
      "t40"."LASTNAME",
      "t40"."FIRSTNAME",
      "t40"."AGE",
      "ord1"."ORDER_ID",
      "ord1"."PRODUCT_ID"
    FROM
      (
        SELECT
          "cus1"."CUSTOMER_ID",
          "cus1"."LASTNAME",
          "cus1"."FIRSTNAME",
          "cus1"."AGE"
        FROM
          (
            SELECT
              "cus0"."CUSTOMER_ID" :: VARCHAR(256),
              "cus0"."LASTNAME" :: VARCHAR(256),
              "cus0"."FIRSTNAME" :: VARCHAR(256),
              "cus0"."AGE" :: VARCHAR(256)
            FROM
              "customer_data.csv_1681960380854" AS "cus0"
          ) AS "cus1" ("CUSTOMER_ID", "LASTNAME", "FIRSTNAME", "AGE")
        WHERE
          '18' <= "cus1"."AGE"
      ) AS "t40" ("CUSTOMER_ID", "LASTNAME", "FIRSTNAME", "AGE")
      INNER JOIN (
        SELECT
          "ord0"."ORDER_ID" :: VARCHAR(256),
          "ord0"."CUSTOMER_ID" :: VARCHAR(256),
          "ord0"."PRODUCT_ID" :: VARCHAR(256)
        FROM
          "order_data.csv_1681960380493" AS "ord0"
      ) AS "ord1" ("ORDER_ID", "CUSTOMER_ID", "PRODUCT_ID") ON "ord1"."CUSTOMER_ID" = "t40"."CUSTOMER_ID"
  ) AS "t80" (c0, c1, c2, c3, c4) ON "t80".c4 = "pro1"."PRODUCT_ID"

マッピングタスクを作って実行する

さてこれで、どんなSQLクエリが生成されるかは分かったので、実際に実行してみます。

実行するには、まず、「マッピングタスク」という定義体を作成し、その後、そのマッピングタスクを実行します。

1. 左ペインにて「新規」をクリックする。
2. ダイアログで、「タスク」＞「マッピングタスク」をクリックする。
3. 「作成」ボタンをクリックする。
4. 次のように設定する。

   設定項目	設定値
   タスク名	【任意】
   プロジェクト	【デフォルト値のまま】
   説明
   ランタイム環境	【自分のランタイム環境（Secure Agentをインストールしたマシン）】
   マッピング	【先ほど作成したマッピング】

5. 「次へ」ボタンをクリックする。
6. 「スケジュールと詳細設定」の 「プッシュダウン最適化」パート にて、次のように設定する。

   設定項目	設定値
   プッシュダウンの最適化タイプ	【任意。「全体」など。プッシュダウン先を片寄せしたい場合は他の値を選ぶ。】
   最適化コンテキストタイプ	【デフォルト値のまま】
   プッシュダウンモードが可能でない場合、タスクをキャンセルしてください	【デフォルト値のまま】
   一時的なビューの作成	【デフォルト値のまま】
   一時的なシーケンスの作成	【デフォルト値のまま】

7. 「完了」ボタンをクリックする。
8. 「実行」ボタンをクリックする。

マッピングタスクの実行結果を見る

マッピングタスクを実行できたので、結果を見てみましょう。

次のように操作します。

1. 左ペインにて「マイジョブ」をクリックする。
2. 最上部（最新）のジョブインスタンスをクリックする。
3. 「ステータス」に「成功」と表示されていることを確認する。
4. 下部の「プッシュダウン最適化」パートにて、プッシュダウンされたSQLクエリを確認する。

ここで、本当にプッシュダウンされているか、この画面からセッションログをダウンロードして見てみます。

実際にプッシュダウンされており、先ほどプレビューで見たSQLクエリが、Redshiftに発行されていることを確認できました。

結局、プッシュダウンでパフォーマンスは上がったの？

さて、ここまで読んできた皆さんが気になるのは、「結局、プッシュダウンの有無によって、データ統合処理のパフォーマンスは向上したの？」という点かと思いますが、それは、次に挙げるような様々な条件によって変わるため、ここで提示するのは控えます。

• プッシュダウンなしのデータ統合処理（ETL処理）で使用するEC2インスタンスのインスタンスタイプ
• プッシュダウンありのデータ統合処理（ELT処理）で使用するRedshiftクラスターのノードの種類
• 入出力するデータ量 etc...

大量のデータを処理する場合であったり、プッシュダウン先のパワーに期待できる場合は、プッシュダウン最適化機能の有効化を選択肢に入れるのも良いでしょう。（プッシュダウンできない種類の変換処理もあります）

おわりに

以上、「Informaticaのデータ統合サービスCloud Data IntegrationでRedshiftにELTしてみた」でした。

CDIは30日間の無料体験ができる ので、この機会に試してみてはいかがでしょうか。

仲間募集

NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部 では、以下の職種を募集しています。

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2. データサイエンス領域（データサイエンティスト／データアナリスト）

データ活用／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用し、よりデータサイエンスの観点から、データ分析プロジェクトのリーダーとしてお客様のDX／デジタルサクセスを推進します。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/datascientist

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お客様のAIプロジェクトを成功させ、ビジネス価値を創出するための活動を実施し、
お客様内でのAI活用を拡大、NTTデータが提供するAIソリューションの利用継続を推進していただく人材を募集しています。
https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=804

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