# データ マートの作成と管理

データをオンボーディングしたら、ストレージまたはタスクの変換からのデータを使用してデータ マートを作成できます。ビジネス ニーズに応じて、任意の数のデータ マートを作成できます。理想的には、データ マートには、組織内の特定のセクションまたはユニット (営業部門など) で分析するために収集された要約データのリポジトリが含まれている必要があります。

情報メモデータ マートの作成は、Qlik Talend Cloud Premium または Qlik Talend Cloud Enterprise サブスクリプションで利用できます。

情報メモデータ タスクは、所属するプロジェクトの所有者のコンテキストで動作します。必要なロールと権限の詳細については、「[データスペースのロールと権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataSpaces/permissions-data-space.htm)」を参照してください。

データ ウェアハウスにテーブルを保存するだけでなく、データ プラットフォームによって管理される Iceberg テーブルとしてテーブルを保存することもできます。このオプションは現在、Snowflake プロジェクトでのみ使用できます。これは、タスク設定の [テーブル タイプ] で [Snowflake 管理の Iceberg テーブル] を選択することで可能になります。

## 前提条件

次のタイプのデータ タスクをデータ マートのソースとして使用できます。

* ストレージ

* 変換

データ マートを作成する前に、ソース データ タスクで次の操作を実行する必要があります。

* データ マートで使用するデータをデータセットに入力します。詳細については、「[データ ウェアハウスへのデータのオンボーディング](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Onboarding/Onboarding-data.htm)」を参照してください。

* データセット リレーショナル モデルを作成して、ソース データセット間の関係を定義します。詳細については、「[データ モデルの作成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Transformation/Create-data-model.htm)」を参照してください。

  警告メモすべてのデータセットにはキーが必要です。

## データ マートの作成

データ マートを作成するには:

1. プロジェクトを開きます。

2. 次のいずれかを実行します。

   * 右上の [作成] をクリックし、 [データ マートの作成] を選択します。

   * ソース データ タスクで、右下隅の the Catmore icon をクリックし、 [データ マートの作成] を選択します。

   [データ マートの作成] ダイアログが開きます。

   ![データ マートの作成ダイアログ](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/create-data-mart.png)

3. データ マートの名前を指定し、オプションで説明も指定します。

4. 後でデータ マートを構成する場合は、[開く] チェック ボックスをオフにして、[作成] をクリックします。それ以外の場合は、[作成] のみをクリックします。

   [データ マート] タブにデータ マートが開きます。

   ![データ マート](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/data-mart-tab-1.png)

5. [ソース データの選択](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Selectin) の説明に従って、ソース データを選択します

6. データ マートに軸を含める場合は、[データ マートへの軸とファクトの追加](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Adding2) の説明に従って軸を追加します

7. データ マートにファクトを含める場合は、[ファクトの追加](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Adding) の説明に従ってファクトを追加します

8. データ マートに軸とファクトの両方が含まれている場合は、[スター スキーマの構築](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Adding3) の説明に従ってスター スキーマに軸を追加します

9. [データ マートへの入力](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Populati) の説明に従って、データ マートにデータセットを作成し、それらにデータを入力します

## 詳細を見る

* [データ マート ビューの構造](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/datamarts-structure.htm)

## ソース データの選択

ソース データ タスク内のデータセットからソース データを選択します。

これを実行するには、次の手順に従います。

1. タブの中央にある [ソース データを選択] ボタンをクリックするか、[ソース データの選択] ツールバー ボタンをクリックします。

   [ソース データの選択] ダイアログが開きます。

2. [パイプライン プロジェクト] ドロップダウン リストから、ソース データを取得するプロジェクトを選択します。

   現在のプロジェクトまたは別のプロジェクトから、データセットを追加できます。別のプロジェクトからデータセットを追加する場合、次の要件があります。

   * 消費されるプロジェクトのスペースでは、少なくとも [消費可能] ロールを持っている必要があります。

   * 両方のプロジェクトが同じデータ プラットフォーム上にある必要があります。

   選択したプロジェクトがバージョン管理下にある場合は、ソースとして使用するブランチを選択できます。クロスプロジェクト パイプラインの詳細については、「[クロスプロジェクト パイプラインの構築](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Introduction/Data-projects.htm#Building)」を参照してください。

3. 変換を作成した場合は、 [データ タスク] ドロップダウン リストから、ストレージ タスクまたは変換タスクを選択します。

4. 規定の % のままにしてすべてのデータセットを検索するか、特定のデータセットの名前を入力して検索します。次に [検索] をクリックします。

5. 目的のデータセットを選択し、[選択したテーブルの追加] をクリックします。

6. [OK] をクリックしてダイアログを閉じ、[ファクトを追加] および/または [軸を追加] に進みます。

情報メモこのプロセスを繰り返して、他のデータ アセットからデータセットを追加できます。

## データ マートへの軸とファクトの追加

ソース データを選択したら、データ マートの構築に進むことができます。データ マートには、ファクト データセット、軸データセット、または両方の組み合わせ (軸データセットがファクト データセットに論理的に関連付けられている場合) を含めることができます。

### 軸の追加

軸を追加するには。

1. [軸を追加] ボタンをクリックします。

   [軸を追加] ダイアログが開きます。

2. 次の設定を利用できます。

   * 最も粒度の細かいデータセット: データセットを選択します。

   * 名前: 軸の表示名を指定します。デフォルトは、最も粒度の細かいデータセット名です。

   * 説明: オプションで、説明を入力します。

   * 履歴タイプ: 次のいずれかを選択します。

     * タイプ 1: ストレージ内の対応するレコードが更新されるたびに、軸内の既存のレコードが更新されます。
     * タイプ 2: ストレージ内の対応するレコードが更新されるたびに、軸に新規レコードが追加されます。

   * 非正規化するリレーションされたデータセット: 軸データセットで (ソース データ アセットモデルの関係に従って) 非正規化できるデータセットは、ここで選択できます。

     非正規化できる軸の例非正規化できる軸の例

     ![関連する軸を持つ軸の例](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/denormalized-dims.png)

     ![関連する軸を持つ軸の例](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/denormalized-dims.png)

3. [OK] をクリックして設定を保存します。

   左側の [軸] リストに軸が追加されます。

関連項目: [ロールプレイング軸](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Role)。

#### 軸に関する情報の閲覧

軸を選択すると、中央のペインに [ソース リレーショナル モデル] タブが表示されます。このタブには、軸に統合されたソース データセットが表示されます。軸を追加したときに非正規化することを選択したデータセットは、選択されて表示されます (グレー表示されます)。

Categories および Suppliers データセットで非正規化された Products 軸 CategoriesCategories および SuppliersSuppliers データセットで非正規化された ProductsProducts 軸

![関連する軸を持つリレーショナル モデルの例](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/denormalized-dim-model.png)

![関連する軸を持つリレーショナル モデルの例](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/denormalized-dim-model.png)

### ファクトの追加

ファクトを追加するには:

1. [ファクトを追加] ボタンをクリックします。

   [ファクトを追加] ダイアログが開きます。

2. 次の設定を利用できます。

   * ファクト: ファクトとなるデータセットを選択します。データセットは、作成するファクトの粒度を定義する必要があります。
   * 名前: ファクトの表示名を指定します。デフォルトはファクト名です。
   * 説明: オプションで、説明を入力します。
   * 非正規化するリレーションされたデータセット: ファクト データセットで非正規化できるデータセットはすべて、ここで選択できます。
   * [Advanced] (詳細)
     * 現在のデータを使用: 選択すると (既定)、ファクトにはトランザクションの日付列が含まれません。

     * トランザクションの日付を選択: 特定のトランザクション日付に従ってデータを検索するには、このオプションを選択してから、日付列を選択します。これは、スター スキーマにタイプ 2 の軸が含まれ、特定のトランザクションに対して正しいデータを見つける必要がある場合に便利です。例えば、顧客に複数の住所がある場合、注文日付に従って正しい住所を見つけることが可能かもしれません。

       ユースケースの例:

       ある小売業者は、注文と顧客の関係を分析するためのデータ マートを作成する必要があります。データ マートは、「2022 年第 4 四半期に注文総額が最も多かった米国の州はどこですか?」のようなクエリに答えられる必要があります。

       小売業者が [現在のデータを使用] オプションを選択した場合、[顧客] テーブルの最新のレコード バージョンのみが計算に含まれます。

       トランザクションの日付を無視すると、下図に示すようにデータが不正確になります。

       ![\[現在のデータを使用\] が選択されている場合の \[注文\] ファクト テーブルと \[顧客\] 軸の関係を示します。](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/transaction-date-example-1.png)

       ただし、小売業者が [トランザクションの日付を選択] オプションを選択した場合、顧客の注文は [顧客] テーブルの正しいレコード バージョンに関連付けられます。

       これにより、小売業者は 2022 年第 4 四半期の州ごとの注文合計額を正確に計算できるようになります。

       ![\[トランザクションの日付を使用\] が選択されている場合の \[注文\] ファクト テーブルと \[顧客\] 軸の関係を示します。](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/transaction-date-example-2.png)

       ヒント メモビジネス ニーズに応じて、各データ マートでトランザクションの日付を異なる方法で利用できることに注意してください。例えば、あるデータ マートでは注文日の分析に使用でき、別のデータ マートでは出荷日の分析に使用できます。

3. [OK] をクリックして設定を保存します。

   ファクトは、左側の [ファクト ] リストに追加されます。

#### ファクトに関する情報の閲覧

ファクトを選択すると、次のタブが中央のペインに表示されます。

* スター スキーマ モデル (デフォルト): データ マート内のデータセットの関係をグラフィカルに表示します。

* ファクト モデル: ファクト データセットに関連するデータセットを表示します。ファクトを追加したときに非正規化することを選択したデータセットは、選択されて表示されます (グレー表示されます)。

  非正規化された Orders データセットを使用した Order Details ファクト非正規化された OrdersOrders データセットを使用した Order DetailsOrder Details ファクト

  ![非正規化されたデータセットのファクトの例](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/fact-model-denormalized.png)

  ![非正規化されたデータセットのファクトの例](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/fact-model-denormalized.png)

* トランザクションの日付: ファクトを追加する際に、[トランザクションの日付を選択] オプションを選択した場合、トランザクション列の名前。

### 不明および遅れて到着するの軸の取り扱い

すべての軸には軸のビジネス キー (オブジェクト ID) である -1 行と 0 行が含まれます。行 -1 は遅れて到着する軸に予約され、0 は不明の軸に予約されます。

#### 不明の軸

「不明」とは、軸が最初に作成されたときに利用できなかったデータのことです。たとえば、SHIPPER 軸のビジネス キーである SHIPPER 列を持つ ORDER ファクトがあるとします。ORDER ファクト行がまだ発送されていない場合 (つまり、SHIPPER 列が NULL の場合)、その行は 0 レコード (軸が不明であることを示す) に関連付けられます。後に ORDER ファクトが SHIPPER 値 (例: USPS) で更新されると、関連する軸 ID(0) が順番に更新されます。

情報メモ「不明」とは、欠落または存在しないデータであり、追加されない可能性もあります。

#### 遅れて到着する軸

遅れて到着する軸には、新しいファクト データには存在するが、軸にはまだ存在しないキーがあります。たとえば、ORDER ファクトの SHIPPER に新しい配送業者を表す「NEWSHIP」という値があり、そのビジネス キーが DIM\_SHIPPER 軸にまだ存在しない場合、データ マートの処理ではそのファクトを -1 行に関連付けます。これは、軸テーブルに軸メンバーが欠落していることを示します。DIM\_SHIPPER 軸の「NEWSHIP」ビジネス キーが到着すると、その軸行が作成され、ファクト レコードは以前に欠落していた軸に合わせて更新されます。

## スター スキーマの構築

軸をデータ マートに追加したら、それらをファクト データセットに接続して、スター スキーマを作成できます。

これを実行するには、次の手順に従います。

1. 左側の [ファクト] リストでファクトを選択します。

2. 右側の推奨される軸リストから、追加する軸を選択します。

   推奨される軸は、ファクト データセットに点線で接続されて表示されます。

   以下の画像では、一部の軸が事前に追加されていたため、灰色の実線で接続されています。

   ![推奨軸を使用したスター スキーマの例](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/recommended-dims.png)

3. [適用] をクリックして軸を追加します。

   軸は、ファクト データセットに灰色の実線で接続されて表示されます。

4. [推奨される軸] パネルを閉じるには、the 関連付け icon をクリックします。

## データ マートへの入力

データ マートの設計が完了したら、データ マートの作成に進むことができます。

これを実行するには、次の手順に従います。

1. 右上の [準備] ツールバー ボタンをクリックします。

   準備プロセスには、データ マートでのデータセットとビューの作成、およびカタログの更新が含まれます。

   画面下部の [準備の進捗状況] で進捗状況を確認できます。

   準備が完了すると、[準備] ボタンが [実行] に変わります。

2. 必要に応じて、以下の [データ マートの検証と同期](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Validati) で説明されているように、データ マートを検証します。

3. [実行] ボタンをクリックします。

   ウィンドウがモニター ビューに切り替わり、データ マート内のデータセットの読み込みの進行状況とステータスが表示されます。

   ![データ マート モニター](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/data-mart-monitor.png)

すべてのソース レコードは、削除されたレコードも含め、データ マートによって処理されます。これは、履歴情報が確実に保持されるようにするために行われます。

情報メモタイプ 2 の履歴を持つ軸のデータセットの場合、処理されたレコード数にはレコードのすべてのバージョン行が含まれ、実際に処理されたレコード数よりも高い値が表示されます。

## データ マートの検証と同期

データ マートの検証により、データ マートのメタデータが、ストレージ (または定義されている場合は変換) の対応するメタデータと合致することを確認します。データ マートの検証は、作成されたメタデータを現在のスター スキーマのデザインとも比較します。例えば、作成済みのデータ マートに軸を追加した後で検証を実行すると、検証に失敗します。

データ マートを検証するには:

1. [実行] ボタンの右側にある the 詳細 icon メニューから [データセットを検証] を選択するか、ウィンドウの右下にある [データセットを検証] ボタンをクリックします。

   [検証が完了しました] のメッセージが表示されます。

2. メタデータが同期されていない場合や、スター スキーマのデザインが一致しない場合は、ウィンドウの下部にある [検証と調整] ペインが検証レポートと合わせて自動的に開きます。

   データ マートとスター スキーマのデザインが一致しない例:

   ![スタート スキーマ設計の競合があるデータ マート](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/validate-dm.png)

   検証エラーがあるデータ マートの例:

   ![検証エラーがあるデータ マート](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/validation-error.png)

3. [ペンディングの設計変更] の問題を解決するには、右上にある the 詳細 icon ボタンをクリックし、[準備] を選択します。[データ損失を伴わない変更が可能] 列の値が [はい] の場合は、ALTER 演算が実行されます。それ以外の場合は、データ マートのテーブルが再作成されます。

   すべての [検証エラー] は手動で解決する必要があることに注意してください。

## データ マートの管理

このセクションでは、データセットとデータ マートを管理するために使用できるさまざまなオプションについて説明します。

### ファクトまたは軸の改良

[データセット] タブでは、さまざまな操作を実行して、変換ルールの作成 (列の値の置換など) や列レベルの式の追加など、ファクトと軸を調整できます。[データセット] タブは、[データ マート] タブの右側にあります。

[データセット] タブ[データセット] タブ

![ファクトおよび軸データセットを管理するための \[データセット\] タブ](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/datasets-tab.png)

![ファクトおよび軸データセットを管理するための \[データセット\] タブ](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/datasets-tab.png)

#### ルールの追加

グローバル ルールを追加する方法の説明については、[データセットを変換するルールの作成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Transformation/Transformation-rules.htm) を参照してください

情報メモルールおよびデータセットに対して実行できるその他の操作の詳細については、[データセットを管理](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Introduction/Managing-datasets.htm) を参照してください。データ マートのデータ タスクでは、データセットのフィルタリングや名前の変更など、一部のオプションを使用できないことに注意してください。

1. 

#### 新しい列の追加

ターゲット データセットに新しい列を追加できます。

* 新しい列をゼロから追加する

  [+ 追加] をクリックします。

  列の名前を指定し、列データを定義する数式を設定します。

  詳細については、「[データセットへの列の追加](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Transformation/Add-columns.htm)」を参照してください。

* ソースから列を追加する

  [追加] の横にある the 下 icon をクリックし、 [ソースから列を追加] を選択します。

  ソース データセットから列を選択します。

#### 列の並び替え

列の順序を変更できます。

1. 列を選択します。

2. the 順序変更 icon、 [] の順でクリックします。

3. 矢印を使用して列を上または下に移動します。

4. 準備ができたら [序列を変更] を閉じます。

### ロールプレイング軸

ロールプレイング軸とは、同じスター スキーマ内で複数回使用する同じ軸のことですが、軸の意味は異なります。典型的な例は日付軸と顧客軸です。例えば、スター スキーマには日付のエンティティが 2 つあり、1 つは発注日を表し、もう 1 つは受取日を表す場合があります。

軸のロール名を追加または変更するには:

1. 軸ノードにある the 詳細 icon アイコンをクリックし、 [スター スキーマ内の軸名を編集] を選択します。

2. [スター スキーマ内の軸名を編集] ダイアログで、 [スター スキーマ内の軸名] 項目に名前を入力 (または既存名を編集) し、 [OK] クリックします。

   新しい名前が元の軸名の下に表示されます。

### その他の管理オプション

次の表に、その他の管理オプションを示します。

| 範囲 (To) | 対処方法 |
| --- | --- |
| その他のソース データセットを追加 | 「[ソース データの選択](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Selectin)」を参照してください。 |
| その他のファクトを追加 | 「[ファクトの追加](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Adding)」を参照してください。 |
| その他の軸を追加 | 「[データ マートへの軸とファクトの追加](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataMarts/DataMarts.htm#Adding2)」を参照してください。 |
| 軸を削除 | [軸] ペインで軸を選択し、the Catmore Vertical iconメニューから [削除] を選択します。 |
| ファクトを削除 | [ファクト] ペインでファクトを選択し、the Catmore Vertical icon メニューから [削除] を選択します。 |
| データ マートを再作成 | 右上の the Catmore icon ボタンをクリックし、[テーブルを再作成] を選択します。たとえば、データ マートに自動的に同期できない変更がストレージにある場合、データ マートの再作成が必要になることがあります。<br><br>情報メモ個々のテーブルに問題がある場合は、最初にテーブルを再作成するのではなく、リロードしてみることをお勧めします。テーブルを再作成すると、過去のデータが失われる可能性があります。重大な変更があった場合は、データをリロードできるよう、再作成されたデータ タスクを使用するダウンストリームのデータ タスクを準備することも必要です。 |
| 実行中のデータ マート タスクを停止 | 右上の [停止] ボタンをクリックします。 |
| データ マート タスクを準備する | 右上にある the Catmore icon ボタンをクリックし、 [準備] を選択して、転換またはストレージ アセットを使用したデータセットを同期し、設計の不一致を解決します。これにより、タスクの実行準備が整います。準備には次が含まれます。<br><br><ul><li><p>設計が有効であることを検証する。 </p></li><li><p>設計に合わせて物理的なテーブルとビューを作成または変更する。</p></li><li><p>データ タスクの SQL コードを生成する。</p></li><li><p>タスク出力データセットのカタログ エントリを作成または変更する。</p></li></ul><br><br>画面下部の [準備の進捗状況] で進捗状況を確認できます。<br><br>情報メモタスクを準備する前に、直接ダウンストリームにあるすべてのタスクを停止します。 |

## データ マート タスクのスケジュール

データ マート タスクを定期的に更新するようにスケジュールできます。時間ベースのスケジュールを設定することや、入力データ タスクの実行が完了したときにタスクを実行するように設定できます。

データ タスクの [...] をクリックし、[スケジュール] を選択してスケジュールを作成します。デフォルトのスケジュール設定は、プロジェクトの設定から継承されます。設定の詳細については、「[データ マートのデフォルト](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Introduction/Data-project-settings.htm#Data)」を参照してください。

スケジュールを有効にするには、[スケジュール] を [オン] に設定する必要があります。

### 時間ベースのスケジュール

異なる入力ソースが更新されるタイミングに関係なく、時間ベースのスケジュールを使用してタスクを実行できます。

* [データ タスクを実行] で、[特定の時刻] を選択します。

時間、日、週、または月単位でスケジュールを作成できます。

### イベント ベースのスケジュール

イベント ベースのスケジュールを使用して、入力データ タスクの実行が完了したときにタスクを実行できます。

* [データ タスクを実行] で、[特定のイベント発生時] を選択します。

いずれかの入力タスクが正常に完了したときにタスクを実行するか、選択した入力タスクのいずれかが正常に完了したときにタスクを実行するかを選択できます。

情報メモスケジュールがトリガーされたときに入力タスクまたはダウンストリーム タスクが実行されている場合、タスクは実行されません。タスクは、次のスケジュールされた実行までスキップされます。

## データのリロード

データの手動リロードを実行できます。これは、1 つ以上のテーブルに問題がある場合に便利です。

1. データ タスクを開き、 [監視] タブを選択します。

2. リロードするテーブルを選択します。

   リロードする軸が選択されると、整合性を維持するために、その軸を使用するすべてのファクトもリロードされます。

3. [テーブルのリロード] をクリックします。

[リロードをキャンセル] をクリックすると、リロードがペンディングされているテーブルのリロードをキャンセルできます。すでにリロードされているテーブルに影響することはなく、現在実行中のリロードは完了します。

リロードは次のように実行されます。

1. 選択した軸とファクトを切り捨てます。

2. 選択した軸テーブルをアップストリーム データ タスクからロードします。

3. ファクト テーブルをアップストリーム データ タスクからロードします。準備には次が含まれます。

   * 明示的に選択されたファクト テーブル。

   * リロードされる軸に関連するファクト テーブル。

情報メモ軸 x および関連するファクト a をリロードし、軸 x も使用して新しいファクト b を作成した場合、ファクト b は自動的にリロードされません。新しいファクト b は手動でリロードする必要があります。

## タスクを削除する

データ タスクが実行中でなく、同じプロジェクト内のダウンストリーム タスクへの依存関係がない場合は、データ タスクを削除できます。

* プロジェクトの [パイプライン プロジェクト] ビューで、タスク上の the 詳細 icon をクリックし、 [削除] を選択します。

このタスクによって作成されたアーティファクト (テーブルおよびビュー) は、保持を選択しない限り削除されます。

情報メモ保持するアーティファクトは、タスクによって更新されなくなることに留意してください。

## タスク情報の表示

メニュー バーで the 情報 icon をクリックして、次のようなタスク情報を表示します。

* 所有者

* スペース

* データ プラットフォーム

* プロジェクトID

* データ タスク実行 ID

## データ マート設定

[設定] ツールバー ボタンをクリックして、[設定: &lt;データマート名&gt;] ダイアログを開きます。

警告メモタスクが既に実行されている場合、ランタイム設定以外の設定を変更するには、データセットをリロードする必要があります。

### 一般設定

[一般] タブでは、次の設定を使用できます。

* データベース: データ マートが作成されるデータベース

* データ タスクのスキーマ: データセットが作成されるスキーマ

* 内部スキーマ: 内部データセットが作成されるスキーマ

* スキーマ名を既定で大文字化

  すべてのスキーマ名の既定の大文字と小文字を設定できます。データベースが大文字と小文字を強制するように設定されている場合、このオプションは効果がありません。

* すべてのテーブルとビューのプレフィックス

  このタスクで作成したすべてのテーブルとビューにプレフィックスを設定できます。

  情報メモ複数のデータ タスクでデータベース スキーマを使用する場合は、一意のプレフィックスを使用する必要があります。

* カタログに公開する

  このオプションを選択して、データのこのバージョンをデータセットとしてカタログに公開します。カタログのコンテンツは、このタスクを次回準備する際に更新されます。

  カタログの詳細については、[カタログ ツールの使用によるデータの理解](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Catalog/catalog-overview.htm) を参照してください。

### 実行時間の設定

[ランタイム] タブでは、次の設定を使用できます。

* 並列実行:Qlik Cloud がタスクのために開くことができるデータベース接続の最大数を入力します。既定値は 10 です。
* ウェアハウス: Snowflake にのみ関連します。Snowflake データ ウェアハウスの名前です。

### ビュー タイプの設定

ビュー タイプの設定は Snowflake にのみ適用されます。

* 標準ビュー

  ほとんどのケースでは、標準ビューを使用します。

* Snowflake セキュア ビュー

  基礎となるテーブルのすべてのユーザーに公開すべきではない機密データへのアクセスを制限するために作成されたビューなど、データのプライバシーまたは機密情報の保護のために指定されたビューには、Snowflake のセキュア ビューを使用します。

  情報メモ Snowflake セキュアビューは、標準ビューよりも実行速度が遅くなる場合があります。

### テーブル タイプの設定

これらの設定は、データ プラットフォームとして Snowflake を使用するプロジェクトでのみ使用できます。

* [Table type] (テーブルタイプ)

  使用するテーブル タイプを選択できます。

  * Snowflake テーブル

  * Snowflake 管理の Iceberg テーブル

    [Snowflake 外部ボリューム] で外部ボリュームのデフォルト名を設定する必要があります。

* 使用するクラウド ストレージ フォルダー

  ステージング エリアにデータをランディングするときに使用するフォルダーを選択できます。

  * 既定のフォルダー

    既定の名前 &lt;project name&gt;/&lt;data task name&gt; のフォルダーが作成されます。

  * ルート フォルダー

    ストレージのルート フォルダーにデータを保存します。

  * フォルダー

    使用するフォルダーの名前を指定します。

* Snowflake Open Catalog と同期

  これを有効にすると、Snowflake Open Catalog がクラウド ファイル ストレージ内のファイルを管理できるようになります。

## ベスト プラクティス

* ファクトと軸が追加されている場合、データセットのソースを変更することはできません。柔軟性を持たせたい場合は、ソースを変更するために使用でき、すべてのソース タスクのモデルを持つことができる、非マテリアライズド ビューを含む前段の変換タスクを追加できます。

## 制限事項

次のすべての条件に一致するソース データセットを使用する場合、制限事項があります。

* SQL 変換または変換フローによって作成されたもの

* 非マテリアライズド

* 履歴データ ストア (タイプ 2) がオフになっている

これらのデータセットは実行ごとに更新されたとみなされるため、効率とコストに影響する可能性があります。これを軽減するには、次の操作を実行します。

* マテリアライズするソース データセットを変更します。

* 明示的なデータセット変換を使用します。

* 複数のデータセットを変換するグローバル ルールを作成します。

### リレーションシップ

* 2 つのデータセットのデータを関連付けることはできません。データ モデル内のリレーションシップを定義する変換タスクを作成し、その変換タスクをタスクのソースとして使用します。

* データ モデル内で 2 つのデータセットが関連している場合、データセットの 1 つだけを選択した場合でも、タスクでは両方のデータセットが使用可能になります。