Direct Query を使用してクラウドデータベースに直接アクセス

Direct Query を使用して、データをメモリにインポートまたはロードせずに SQL データベースを読み取ります。

Direct Query は、個々のニーズに合わせてデータにアクセスする方法について、より多くのオプションをユーザーに提供します。Direct Query を介してデータにアクセスすると、ユーザーはデータを基になるデータソースに保持できます。これにより、インメモリ Qlik Cloud アプリケーションが提供する柔軟性と引き換えに、ユーザーがデータを操作できる速度が向上します。

一般に、可能な限りデータを Qlik Cloud にインポートすることをお勧めします。インメモリ Qlik Cloud アプリケーションを使用すると、エクスペリエンスをより適切にカスタマイズし、データを最大限に活用できます。ただし、データをインポートしても目的を達成できない場合は、Direct Query が解決策になる可能性があります。Direct Query アプリケーションは機能が合理化されているため、新しいユーザーが完全に機能する高速なインメモリアプリケーションを作成するための最初の一歩を踏み出すのにも役立ちます。

データモデルマネージャーを使用して Direct Query アプリケーションを作成すると、テーブルと項目の選択に使用でき、それらの間のリレーションシップを定義できます。詳細については、「Direct Query アプリケーションの作成」を参照してください。

ロードスクリプトでカスタム SQL を使用して、Direct Query アプリケーションのデータモデルを定義することもできます。これにより、データモデルの構築中に変数と Qlik 式を使用できます。詳細については、「カスタム SQL を使用した Direct Query アプリケーションの作成」を参照してください。

Direct Query の使用例

次の場合は、インメモリアプリケーションの代わりに Direct Query の使用を検討してください。

Direct Query の使用例
ユースケース:	目的と説明
ビッグデータソース	Direct Query は、2,000 万行を超えるアプリケーションの場合、初期化が高速で、リソースの消費も少なくなります。これは、アプリケーションが主に監視またはステータスレポートに使用され、選択項目が少ない、あるいはまったくない場合に非常に有効です。
効率的なインメモリアプリケーション	Direct Query は、影響を受けるすべてのテーブルにフィルタリングを適用して、Qlik Cloud エンジンにデータスライスをすばやく簡単に抽出する機能を提供します。詳細については、「Direct Query アプリケーション設定をテンプレートアプリケーションにエクスポートする」を参照してください。
ライトバックの Direct Query	Qlik Automate に基づくライトバックが基礎となるデータベースデータを変更するように設定されている場合、Direct Query は変更されたデータベースの結果を直接表示できます。インメモリアプリケーションで同じ機能を使用するには、変更されたテーブルをユーザーが再度インポートする必要があります。
新しいデータベースとテーブルの調査	Direct Query を使用して、新しいまたは馴染みのないデータベースやテーブルを調べることができます。これにより、十分な情報を得た上で、基になるデータソースからデータをインポートする必要があるかどうかをユーザーは判断できるようになります。

チュートリアル

Qlik Sense アプリケーションの使用方法に関するチュートリアルについては、「チュートリアル: 基礎から始める」を参照してください。

Direct Query のチュートリアルについては、次を参照してください。

Qlik Cloud の Direct Query 機能は、QlikView の Direct Query ステートメントとは異なります。詳細については、Direct Query を参照してください。

サポートされる機能

Direct Query アプリケーションには、インメモリアプリケーションとは異なる機能があります。

Direct Query は以下をサポートします。

データ接続の種類:

情報メモDirect Query では Qlik Data Gateway - 直接アクセスデータ接続を使用することはできません。
- Amazon Redshift
- Azure SQL
- Azure Synapse Analytics
- Databricks
- Google BigQuery
- Microsoft SQL Server
- PostgreSQL
- Snowflake
インメモリデータ分析エミュレーション:
- set 分析のサブセット。
- 任意の複雑なモデルに対するマルチテーブルチャート。インメモリアプリケーションの既存のモデル要件は引き続き適用されます。例えば、テーブル間の関連ループは許可されません。
- 基本的な集計タイプ:
  - 合計
  - Count
  - 最小
  - 最大
  - 平均
  - 次のみ
- 基礎となるデータベースによって提供される関数および操作セットに基づく、集計前および集計後の計算。
テーブル関係のタイプ:
- 内部結合
- 完全外部結合
反復モデリングとダッシュボード作成
ビジュアライゼーション機能:
- 標準チャート:
  - 棒グラフ
  - ブレットチャート
  - ボタン
  - コンボチャート
  - コンテナー
  - フィルターパネル
  - ゲージ
  - KPI
  - 折れ線グラフ
  - マップ
  - メッコチャート
  - 円グラフ
  - 散布図
  - テーブル
  - テキストと画像
  - ウォーターフォールグラフ
- ダッシュボードバンドル:
  - ビデオプレーヤー
  - 変数入力
- Visualization Bundle
  - ファネル
  - マルチ KPI
  - レーダー
  - サンキー
  - ワードクラウド
項目検索機能のサブセット:
- 特殊記号 (例: パターン検索の場合は「*」および「?」、または式に基づく検索の場合は「=」) を含まない検索文字列は、完全な文字列値に対するプレフィックス検索として解釈されます。
- パターン検索記号と機能:
  - 「*」 - 0 個以上の任意の記号
  - 「?」 - 単一の任意の記号
- 範囲ベースの検索 (「>」、「<」、「>=」、「<=」に基づく):
  - 数値の場合、数値に基づいて下限/上限が検出されます。例えば、>10<100 は <100>10 と同じです。どちらも、[SearchedField] > 10 AND [SearchedField] < 100 として解釈されます。
  - その他のデータ型の場合、検索条件の順序によって下限/上限が検出されます。例えば、>Value1<Value2 は <Value2>Value1 と同じではありません。2 番目のケースでは、Value2 は下限に対応すると想定され、[SearchedField] < Value2 OR [SearchedField] > Value1 として解釈されます。
- 式ベースの検索では、式が Direct Query の制限を満たしていることを前提としています。
情報メモメモリ内検索機能のすべてのリストについては、「選択またはビジュアライゼーション内での検索」を参照してください。

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