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、データモデルを構築するときに変数と Qlik 数式を使用できるようになります。詳細については、「カスタム SQL を使用した Direct Query アプリの作成」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
使用例	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	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 アプリの設定のテンプレートアプリへのエクスポート」を参照してください。
ライトバックの Direct Query	Qlik Application Automation 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 アプリの使い方の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 アプリには、インメモリアプリ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:
  - 合計値
  - 個数
  - 最小値
  - 最大値
  - Avg
  - Only
- 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
  - 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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