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データトランスフォーメーションフローの更新設定について

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古屋 完紀
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データトランスフォーメーションフローでは挿入、切り捨て、更新、更新して挿入の4つの更新タイプが存在します。
ここではそれぞれの更新タイプの動作について説明をします。

  1. 挿入
    テーブルに対しインプットデータを挿入します。
    既存データに関わらず毎回データを取り込むため、同じインプットデータを複数回取り込むと、テーブルには同じレコードが複数行作成されることがあります。 
    ●インプットデータ
    id,year,name,count
    001,2019,サンプルデータ2019,100
    ・実行前
    id year name count
    001 2018 サンプルデータ 80

    ・実行後
    id year name count
    001 2018 サンプルデータ 80
    001 2019 サンプルデータ2019 100


  2. 切り捨て
    テーブルの既存データをDELETE後、インプットデータをINSERTします。
    既存のデータは全て削除されます。 
    ●インプットデータ
    id,year,name,count
    001,2019,サンプルデータ2019,100
    ・実行前
    id year name count
    001 2018 サンプルデータ 80

    ・実行後
    id year name count
    001 2019 サンプルデータ2019 100


  3. 更新
    テーブルに対しインプットデータをUPDATEします。
    「WHERE節の設定」にて"参加"に設定したフィールドを更新条件とし、条件に該当する全レコードが更新対象となります。
    その際、"設定"にしたフィールドの値が更新され、それ以外のフィールドの値は更新されません。
    また、"参加"に設定したフィールドの値と一致するレコードが存在しない場合、データは追加されません。 
    ●インプットデータ
    id,year,name,count
    001,2019,サンプルデータ2019,100
    001,2017,サンプルデータ2017,70
    参加：id, Year
    設定：count
    ・実行前
    id year name count
    001 2018 サンプルデータ 80
    001 2019 サンプルデータ 90

    ・実行後
    id year name count
    001 2018 サンプルデータ 80
    001 2019 サンプルデータ 100


  4. 更新して挿入
    テーブルに対しインプットデータをUPDATE、INSERTします。
    更新時の動作は「3.更新」を選択した際と同様です。
    ただし、"参加"に設定したフィールドの値と一致するレコードが存在しない場合はデータが追加されます。 
    ●インプットデータ
    id,year,name,count
    001,2019,サンプルデータ2019,100
    001,2017,サンプルデータ2017,70
    参加：id, Year
    設定：count
    ・実行前
    id year name count
    001 2018 サンプルデータ 80
    001 2019 サンプルデータ 90

    ・実行後
    id year name count
    001 2018 サンプルデータ 80
    001 2019 サンプルデータ 100
    001 2017 サンプルデータ2017 70

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