このページでは、CData Cloud でのElasticsearch への接続の確立 のガイド、利用可能なリソースに関する情報、および使用可能な接続プロパティのリファレンスについて説明します。

Elasticsearch への接続

接続の確立 は、CData Cloud にデータベースを作成するためのElasticsearch への認証方法と必要な接続プロパティの設定方法について示します。

CData Cloud サービスからデータにアクセス

利用可能な標準サービスを経由してElasticsearch からデータにアクセスする方法と、CData Cloud の管理については、CData Cloud ドキュメント で詳しく説明します。

Database タブで対応するアイコンを選択して、Elasticsearch に接続します。必須プロパティはSettings にリストされています。Advanced タブには、通常は必要ない接続プロパティが表示されます。

Elasticsearch サービスへの接続

データに接続するには以下を設定します。

• Server は、Elasticsearch インスタンスのIP アドレスもしくはドメインに設定する必要があります。また、Server にはシングルクラスタのノードアドレス、またはホスト名のカンマ区切りのリストを設定することもできます。
  

  Server=01.02.03.04 
    OR 
  Server=01.01.01.01:1234,02.02.02.02:5678

• Port は、Elasticsearch インスタンス用に構成されたポートに設定する必要があります。Server プロパティのノードの仕様にポートを含めると、そのノードに限り、その含めたポートがPort の仕様より優先されます。

Cloud は、認証とTLS/SSL 暗号化にX-Pack Security を使用しています。サーバーの値の前に"https://" を付けると、TLS/SSL で接続できます。

Amazon OpenSearch Service への接続

データに接続するには以下を設定します。

• Server はAmazon ES インスタンスのエンドポイントURL に設定する必要があります。
• Port は443に設定します。
• AWSRegion はElasticsearch インスタンスがホストされているAmazon AWS リージョンに設定する必要があります（Cloud はServer 値に基づいて自動的にリージョンを識別しようとします）。

Cloud は、認証とTLS/SSL 暗号化にX-Pack Security を使用しています。

Note： リクエストはAWS 署名バージョン 4 を使用して署名されています。

Elasticsearch への認証

AWS キーを取得

1. IAM コンソールにサインインします。
2. ナビゲーションペインでユーザーを選択します。
3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してからセキュリティ認証情報タブを選択します。

1. ルートアカウントの認証情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
2. アカウント名または番号を選択します。
3. 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
4. ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成するには、Continue to Security Credentials をクリックし、［Access Keys］セクションを展開します。

標準認証

AuthScheme をBasic に設定し、User とPassword プロパティを設定して、オプションでPKI（公開鍵暗号基盤）を使用して認証します。Cloud が接続されると、X-Pack では、設定したレルムをベースにユーザー認証およびロールの許可が実施されます。

PKI を使用するには、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、およびSSLClientCertPassword プロパティを設定します。

Note： PKI を使用するためには、TLS/SSL およびクライアント認証はX-Pack 上で有効化されていなければなりません。

セキュアなElasticsearch への接続

Cloud においてTLS/SSL を有効化するには、UseSSL をtrue に設定します。

ルートクレデンシャル

アカウントのルートクレデンシャルで認証するには、次の設定パラメータを設定します。

• AuthScheme：AwsRootKeys。
• AWSAccessKey：AWS ルートアカウントに紐づいているアクセスキー。
• AWSSecretKey：AWS ルートアカウントに紐づいているシークレットキー。

Note： この認証スキームの使用は、簡単なテスト以外ではAmazon では推奨されていません。アカウントのルート認証情報はユーザーの完全な権限を持つため、これが最も安全性の低い認証方法になります。

一時クレデンシャル

一時クレデンシャルで認証するには、次を設定します。

• AuthScheme：TemporaryCredentials。
• AWSAccessKey：ロールを担うIAM ユーザーのアクセスキー。
• AWSSecretKey：ロールを担うIAM ユーザーのシークレットキー。
• AWSSessionToken：一時クレデンシャルと共に提供されるAWS のセッショントークン。 詳細はAWS Identity and Access Management ユーザーガイド を参照してください。

Cloud は、一時クレデンシャルの有効期間中、長期的な認証情報（IAM ユーザー認証情報など）によって提供されるものと同じ権限を使用してリソースをリクエストできるようになりました。

一時クレデンシャルおよびIAM ロールの両方を使用して認証するには、上記のすべてのパラメータを設定し、さらに以下のパラメータを指定します。

• AWSRoleARN：認証したいロールのRole ARN を指定。これにより、Cloud は指定されたロールの認証情報を取得しようと試みます。
• AWSExternalId（オプション）：別のAWS アカウントでロールを引き受ける場合にのみ必要です。

AWS IAM Roles

AuthScheme をAwsIAMRoles に設定します。

多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。AWS ルートユーザーのAWSAccessKey およびAWSSecretKey を指定している場合、ロールは使用できない場合があります。

AWS ロールとして認証するには、次のプロパティを設定します。

• AWSAccessKey：ロールを担うIAM ユーザーのアクセスキー。
• AWSSecretKey：ロールを担うIAM ユーザーのシークレットキー。
• AWSRoleARN：認証したいロールのRole ARN を指定。これにより、Cloud は指定されたロールの認証情報を 取得しようと試みます。
• AWSExternalId（オプション）：別のAWS アカウントでロールを引き受ける場合にのみ必要です。

Kerberos

Kerberos で認証する方法についての詳細は、Kerberos の使用 を参照してください。

API キー

APIKey を使用して認証するには、次を設定します。

• AuthScheme：APIKey に設定。
• APIKey：Elasticsearch から返されたAPIKey に設定。
• APIKeyId：APIKey と一緒に返されたId に設定。

データアクセスのファインチューニング

次のプロパティを使って、Elasticsearch API 機能およびCloud のストラテジーをさらに制御できます。

• QueryPassthrough：このプロパティを使用すると、SQL の代わりにElasticsearch のSearch DSL 言語を使用できます。
• RowScanDepth：このプロパティは、テーブルメタデータを生成する際にカラムのデータ型を検出するためにスキャンされる行数を指定します。このプロパティは、自動スキーマ検出 から生成された動的スキーマを使用している場合、またはQueryPassthrough を使用している場合に適用されます。

Querying Multiple Indices

Multiple indices can be queried by executing a query using one of the following formats:

• Query all indices via the _all view: SELECT * FROM [_all]

• Query a list of indices: SELECT * FROM [index1,index2,index3]

• Query indices matching a wildcard pattern: SELECT * FROM [index*]

Note, index lists can contain wildcards and indices can be excluded by prefixing an index with '-'. For example: SELECT * FROM [index*,-index3]

Fine Tuning Performance

• PageSize: This property enables you to optimize performance based on your resource provisioning.
  Paging has an impact on sorting performance in a distributed system, as each shard must first sort results before submitting them to the coordinating server.
  By default, the Cloud requests a page size of 10,000. This is the default index.max_result_window setting in Elasticsearch.
• MaxResults: This property sets a limit on the results for queries at connection time, without requiring that you specify a LIMIT clause.
  By default, this is the same value as the index.max_result_window setting in Elasticsearch.

  If you are using the Scroll API, set ScrollDuration instead.

• ScrollDuration: This property specifies how long the server should keep the search context alive. Setting this property to a nonzero value and time unit enables the Scroll API.

Elasticsearch はdocument-oriented なデータベースで、高パフォーマンスな検索、フレキシビリティ、およびスケーラビリティを提供します。これらの機能は、必ずしもSQL-92 のような標準準拠のクエリ言語と互換しないわけではありません。 このセクションでは、Cloud が複数のやり方によって、リレーショナルSQL とデータベースのギャップの橋渡しをいかに行うかを説明します。

Cloud では、Elasticsearch オブジェクトをリレーショナルテーブルにモデル化し、SQL クエリをElasticsearch クエリに読み替えることで、要求されたデータを取得します。 スキーマ生成のためにElasticsearch オブジェクトがどのようにテーブルにマッピングされているかについての詳細は、スキーママッピング を参照してください。 Elasticsearch のさまざまな処理がSQL で表される方法についての詳細は、クエリマッピング を参照してください。

自動スキーマ検出 スキーマは、Elasticsearch タイプのマッピングを取得することにより自動的にデータ型を検出します。Elasticsearch コレクションのリレーショナル表現をコントロールするためにRowScanDepth、FlattenArrays、およびFlattenObjects を使うことができます。

CData Cloud はElasticsearch REST API を、標準SQL でアクセス可能なリレーショナルテーブルおよびストアドプロシージャとしてモデル化します。これにより、標準ベースのツールからのアクセスが可能になります。

テーブル定義は動的に取得されます。接続すると、Cloud はElasticsearch に接続し、スキーマ、テーブルのリストおよびテーブルのメタデータをElasticsearch REST サーバーをクエリすることで取得します。 リモートデータへのあらゆる変更はクエリに即時に反映されます。

次のテーブルはElasticsearch コンセプトをリレーショナルなものにマップします。

Elasticsearch バージョン6以上：

Note：Starting in Elasticsearch 6, indices are limited to a single type.Therefore the type is no longer treated as a table, since an index and type have a one-to-one relation. Types are hidden and used internally where necessary to issue the proper request to Elasticsearch.

Elasticsearch バージョン6より前：

Elasticsearch contains the ability to establish parent-child relationships. This relationship maps closely to SQL JOIN functionality. The Cloud models these parent-child relationships in a way to enable the ability to perform JOIN queries.

Elasticsearch Versions 6 and Above:

In version 6 and above of Elasticsearch, relationships are established by using the join datatype. Included in this functionality is the ability to define multiple children for a single parent and to create multiple levels of relations.

The Cloud supports all of these relationships and will generate a separate table for each relation in Elasticsearch. The table name will be in the form: [index]_[relation].

All child tables will have an additional column containing the parent table id. The column name will be in the form: _[parent_table]_id. This column is a foreign key to the _id column of the parent table and can be used to perform SQL JOIN queries.

When querying these tables individually, filtering logic is pushed to the server to improve performance by only returning the data relevant to the table selected.

Elasticsearch Versions Prior to Version 6:

In versions prior to 6, a relationship is established between two types via a _parent field. This creates a single parent-child relationship.

The tables identified in this parent-child relationship do not change (they are still based on the Elasticsearch type). However the child table will have an additional column containing the parent id. The column name will be in the form: _[parent_table]_id. This column is a foreign key to the _id column of the parent table and can be used to perform SQL JOIN queries.

この章で使用されている生データを示します。以下は、"insured" テーブル（インデックス）のマッピングです。

{
  "insured": {
    "mappings": {
      "properties": {
        "name": { "type":"string" },
        "address": {
          "street": { "type":"string" },
          "city": { "type":"string" },
          "state": { "type":"string" }
        },
        "insured_ages": { "type": "integer" },
        "vehicles": {
          "type": "nested",
          "properties": {
            "year": { "type":"integer" },
            "make": { "type":"string" },
            "model": { "type":"string" },
            "body_style" { "type": "string" }
          }
        }
      }
    }
  }
}

以下は、"insured" テーブル（インデックス）のサンプルデータセットです。

{
  "hits": {
    "total": 2,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "insured",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "John Smith",
          "address": {
            "street": "Main Street",
            "city": "Chapel Hill",
            "state": "NC"
          },
          "insured_ages": [ 17, 43, 45 ],
          "vehicles": [
            {
              "year": 2015,
              "make": "Dodge",
              "model": "RAM 1500",
              "body_style": "TK"
            },
            {
              "year": 2015,
              "make": "Suzuki",
              "model": "V-Strom 650 XT",
              "body_style": "MC"
            },
            {
              "year": 1992,
              "make": "Harley Davidson",
              "model": "FXR",
              "body_style": "MC"
            }
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "insured",
        "_type": "_doc",
        "_id": "2",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "Joseph Newman",
          "address": {
            "street": "Oak Street",
            "city": "Raleigh",
            "state": "NC"
          },
          "insured_ages": [ 23, 25 ],
          "vehicles": [
            {
              "year": 2010,
              "make": "Honda",
              "model": "Accord",
              "body_style": "SD"
            },
            {
              "year": 2008,
              "make": "Honda",
              "model": "Civic",
              "body_style": "CP"
            }
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

Cloud は、Elasticsearch タイプのマッピングを取得することで、リレーショナルスキーマを自動的に推測します。カラムおよびデータ型は取得されたマッピングから生成されます。

配列の検出

Elasticsearch のあらゆるフィールドは、値の配列となることができますが、これはマッピング中では明示的に定義されてはいません。これに対応するため、Cloud はデータをクエリして、配列を含むフィールドがあるかどうかを調べます。 この配列スキャンのために取得するElasticsearch ドキュメントの数はRowScanDepth プロパティで設定されます。

Elasticsearch のネストされたタイプは、オブジェクトの配列を表す特別なタイプであり、そのためメタデータの生成ではそのように扱われます。

カラムの検出

検出プロセスで特定されるカラムはFlattenArrays およびFlattenObjects によります。

データセットの例

これらのオプションがどう動作するかの例として、次のマッピングを考えます（テーブル名は'insured' です）。

{
  "insured": {
    "properties": {
      "name": { "type":"string" },
      "address": {
        "street": { "type":"string" },
        "city": { "type":"string" },
        "state": { "type":"string" }
      },
      "insured_ages": { "type": "integer" },
      "vehicles": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "year": { "type":"integer" },
          "make": { "type":"string" },
          "model": { "type":"string" },
          "body_style" { "type": "string" }
        }
      }
    }
  }
}

また、上の例において、次のサンプルデータを考えてください：

{
  "_source": {
    "name": "John Smith",
    "address": {
      "street": "Main Street",
      "city": "Chapel Hill",
      "state": "NC"
    },
    "insured_ages": [ 17, 43, 45 ], 
    "vehicles": [
      {
        "year": 2015,
        "make": "Dodge",
        "model": "RAM 1500",
        "body_style": "TK"
      },
      {
        "year": 2015,
        "make": "Suzuki",
        "model": "V-Strom 650 XT",
        "body_style": "MC"
      },
      {
        "year": 2012,
        "make": "Honda",
        "model": "Accord",
        "body_style": "4D"
      }
    ]
  }
}

FlattenObjects の使用

FlattenObjects が設定されている場合、すべてのネストされたオブジェクトは連続したカラムにフラット化されます。上記の例は、次のカラムとして表示されます：

FlattenObjects が設定されていない場合、address.street、address.city、およびaddress.state カラムは別々にはなりません。文字列型の住所カラムは一つのオブジェクトとして表されます。 値は次のようになります：

{street: "Main Street", city: "Chapel Hill", state: "NC"}

FlattenArrays の使用

FlattenArrays プロパティは配列の値をフラット化してそれぞれのカラムとするために使われます。これは配列が短い場合にのみ推奨されます。アンバウンドの配列をそのままにしておき、必要な際にJSON 関数 を使ってデータを取り出すことをお勧めします。

Note：一番上の配列のみがフラット化されます。サブ配列は、配列全体として表示されます。

FlattenArrays プロパティは3に設定して上の例の配列を次のように表すことができます（この例ではFlattenObjects は設定されていません）：

FlattenObjects とFlettenArrays を両方使う

FlattenObjects とFlattenArrays が同時に設定されている（brevity は1）場合、vehicle フィールドは次のように表されます：

Cloud には、ドキュメントをテーブルとしてモデル化するための3つの基本的な設定があり、次のセクションで説明します。 Cloud はElasticsearch ドキュメントを解析してネストされたドキュメントを識別します。

• フラット化されたドキュメントモデル：ネストされたドキュメントを単一のテーブルに暗黙的に結合します。
• リレーショナルモデル：ネストされたドキュメントを、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーを含む個々のテーブルとしてモデル化します。
• トップレベルのドキュメントモデル：Elasticsearch ドキュメントのトップレベルのビューをモデル化します。ネストされたドキュメントはJSON 文字列として返されます。

ネストされたElasticsearch のデータ全体にアクセスする必要があるユーザーにとっては、データを単一テーブルにフラット化することは最善のオプションです。このモードでは、Cloud はストリーミングを使用し、クエリごとにElasticsearch のデータを1回だけパースします。

オブジェクト配列を単一テーブルに結合

DataModel を"FlattenedDocuments" に設定すると、ネストされたドキュメントは別々のテーブルとして振る舞い、SQL JOIN と同じ方法で動作します。同じ高さのネストされたドキュメント（例えば兄弟ドキュメント）は、SQL CROSS JOIN として扱われます。

例

以下は、Raw データ のサンプルドキュメントに基づいたサンプルクエリとその結果です。これにより、insured ドキュメントとネストされたvehicles ドキュメントが暗黙のうちにJOIN されます。

クエリ

次のクエリは、各insured ドキュメントのネストされたドキュメントをドリルします。

SELECT
  [_id],
  [name],
  [address.street] AS address_street,
  [address.city.first] AS address_city,
  [address.state.last] AS address_state,
  [insured_ages],
  [year],
  [make],
  [model],
  [body_style],
  [_insured_id],
  [_vehicles_c_id]
FROM
  [insured]

結果

関連項目

• 自動スキーマ検出：テーブルスキーマに報告されたカラムを設定します。
• FreeForm;：ドット表記を使用して、ネストされたデータを選択します。
• VerticalFlattening;：ネストされたオブジェクト配列に別々のテーブルとしてアクセスします。
• JSON 関数：クライアント側の集計と変換を実行するために返されたデータを操作します。

Elasticsearch データのトップレベルドキュメントビューを使用すると、トップレベルの要素にすぐにアクセスできます。Cloud は、集計にネストされた要素を単一のカラムとして返します。

考慮すべき一つの側面はパフォーマンスです。ネストされたエレメントを処理してパースする時間とリソースを控えます。Cloud は、JSON データを読み込むためにストリーミングを使用して、返されたデータを一度パースします。もう一つ考慮すべきは、ネストされた親エレメントに格納されているデータにアクセスする必要があることと、ツールやアプリケーションがJSON を処理する能力です。

トップレベルドキュメントビューのモデリング

DataModel が"Document"（デフォルト）に設定されている場合、Cloud はデフォルトでトップレベルのオブジェクトのみをスキャンします。デフォルトのオブジェクトフラット化により、トップレベルのオブジェクトエレメントはカラムとして利用可能です。ネストされたオブジェクトは、集計されたJSON として返されます。

例

以下は、Raw データ のサンプルドキュメントに基づいたサンプルクエリとその結果です。クエリの結果、単一の"insured" テーブルが作成されます。

クエリ

次のクエリは、トップレベルのオブジェクトエレメントと車両配列を結果にプルします。

SELECT
  [_id],
  [name],
  [address.street] AS address_street,
  [address.city] AS address_city,
  [address.state] AS address_state,
  [insured_ages],
  [vehicles]
FROM
  [insured]
  

結果

データのドキュメントビューでは、（FlattenObjects をtrue に設定するとき）address オブジェクトが3カラムにフラット化され、_id, name、insured_ages 、およびvehicles エレメントが個別のカラムとして返され、結果として7カラムのテーブルが作成されます。

[{"year":2015,"make":"Dodge","model":"RAM 1500","body_style":"TK"},{"year":2015,"make":"Suzuki","model":"V-Strom 650 XT","body_style":"MC"},{"year":1992,"make":"Harley Davidson","model":"FXR","body_style":"MC"}]

[{"year":2010,"make":"Honda","model":"Accord","body_style":"SD"},{"year":2008,"make":"Honda","model":"Civic","body_style":"CP"}]

関連項目

• 自動スキーマ検出：水平フラット化を使用してカラム検出を設定します。
• FreeForm;：ドット表記を使用して、ネストされたデータを選択します。
• VerticalFlattening;：ネストされたオブジェクト配列に別々のテーブルとしてアクセスします。
• JSON 関数：クライアント側の集計と変換を実行するために返されたデータを操作します。

CData Cloud は、ネストされたドキュメントを主キーと親文書にリンクする外部キーを含む個別のテーブルとして扱うことで、データのリレーショナルモデルを作成するように設定できます。これは、リレーショナルデータモデルを想定している既存のBI、帳票、およびETL ツールでElasticsearch のデータを処理する必要がある場合に特に役立ちます。

ネストされた配列をテーブルとして結合

DataModel を"Relational" に設定すると、どの結合もクエリによって制御されます。JOIN クエリを実行するときはいつでも、Elasticsearch のインデックスはクエリに含まれる各テーブル（ネストされたドキュメント）に対して一度クエリされます。

例

以下は、リレーショナルモデルを使用したRaw データ のサンプルドキュメントに対するサンプルクエリです。

クエリ

次のクエリは、insured およびvehicles テーブルを明示的に結合します。

SELECT 
  [insured].[_id], 
  [insured].[name], 
  [insured].[address.street] AS address_street, 
  [insured].[address.city.first] AS address_city, 
  [insured].[address.state.last] AS address_state, 
  [insured].[insured_ages], 
  [vehicles].[year], 
  [vehicles].[make], 
  [vehicles].[model], 
  [vehicles].[body_style],
  [vehicles].[_insured_id],
  [vehicles].[_c_id]
FROM 
  [insured]
JOIN 
  [vehicles] 
ON 
  [insured].[_id] = [vehicles].[_insured_id]

結果

サンプルクエリでは、各vehicle ドキュメントがその親insured オブジェクトに結合され、5行のテーブルを作成します。

関連項目

• 自動スキーマ検出：テーブルスキーマに報告されたカラムを設定します。
• FreeForm;：ドット表記を使用して、ネストされたデータを選択します。
• VerticalFlattening;：ネストされたオブジェクト配列に別々のテーブルとしてアクセスします。
• JSON 関数：クライアント側の集計と変換を実行するために返されたデータを操作します。

Cloud では、JSON ストラクチャーをカラム値として返すことができます。Cloud を使って、これらのJSON ストラクチャーにおいて標準SQL 関数を使用できます。このセクションの例では、次の配列を使用します。

[
     { "grade": "A", "score": 2 },
     { "grade": "A", "score": 6 },
     { "grade": "A", "score": 10 },
     { "grade": "A", "score": 9 },
     { "grade": "B", "score": 14 }
]

JSON_EXTRACT

SELECT Name, JSON_EXTRACT(grades,'[0].grade') AS Grade, JSON_EXTRACT(grades,'[0].score') AS Score FROM Students;

JSON_COUNT

SELECT Name, JSON_COUNT(grades,'[x]') AS NumberOfGrades FROM Students;

JSON_SUM

SELECT Name, JSON_SUM(score,'[x].score') AS TotalScore FROM Students;

JSON_MIN

SELECT Name, JSON_MIN(score,'[x].score') AS LowestScore FROM Students;

JSON_MAX

SELECT Name, JSON_MAX(score,'[x].score') AS HighestScore FROM Students;

DOCUMENT

DOCUMENT 関数はすべてのドキュメントをJSON 文字列として取得する場合に用いられます。例として、次のクエリとその結果をご覧ください。

SELECT DOCUMENT(*) FROM Employee;

 
{
  "_index": "megacorp",
  "_type": "employee",
  "_id": "2",
  "_score": 1,
  "_source": {
    "first_name": "Jane",
    "last_name": "Smith",
    "age": 32,
    "about": "I like to collect rock albums",
    "interests": [
      "music"
    ]
  }
} 

このセクションでは、SQL 構文がどのようにElasticsearch クエリに変換されているかを説明します。さまざまなクエリの結果がどうなるかを説明するサンプルも示されています。

コンテキストのクエリ/フィルタリングおよびスコアリング

テキストマッチングおよび検索

このポイントをデモするために、Elasticsearch のanalyzed フィールドには'Bike' という値を作成しています。 解析後、この値は（デフォルトアナライザーを使って）逆引きインデックスに'bike' として格納されます。 一方、non-analyzed フィールドは検索値を解析せず、'Bike' として格納されます。

検索を実行する際には、いくつかのElasticsearch クエリタイプは、アナライザーを通じて検索値を実行します（これにより、検索は大文字・小文字の区別がなくなります）。いくつかのクエリタイプは、アナライザーを経由しません（大文字・小文字を区別します）。 また、デフォルトアナライザーは、複数の単語を持つフィールドを個別の単語に分割します。これらのフィールドに検索を実行する場合、 Elasticsearch は同じ単語を持つレコードを別の順番で返すことがあります。例えば、'blue sky' という値に対して検索が実行された場合でも'sky blue' のレコードが返されます。

この大文字・小文字の区別や順序の問題の回避には、CData Cloud は、カラムをanalyzed 、もしくはnon-analyzed に分類し、指定された演算子（= のような）に基づく適切なElasticsearch クエリを発行して、値を検索します。

イコールおよび非イコール

analyzed カラム
analyzed カラムはアナライザーを通された後に格納されます。その結果として、指定された検索値は、検索前にElasticsearch サーバーのアナライザーを通されます。これにより検索は大文字・小文字の区別がなくなります（使われたアナライザーが大文字・小文字を処理する前提で）。

Non-Analyzed Columns
non-analyzed カラムはアナライザーを通されずに格納されます。これにより、non-analyzed カラムは大文字・小文字の区別があり、これらのカラムの検索値は大文字・小文字を区別しなければなりません。検索値が1つの単語である場合、Cloud は3つの標準的な形式である、大文字、小文字、すべて大文字、で指定されたオリジナルケーシングでフィルタをチェックします。 検索値が複数の単語を含む場合、検索値はas-is で送られ、大文字・小文字の区別があります。

IN and NOT IN

LIKE およびNOT LIKE

Aggregate Filtering

JSON objects and arrays of objects will be treated as raw strings and all filtering will be performed by the Cloud. Therefore an equals operation must match the entire JSON aggregate to return a result, unless a CONTAINS or LIKE operation is used.

If JSON objects are flattened into individual columns (via FlattenObjects and FlattenArrays), the column for the specific JSON field will be treated as individual columns. Thus the data type will be that as contained in the Elasticsearch mapping and all filters will be pushed to the server (where applicable).

JSON primitive array aggregates will also be treated as raw strings by default and filters will be performed by the Cloud. To filter data based on whether a primitive array contains a single value, the INARRAY function can be used (e.g. INARRAY(column) = 'value'). When performing a search on array fields, Elasticsearch looks at each value individually within an array. Thus when the INARRAY function is specified in a WHERE clause, the filter will be pushed to the server which performs a search within an array.

Primitive arrays may consist of different data types, such as strings or ints. Therefore the INARRAY function supports comparison operators applicable to the data type within the Elasticsearch mapping for the field. For example, INARRAY(int_array) > 5, will return all rows of data in which the int_array contains a value greater than 5. Supported comparison operators include the use of the LIKE operator for string arrays.

SSL 設定のカスタマイズ

デフォルトでは、Cloud はサーバーの証明書をシステムの信頼できる証明書ストアと照合してSSL / TLS のネゴシエーションを試みます。

別の証明書を指定するには、利用可能なフォーマットについてSSLServerCert プロパティを参照してください。

クライアントSSL 証明書

Elasticsearch Cloud はクライアント証明書の設定もサポートしています。次を設定すれば、クライアント証明書を使って接続できます。

• SSLClientCert：クライアント証明書のための証明書ストア名。
• SSLClientCertType：TLS / SSL クライアント証明書を格納するキーストアの種類。
• SSLClientCertPassword：TLS / SSL クライアント証明書のパスワード。
• SSLClientCertSubject：TLS / SSL クライアント証明書のサブジェクト。

Firewall またはProxy 経由の接続

HTTP プロキシ

Windows のシステムプロキシ経由の接続では、接続プロパティを追加で設定する必要はありません。他のプロキシに接続するには、ProxyAutoDetect をfalse に設定します。

さらにHTTP プロキシへの認証には、ProxyServer とProxyPort に加えてProxyAuthScheme、ProxyUser、およびProxyPassword を設定します。

その他のプロキシ

次のプロパティを設定します。

• プロキシベースのファイヤーウォールを使用するには、FirewallType、FirewallServer、およびFirewallPort を設定します。
• 接続をトンネルするには、FirewallType をTUNNEL に設定します。
• 認証するには、FirewallUser とFirewallPassword を設定します。
• SOCKS プロキシへの認証には、さらにFirewallType をSOCKS5 に設定します。

CData Cloud は、Elasticsearch エンティティをリレーショナルテーブル、ビュー、およびストアドプロシージャにモデル化します。

テーブル

SQL での検索 では、テーブルが動的に取得される方法を詳細に説明します。

ビュー

Views are treated in a similar manner to Tables and thus exhibit similar behavior. There are some differences in the background though which are a direct result of how aliases work within Elasticsearch. (Note: In the following description, 'alias', 'index', 'type', and 'field' are referring to the Elasticsearch objects and not directly to anything within the Cloud).

Views (aliases) are tied to an index and thus span all the types within an index. Additionally aliases can span multiple indices. Therefore you may see an alias (view) listed multiple times under different schemas (index). When querying the view, regardless of the schema specified, data will be retrieved and returned for all indices and types associated with the corresponding alias. Thus the generated metadata will contain a column for each field within each type of each index associated with the alias.

SQL での検索 では、ビューが動的に取得される方法を詳細に説明します。

The ModifyIndexAliases stored procedure can be used to create index aliases within Elasticsearch.

In addition to the Elasticsearch aliases, an '_all' view is returned which enables querying the _all endpoint to retrieve data for all indices in a single query. Given how many indices and documents the _all view could cover, certain queries agains the '_all' view could be very expensive. Additionally, for scanning for table metadata, as governed by RowScanDepth, will be less accurate for '_all' views that cover very large or very heterogenous indices. See 自動スキーマ検出 for more information about this.

ストアドプロシージャ

ビューは、データを示すという点でテーブルに似ていますが、ビューは読み取り専用です。

クエリは、ビューに対して通常のテーブルと同様に実行することができます。

CData Cloud - Elasticsearch ビュー

General information about index settings

Columns

General information about the installed X-Pack features

Columns

ストアドプロシージャはファンクションライクなインターフェースで、Elasticsearch の単純なSELECT/INSERT/UPDATE/DELETE 処理にとどまらずCloud の機能を拡張します。

ストアドプロシージャは、パラメータのリストを受け取り、目的の機能を実行し、プロシージャが成功したか失敗したかを示すとともにElasticsearch から関連するレスポンスデータを返します。

CData Cloud - Elasticsearch ストアドプロシージャ

Submits a request to create an index with specified settings.

EXECUTE Example:

EXECUTE CreateIndex Index = 'firstindex', Alias = 'search', NumberOfShards = '3' 

Input

Result Set Columns

Submits an alias request to modify index aliases.

EXECUTE 例：

EXECUTE ModifyIndexAliases Action = 'add;add', Index = 'index_1;index_2', Alias = 'my_alias;my_alias' 

Note：Index パラメータは、パターンマッチングを実行して、一致するすべてのインデックスをエイリアスに追加するためのアスタリスク（*）文字をサポートします。

Input

Result Set Columns

Procedure for updating index settings. Note that some settings may only be updated on a closed index.

See this documentation for information on index settings in Elasticsearch, and what they control and impact across indices and clusters. Make sure to reference documentation for the version of Elasticsearch being connected to.

EXECUTE Example:

EXECUTE UpdateIndexSettings IndexName='traffic', NumberOfReplicas='3'

Input

Result Set Columns

このセクションで説明されているシステムテーブルをクエリして、スキーマ情報、データソース機能に関する情報、およびバッチ操作の統計にアクセスできます。

スキーマテーブル

以下のテーブルは、Elasticsearch のデータベースメタデータを返します。

• sys_catalogs：利用可能なデータベースをリスト。
• sys_schemas：利用可能なスキーマをリスト。
• sys_tables：利用可能なテーブルおよびビューをリスト。
• sys_tablecolumns：利用可能なテーブルおよびビューのカラムについて説明。
• sys_procedures：利用可能なストアドプロシージャについて説明。
• sys_procedureparameters：ストアドプロシージャパラメータについて説明。
• sys_keycolumns：主キーおよび外部キーについて説明。
• sys_indexes：利用可能なインデックスについて説明。

データソーステーブル

以下のテーブルは、データソースへの接続方法およびクエリ方法についての情報を返します。

• sys_connection_props：利用可能な接続プロパティについての情報を返す。
• sys_sqlinfo：Cloud がデータソースにオフロードできるSELECT クエリについて説明。

クエリ情報テーブル

次のテーブルは、データ変更クエリ（バッチ処理を含む）のクエリ統計を返します。

• sys_identity：バッチ処理または単一の更新に関する情報を返す。

利用可能なデータベースをリストします。

次のクエリは、接続文字列で決定されるすべてのデータベースを取得します。

SELECT * FROM sys_catalogs

Columns

利用可能なスキーマをリストします。

次のクエリは、すべての利用可能なスキーマを取得します。

          SELECT * FROM sys_schemas
          

Columns

利用可能なテーブルをリストします。

次のクエリは、利用可能なテーブルおよびビューを取得します。

          SELECT * FROM sys_tables
          

Columns

利用可能なテーブルおよびビューのカラムについて説明します。

次のクエリは、[CData].[Elasticsearch].Employee テーブルのカラムとデータ型を返します。

SELECT ColumnName, DataTypeName FROM sys_tablecolumns WHERE TableName='Employee' AND CatalogName='CData' AND SchemaName='Elasticsearch'

Columns

利用可能なストアドプロシージャをリストします。

次のクエリは、利用可能なストアドプロシージャを取得します。

          SELECT * FROM sys_procedures
          

Columns

ストアドプロシージャパラメータについて説明します。

次のクエリは、CreateTable ストアドプロシージャのすべての入力パラメータについての情報を返します。

SELECT * FROM sys_procedureparameters WHERE ProcedureName='CreateTable' AND Direction=1 OR Direction=2

Columns

主キーおよび外部キーについて説明します。

次のクエリは、[CData].[Elasticsearch].Employee テーブルの主キーを取得します。

         SELECT * FROM sys_keycolumns WHERE IsKey='True' AND TableName='Employee' AND CatalogName='CData' AND SchemaName='Elasticsearch'
          

Columns

外部キーについて説明します。

次のクエリは、他のテーブルを参照するすべての外部キーを取得します。

         SELECT * FROM sys_foreignkeys WHERE ForeignKeyType = 'FOREIGNKEY_TYPE_IMPORT'
          

カラム

主キーについて説明します。

次のクエリは、すべてのテーブルとビューから主キーを取得します。

         SELECT * FROM sys_primarykeys
          

Columns

利用可能なインデックスについて説明します。インデックスをフィルタリングすることで、より高速なクエリ応答時間でセレクティブクエリを記述できます。

次のクエリは、主キーでないすべてのインデックスを取得します。

          SELECT * FROM sys_indexes WHERE IsPrimary='false'
          

Columns

利用可能な接続プロパティと、接続文字列に設定されている接続プロパティに関する情報を返します。

このテーブルをクエリする際は、config 接続文字列を使用する必要があります。

jdbc:cdata:elasticsearch:config:

この接続文字列を使用すると、有効な接続がなくてもこのテーブルをクエリできます。

次のクエリは、接続文字列に設定されている、あるいはデフォルト値で設定されているすべての接続プロパティを取得します。

SELECT * FROM sys_connection_props WHERE Value <> ''

Columns

Cloud がデータソースにオフロードできるSELECT クエリ処理について説明します。

SQL 構文の詳細については、SQL 準拠 を参照してください。

データソースのSELECT 機能

以下はSQL 機能のサンプルデータセットです。 SELECT 機能のいくつかの側面がサポートされている場合には、カンマ区切りのリストで返されます。サポートされていない場合、カラムにはNO が入ります。

次のクエリは、WHERE 句で使用できる演算子を取得します。

SELECT * FROM sys_sqlinfo WHERE Name = 'SUPPORTED_OPERATORS'

Columns

試行された変更に関する情報を返します。

次のクエリは、バッチ処理で変更された行のId を取得します。

         SELECT * FROM sys_identity
          

Columns

データ型のマッピング

Cloud は、データソースの型を、スキーマで使用可能な対応するデータ型にマッピングします。以下のテーブルはこれらのマッピングを説明します。

*個々のタイプを持つ複数のフィールドにパースされます（FlattenArrays 参照）

Authentication

Connection

AWS Authentication

Kerberos

SSL

Logging

Schema

Miscellaneous

このセクションでは、本プロバイダーの接続文字列で設定可能なAuthentication プロパティの全リストを提供します。

認証で使用されるスキーム。None、Basic、Negotiate (Kerberos)、AwsRootKeys、AwsIAMRoles、APIKey、およびTemporaryCredentials のエントリーが許容されます。デフォルト値はNone です。

データ型

string

デフォルト値

"None"

解説

このフィールドは、サーバーに対して認証をするために使われます。次のオプションを使って、認証スキームを選択してください。

• None：BASIC 認証が実行されるUser およびPassword プロパティが設定されていない限り、認証は実行されません。
• Basic：Basic 認証が行われます。
• Negotiate：AuthScheme がNegotiate に設定された場合、Cloud は認証メカニズムをサーバーとネゴシエートします。Kerberos 認証を使いたい場合はAuthScheme をNegotiate に設定します。
• AwsRootKeys：ルートユーザーのアクセスキーおよびシークレットが使用されます。クイックテストには便利ですが、本番環境のユースケースでは、権限を絞ったものを使用することをお勧めします。
• AwsIAMRoles：接続にIAM ロールが使用されます。
• APIKey：接続にAPIKey とAPIKeyId を使用するように設定します。
• TemporaryCredentials：セッショントークンとともに一時的なセキュリティ認証情報を活用して接続するように設定します。

Elasticsearch に認証を行っているユーザー。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

Elasticsearch に認証を行っているユーザー。

Elasticsearch への認証に使われるパスワード。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

Elasticsearch への認証に使われるパスワード。

This property sets whether the provider attempts to negotiate TLS/SSL connections to the server.

データ型

bool

デフォルト値

true

解説

This property sets whether the Cloud attempts to negotiate TLS/SSL connections to the server.

When set to false, (the default), for compatibility with the previous method of specifying the protocol prefix in the Server property, the Cloud category respects the protocol behavior set in Server, and then uses the protocol dictated by UseSSL=False. NOTE: This means that if you set UseSSL=False, but also specify Server="https://localhost", the Cloud attempts to connect and communicate over HTTPS, despite UseSSL being set to False.

When UseSSL is set to true, the Cloud attempts to strictly follow the property's specification, and it throws an exception if there is a conflict with the specification in Server. For example, if you set UseSSL=true, but specify Server as "http://localhost", the Cloud generates an exception.

Differences between the new and the old method:

In the new method, Server should now just specify server name, domain name, IP address, or similar. For the previous method of specifying Server as a combination of protocol prefix and hostname, like "http://localhost", this now maps to Server being set to "localhost", and UseSSL to false;. What was formerly set to Server="https://localhost" now maps to Server="localhost";UseSSL=true;.

New users of the driver are encouraged to not specify a protocol in Server.

Elasticsearch REST サーバーのホスト名またはIP アドレス。あるいは、単一のクラスタ内の複数のノードを指定することもできますが、その場合はすべてのノードがREST API コールをサポートできる必要があります。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

Elasticsearch REST サーバーのホスト名またはIP アドレス。あるいは、単一のクラスタ内の複数のノードを指定することもできますが、その場合はすべてのノードがREST API コールをサポートできる必要があります。

SSL を使用するには、UseSSL をtrue に設定し、SSLServerCert のようなSSL 接続プロパティを設定します。

複数のノードを指定するには、プロパティをアドレスのカンマ区切りリストに設定し、オプションでアドレスの後にポートを指定し、アドレスとコロンで区切ります。たとえば、クラスタに2つの独立した連携ノードを指定するには、'01.01.01.01:1234,02.02.02.02:5678' とします。ポートがノードと共に指定されている場合、そのポートは、そのノードへの接続に限り、Port プロパティよりも優先されます。

Elasticsearch REST サーバーのポート。

データ型

string

デフォルト値

"9200"

解説

Elasticsearch REST サーバーが割り振られているポート。

The APIKey used to authenticate to Elasticsearch.

データ型

string

デフォルト値

""

解説

The APIKey used to authenticate to Elasticsearch.

The APIKey Id to authenticate to Elasticsearch.

データ型

string

デフォルト値

""

解説

The APIKey Id to authenticate to Elasticsearch.

このセクションでは、本プロバイダーの接続文字列で設定可能なConnection プロパティの全リストを提供します。

Elasticsearch ドキュメントをパースしてデータベースのメタデータを生成するときに使用するデータモデルを指定します。

Possible Values

データ型

string

デフォルト値

"Document"

解説

DataModel 設定を選択して、Cloud がネストされたドキュメントをテーブルにモデル化する方法を設定します。 さまざまな設定でデータをクエリする例については、階層データの解析 を参照してください。

データモデリングストラテジーの選択

次のDataModel 設定が利用可能です。さまざまな設定でデータをクエリする例については、階層データの解析 を参照してください。

• Document

  各ドキュメントの行を表す単一テーブルを返します。このデータモデルでは、ネストされたドキュメントはフラット化されず、集計として返されます。

• FlattenedDocuments

  親ドキュメントとネストされたドキュメントのJOIN を表す単一テーブルを返します。このデータモデルでは、ネストされたドキュメントはSQL JOIN と同じ作法で動作します。さらに、ネストされた兄弟ドキュメント（同じ高さのネストされたドキュメント）は、SQL CROSS JOIN として扱われます。Cloud は、返されたドキュメントを解析することによって、利用可能なネストされたドキュメントを識別します。

• Relational

  ドキュメント内のネストされたドキュメント（親ドキュメントを含む）に対して1つずつ、複数のテーブルを返します。このデータモデルでは、ネストされたドキュメントは、親テーブルにリンクする主キーと外部キーを含むリレーショナルテーブルとして返されます。

関連項目

• FlattenArrays およびFlattenObjects：これらのデータモデルごとに識別されるカラムをカスタマイズします。これらのプロパティの使用例については、自動スキーマ検出 を参照してください。
• 階層データの解析：異なるDataModel 設定から得られたスキーマを、サンプルクエリで比較します。
• SQL での検索：Cloud で利用可能なデータモデリングとフラット化のテクニックをについて学びます。

If false, indices whose name starts with a '.' (dot indices) will not be exposed as tables or views by the provider. If true, dot indices will be exposed as tables or views.

データ型

bool

デフォルト値

false

解説

In most standard scenarios with newer versions of Elasticsearch, dot indices are system indices or hidden indices. These are indices that usually should not be directly interacted with by users, or whose indexed documents will not usually be returned in the results of queries that search over sets of multiple indices. As such, the Cloud does not expose dot indices by default in its table or view metadata.

ビューとして公開されるエイリアスをフィルタリングするために使用されるエイリアス名またはフィルタのカンマ区切りのリスト。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

エイリアス名に指定する値は、Elasticsearch のエイリアス名と一致させる必要があります。エイリアスのフィルタには、エイリアス名の一部や、ワイルドカード文字として「*」を組み込むことができます。

以下は、"qa"、"sprint_testing"、"sprint_metrics " というエイリアスに適合するプロパティのサンプル値です。

qa,sprint_*

インデックスおよびデータストリーム名またはフィルタのカンマ区切りリスト。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

接続するElasticsearch のバージョンにより、このフィルタは、テーブルとして公開されるインデックスとデータストリームを制限するために使用されるか、スキーマとして公開されるインデックスとデータストリームを制限するために使用されます。詳しくは、スキーママッピング を参照してください。

インデックスやデータストリームの名前に指定する値は、Elasticsearch のインデックスやデータストリームの名前と一致させる必要があります。インデックスやデータストリームのフィルタには、インデックス名やデータストリーム名の一部や、ワイルドカード文字として「*」を組み込むことができます。

このフィルタは、オープンで非表示でないインデックスおよび非表示でないデータストリームに対してのみ適用されます。

以下は、データストリーム"my_logs_0"、"my_logs_1"、およびインデックス"sources" に適合するプロパティのサンプル値です。

sources,my_logs_*

このプロパティがtrue に設定される場合、AWSLakeFormation サービスは、設定されたIAM ロールに基づくユーザーに対してアクセスポリシーを適用する一時的な資格情報を取得するために使用されます。このサービスは、SAML アサーションを提供した上で、OKTA、ADFS、AzureAD、PingFederate 経由で認証する場合に使用できます。

データ型

bool

デフォルト値

false

解説

このプロパティがtrue に設定される場合、AWSLakeFormation サービスは、設定されたIAM ロールに基づくユーザーに対してアクセスポリシーを適用する一時的な資格情報を取得するために使用されます。このサービスは、SAML アサーションを提供した上で、OKTA、ADFS、AzureAD、PingFederate 経由で認証する場合に使用できます。

このセクションでは、本プロバイダーの接続文字列で設定可能なAWS Authentication プロパティの全リストを提供します。

AWS アカウントのアクセスキー。この値には、［AWS セキュリティ認証情報］ページからアクセスできます。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

AWS アカウントのアクセスキー。この値には、［AWS セキュリティ認証情報］ページからアクセスできます。

1. ルートアカウントの認証情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
2. アカウント名または番号を選択し、表示されたメニューで［My Security Credentials］を選択します。
3. ［Continue to Security Credentials］をクリックし、［Access Keys］セクションを展開して、ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成します。

AWS アカウントのシークレットキー。この値には、［AWS セキュリティ認証情報］ページからアクセスできます。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

AWS アカウントのシークレットキー。この値には、［AWS セキュリティ認証情報］ページからアクセスできます。

1. ルートアカウントの認証情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
2. アカウント名または番号を選択し、表示されたメニューで［My Security Credentials］を選択します。
3. ［Continue to Security Credentials］をクリックし、［Access Keys］セクションを展開して、ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成します。

認証時に使用するロールのAmazon リソースネーム。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

AWS の外部で認証する場合は、AWS アカウント認証情報ではなく、ロールを認証に使用するのが 一般的です。AWSRoleARN を入力すると、CData Cloud はAWSAccessKey とAWSSecretKey を直接 使用する代わりに、ロールベースの認証を実行します。この認証を実行するためには、AWSAccessKey と AWSSecretKey を指定する必要があります。RoleARN を設定するときは、AWS ルートユーザーの 認証情報を使用できません。AWSAccessKey およびAWSSecretKey はIAM ユーザーのものである必要があります。

Amazon Web サービスのホスティングリージョン。

Possible Values

データ型

string

デフォルト値

"NORTHERNVIRGINIA"

解説

Amazon Web サービスのホスティングリージョン。利用可能な値はOHIO、NORTHERNVIRGINIA、NORTHERNCALIFORNIA、OREGON、CAPETOWN、HONGKONG、JAKARTA、MUMBAI、OSAKA、SEOUL、SINGAPORE、SYDNEY、TOKYO、CENTRAL、BEIJING、NINGXIA、FRANKFURT、IRELAND、LONDON、MILAN、PARIS、STOCKHOLM、ZURICH、BAHRAIN、UAE、SAOPAULO、GOVCLOUDEAST、GOVCLOUDWEST です。

AWS のセッショントークン。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

AWS のセッショントークン。この値はさまざまな方法で取得できます。詳しくは、this link を参照してください。

The amount of time (in seconds) an AWS temporary token will last.

データ型

string

デフォルト値

"3600"

解説

Temporary tokens are used with Role based authentication. Temporary tokens will eventually time out, at which time a new temporary token must be obtained. The CData Cloud will internally request a new temporary token once the temporary token has expired.

For Role based authentication, the minimum duration is 900 seconds (15 minutes) while the maximum if 3600 (1 hour).

他のアカウントでロールを引き受ける際に必要となる一意の識別子。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

他のアカウントでロールを引き受ける際に必要となる一意の識別子。

このセクションでは、本プロバイダーの接続文字列で設定可能なKerberos プロパティの全リストを提供します。

ユーザーの認証で使用されるKerberos キー配布センター（KDC）サービス。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

Kerberos のプロパティは、SPNEGO またはWindows 認証を使用する場合に使用されます。Cloud は、Kerberos KDC サービスにセッションチケットと一時セッションキーを要求します。Kerberos KDC サービスは、通常、ドメインコントローラーと同じコンピュータに置かれています。

Kerberos KDC が指定されていない場合、Cloud は、これらのプロパティを自動的に次の場所から検出しようとします。

• KRB5 Config File (krb5.ini/krb5.conf)： KRB5_CONFIG 環境変数が設定され、ファイルが存在する場合、Cloud は指定されたファイルからKDC を取得します。それ以外の場合は、OS に基づいてデフォルトのMIT ロケーションからの読み取りを試みます：C:\ProgramData\MIT\Kerberos5\krb5.ini (Windows) または/etc/krb5.conf (Linux)。
• ドメイン名およびホスト： Kerberos 領域およびKerberos KDC が別の場所から推測できなかった場合、Cloud は設定されているドメイン名およびホストからそれらを推測します。

ユーザー認証に使用されるKerberos 領域。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

Kerberos のプロパティは、SPNEGO またはWindows 認証を使用する場合に使用されます。Kerberos 領域は、Kerberos キー配布センター（KDC）サービスを使用してユーザーを認証するために使用されます。Kerberos 領域は、管理者が任意の文字列に設定できますが、通常はドメイン名に基づいて設定されます。

Kerberos 領域が指定されていない場合、Cloud は、これらのプロパティを自動的に次の場所から検出しようとします。

• KRB5 Config File (krb5.ini/krb5.conf)： KRB5_CONFIG 環境変数が設定され、ファイルが存在する場合、Cloud は指定されたファイルからデフォルトレルムを取得します。それ以外の場合は、OS に基づいてデフォルトのMIT ロケーションからの読み取りを試みます：C:\ProgramData\MIT\Kerberos5\krb5.ini (Windows) または/etc/krb5.conf (Linux)
• ドメイン名およびホスト： Kerberos 領域およびKerberos KDC が別の場所から推測できなかった場合、Cloud はユーザー設定されているドメイン名およびホストからそれらを推測します。これは、一部のWindows 環境で機能します。

Kerberos ドメインコントローラーのサービスプリンシパル名（SPN）。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

Kerberos ドメインコントローラーのSPN が認証先のURL と異なる場合は、このプロパティを使用してSPN を設定します。

Kerberos プリンシパルと暗号化されたキーのペアを含むKeytab ファイル。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

Kerberos のプリンシパルと暗号化されたキーのペアを含むKeytab ファイル。

サービスのKerberos レルム。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

KerberosServiceRealm は、クロスレルムKerberos 認証を使用するときにサービスKerberos レルムを指定するために使われます。

ほとんどの場合、単一のレルムとKDC マシンがKerberos 認証を実行するために使用され、このプロパティは必要ありません。

このプロパティは、異なるレルムとKDC マシンを使用して認証チケット（AS リクエスト）およびサービスチケット（TGS リクエスト）を取得する、より複雑な設定で使用できます。

サービスのKerberos KDC。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

KerberosServiceKDC は、クロスレルムKerberos 認証を使用するときにサービスKerberos KDC を指定するために使われます。

ほとんどの場合、単一のレルムとKDC マシンがKerberos 認証を実行するために使用され、このプロパティは必要ありません。

このプロパティは、異なるレルムとKDC マシンを使用して認証チケット（AS リクエスト）およびサービスチケット（TGS リクエスト）を取得する、より複雑な設定で使用できます。

MIT Kerberos 資格情報キャッシュファイルへのフルパス。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

このプロパティは、MIT Kerberos チケットマネージャーまたはkinit コマンドを使用して作成された資格情報キャッシュファイルを使用する場合に設定できます。

このセクションでは、本プロバイダーの接続文字列で設定可能なSSL プロパティの全リストを提供します。

TLS/SSL を使用して接続するときに、サーバーが受け入れ可能な証明書。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

TLS/SSL 接続を使用する場合は、このプロパティを使用して、サーバーが受け入れるTLS/SSL 証明書を指定できます。コンピュータによって信頼されていない他の証明書はすべて拒否されます。

このプロパティは、次のフォームを取ります：

これを指定しない場合は、マシンが信用するすべての証明書が受け入れられます。

すべての証明書の受け入れを示すには、'*'を使用します。セキュリティ上の理由から、これはお勧めできません。

このセクションでは、本プロバイダーの接続文字列で設定可能なLogging プロパティの全リストを提供します。

ログファイルの記述をどの程度の詳細さで記載するかを決定するverbosity レベル。

データ型

string

デフォルト値

"1"

解説

Verbosity レベルは、Cloud がLogfile にどの程度の詳細さで記載するかを決定します。1 から5 までのVerbosity レベルがサポートされています。より詳しい説明は、ログ ページに記載されています。

このセクションでは、本プロバイダーの接続文字列で設定可能なSchema プロパティの全リストを提供します。

このプロパティは、使用可能なスキーマのサブセットにレポートされるスキーマを制限します。例えば、BrowsableSchemas=SchemaA,SchemaB,SchemaC です。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

スキーマをデータベースからリストすると、負荷がかかる可能性があります。接続文字列でスキーマのリストを提供すると、 パフォーマンスが向上します。

フラット化されたオブジェクトとしてカラムを表示するか、オブジェクトプロパティをJSON 文字列として返すか。

データ型

bool

デフォルト値

true

解説

デフォルトで、配列にネストされたオブジェクトはJSON 文字列として返されます。FlattenObjects がtrue に設定されている場合、オブジェクトプロパティはそれぞれのカラムにフラット化されます。 プロパティ名は、カラム名を作り出すためにピリオド付きのオブジェクト名にコンカテネートされます。

例えば、次のネストされたオブジェクトをコネクションタイムでフラット化できます：

"manager": {
  "name": "Alice White",
  "age": 30
}

テーブルカラムとして返したいネストされた配列エレメントの数に FlattenArrays を設定します。デフォルトで、ネスト配列はJSON 文字列として返されます。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

デフォルトで、ネスト配列はJSON 文字列として返されます。FlattenArrays プロパティはネスト配列のエレメントをフラット化してそれぞれのカラムとするために使われます。これは短い配列の場合にのみ推奨されます。

ネスト配列から返すエレメントの数にFlattenArrays を設定します。特定されたエレメントはカラムとして返されます。Zero-base のインデックスはカラム名にコンカテネートされます。他のエレメントは無視されます。

例えば、文字列の配列からエレメントのアービトラリー数を返すことができます。

"employees": [
  {
    "name": "John Smith",
    "age": 34
  },
  {
    "name": "Peter Brown",
    "age": 26
  },
  {
    "name": "Paul Jacobs",
    "age": 30
  }
]

バインドされていない配列にJSON パスを使う場合は、JSON 関数 を参照してください。

このセクションでは、本プロバイダーの接続文字列で設定可能なMiscellaneous プロパティの全リストを提供します。

Set ClientSideEvaluation to true to perform Evaluation client side on nested objects.

データ型

bool

デフォルト値

false

解説

Set ClientSideEvaluation to true to perform Evaluation (GROUP BY, filtering) client side on nested objects.

For example, with ClientSideEvaluation set to false(default value), GROUP BY on nested object 'property.0.name' would be grouped as 'property.*.name', while if set to true, results would be grouped as 'property.0.name'.

Similarly, with ClientSideEvaluation set to false(default value), filtering on nested object 'property.0.name' would be filtered as 'property.*.name', while if set to true, results would be filtered as 'property.0.name'.

This would affect performance as query is evaluated client side.

デフォルトのSearch API 使用時にElasticsearch から返される結果の最大数。

データ型

string

デフォルト値

"10000"

解説

このプロパティはElasticsearch に対応します。 index.max_result_window index setting.デフォルト値は、Elasticsearch のデフォルトリミットである10000 です。

この値は、Scroll API 使用時には適用されません。本API を使用するためにScrollDuration を設定。

クエリでLIMIT が指定されている場合、LIMIT はMaxResults よりも小さい場合に有効です。そうでない場合、返される結果数はMaxResults 値に制限されます。

結果ウィンドウが大きすぎるというエラーを受け取った場合には、Elasticsearch の設定よりも大きいMaxResults 値によるものです。 index.max_result_window index setting. MaxResults 値をindex.max_result_window index setting に合わせて変更するか、ScrollDuration を設定してScroll API を使用します。

クエリで集計またはGROUP BY を使用しない場合に返される行数を制限します。これはLIMIT 句よりも優先されます。

データ型

int

デフォルト値

-1

解説

クエリで集計またはGROUP BY を使用しない場合に返される行数を制限します。これはLIMIT 句よりも優先されます。

Elasticsearch から返されるリクエストあたりの結果数。

データ型

string

デフォルト値

"10000"

解説

PageSize は、クエリに対してElasticsearch からのリクエストあたりの受け取られる結果の数をコントロールできます。

デフォルト値は10000 です。これはElasticsearch のデフォルト制限をベースにしています（Elasticsearch の index.max_result_window index setting）。

Specifies whether to use PIT with search_after or scrolls to page through query results.

Possible Values

データ型

string

デフォルト値

"Scroll"

解説

PIT with search_after can only be used with Elasticsearch 7.10+ or OpenSearch 2.4.0+.

Specifies the time unit to use for keep alive when retrieving results via PIT API.

データ型

string

デフォルト値

"1m"

解説

When a nonzero value is specified alongside setting PaginationMode to 'PIT', the PIT API will be used.

The time unit specified will be sent in each request made to Elasticsearch to specify how long the server should keep the PIT search context alive. The value specified only needs to be long enough to process the previous batch of results (not to process all the data). This is because the PITDuration value will be sent in each request, which will extend the context time.

Once all the results have been retrieved, the search context will be cleared.

The format for this value is: [integer][time unit]. For example: 1m = 1 minute.

Setting this property and ScrollDuration to '0' will cause the default Search API to be used. In such a case, the maximum number of results that can be returned are equal to MaxResults.

Supported Time Units:

このプロパティは、テーブルのカラムとして疑似カラムが含まれているかどうかを示します。

データ型

string

デフォルト値

""

解説

Entity Framework ではテーブルカラムでない疑似カラムに値を設定できないため、この設定はEntity Framework で特に便利です。この接続設定の値は、"Table1=Column1, Table1=Column2, Table2=Column3" の形式です。"*=*" のように"*" 文字を使用して、すべてのテーブルとすべてのカラムを含めることができます。

このオプションを使用すると、正確なクエリをElasticsearch に渡すことができます。

データ型

bool

デフォルト値

false

解説

このプロパティをTrue に設定することで、Cloud がElasticsearch クエリを as-is でElasticsearch に渡すことができます。There are two options for submitting as-is queries to Elasticsearch:SQL and Search DSL.

SQL API

Elasticsearch version 6.3 and above supports a SQL API endpoint. When set to true, this option allows you to pass SQL queries directly to the Elasticsearch SQL API. Columns will be identified based on the metadata returned in the response.

Supported SQL syntax and commands can be found in the Elasticsearch documentation.

Note：SQL functionality is limited to what is supported by Elasticsearch.

Search DSL

Alternatively, queries can be submitted using Elasticsearch's Search DSL language, which includes Query DSL. This functionality is available in all versions of Elasticsearch.

サポートされるクエリ構文は次で説明されるクエリパススルー構文を使ったJSON です。

JSON パススルークエリ構文では、以下のエレメントがサポートされます：

index、type、docid、およびapiendpointはrequestdata が送信されるURL を生成するために使われます。 URL は次の形式を使って生成されます： [Server]:[Port]/[index]/[type]/[docid]/[apiendpoint]。JSON パススルーエレメントのどれかが指定されていない場合は、URL には追加されません。

以下に、パススルークエリの例を示します。この例では、megacorp.employee でlast_name に'smith' を含むものから初めの10のドキュメントを取得します。結果はfirst_name の降順で並べられます。

{ 
  "index": "megacorp", 
  "type": "employee", 
  "requestdata": 
  {
    "from": 0,
    "size": 10,
    "query": {"bool":{"must":{"term":{"last_name":"smith"}}}},
    "sort": {"first_name":{"order":"desc"}}
  }
}

QueryPassthrough を使う場合、metadata はレスポンスで返されたデータによって決まります。RowScanDepth はmetadata （カラムおよびタイプ）を判断するためにスキャンされるレコードの量を規定します。 Metadata がレスポンスデータに依存するため、パススルークエリは、SQL 構文を使って実行された類似のクエリとは異なる結果を表示することがあります。

テーブルメタデータの生成時にスキャンする最大の行数。このプロパティを使って、provider がどのように配列を検出するかをより深くコントロールすることができます。

データ型

string

デフォルト値

"100"

解説

このプロパティはテーブルメタデータの生成時にデータ内の配列を特定する場合に使われます。Elasticsearch はどんなフィールドも配列とすることができ、マッピングデータにおいてどのフィールドが配列であるかを特定しません。 これにより、RowScanDepth 列がクエリ、およびスキャンされ、配列を含むフィールドの有無を判断します。

QueryPassthrough がtrue に設定されている場合、テーブル内のカラムはリクエストで返されたデータをスキャンすることで判断されなければなりません。 この値はテーブルメタデータを判断するためにスキャンされる行数の最大値を設定します。デフォルト値は100です。

設定値が高い場合にはパフォーマンスが低下します。小さい値を設定すると、特にnull データがある場合やスキャンしたドキュメントが非常にヘテロジニアスな場合、データ型を正しく判定できない場合があります。

Specifies the time unit to use for keep alive when retrieving results via the Scroll API.

データ型

string

デフォルト値

"1m"

解説

When a nonzero value is specified, the Scroll API will be used.

The time unit specified will be sent in each request made to Elasticsearch to specify how long the server should keep the Scroll search context alive. The value specified only needs to be long enough to process the previous batch of results (not to process all the data). This is because the ScrollDuration value will be sent in each request, which will extend the context time.

Once all the results have been retrieved, the search context will be cleared.

The format for this value is: [integer][time unit]. For example: 1m = 1 minute.

Setting this property and PITDuration to '0' will cause the default Search API to be used. In such a case, the maximum number of results that can be returned are equal to MaxResults.

Supported Time Units:

タイムアウトエラーがスローされ、処理をキャンセルするまでの秒数。

データ型

int

デフォルト値

60

解説

Timeout が0に設定されている場合は、操作がタイムアウトしません。処理が正常に完了するか、エラー状態になるまで実行されます。

Timeout の有効期限が切れても処理が完了していない場合は、Cloud は例外をスローします。

Set this to true to set the generated table name as the complete source path when flattening nested documents using Relational DataModel .

データ型

bool

デフォルト値

false

解説

Set this to true to set the generated table name as the complete source path when flattening nested documents using Relational DataModel.