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# データベースからのデータセットの作成
以下の手順では、データベースデータソースに接続してデータセットを作成する方法について説明します。Amazon Quick アカウントが自動検出した AWS データソースからデータセットを作成するには、 を使用します[自動検出された Amazon Redshift クラスターまたは Amazon RDS インスタンスからのデータセットの作成](#create-a-data-set-autodiscovered)。他のデータベースデータソースからデータセットを作成するには、[自動検出以外のデータベースを使用したデータセットの作成](#create-a-data-set-database) を使用します。
## 自動検出された Amazon Redshift クラスターまたは Amazon RDS インスタンスからのデータセットの作成
以下の手順に従って、自動検出された AWS データソースへの接続を作成します。
**自動検出された AWS データソースへの接続を作成するには**
1. [データソースのクォータ](data-source-limits.md) をチェックし、ターゲットテーブルまたはクエリがデータソースのクォータを超えていないことを確認します。
1. 使用する予定のデータベースの認証情報に、「[必要なアクセス許可](required-permissions.md)」で説明している適切なアクセス許可があることを確認します。
1. 「」の手順に従って、Amazon Quick Access のクラスターまたはインスタンスが設定されていることを確認します[ネットワークとデータベースの設定要件](configure-access.md)。
1. Amazon クイックスタートページで、**データ**を選択します。
1. **Create ** を選択し、**New データセット**を選択します。
1. 接続する AWS サービスに応じて、**RDS** または **Redshift 自動検出**アイコンを選択します。
1. データソースの接続情報を以下のように入力します。
+ [**Data source name (データソース名)**] に、データソースの名前を入力します。
+ [**Instance ID (インスタンス ID)**] で、接続先のインスタンスまたはクラスターの名前を選択します。
+ [**Database name (データベース名)**] には、[**Instance ID (インスタンス ID)**] のクラスターまたはインスタンスのデフォルトデータベースが表示されています。そのクラスターまたはインスタンスの別のデータベースを使用するには、その名前を入力します。
+ **[UserName]** で、次を実行するための許可を持つユーザーアカウントのユーザー名を入力します。
+ ターゲットデータベースにアクセスします。
+ 使用するデータベース内の（`SELECT` ステートメントを実行する）テーブルを読み取ります。
+ **[パスワード]** で、入力したユーザーアカウントのパスワードを入力します。
1. [**Validate connection (接続を検証)**] を選択して、接続情報が正しいことを確認します。
1. 接続が検証された場合は、[**Create data source**] を選択します。検証されなかった場合は、接続情報を修正してから、検証をもう一度試します。
**注記**
Amazon Quick は、Secure Sockets Layer (SSL) を使用して、Amazon RDS インスタンスと Amazon Redshift クラスターへの接続を自動的に保護します。これを有効にするために何かを行う必要はありません。
1. 次のいずれかを選択します。
+ **独自 SQL**
次の画面では、[**Use custom SQL (独自 SQL を使用する)**] オプションを使用してクエリを記述することができます。これにより、[**Enter custom SQL query (独自 SQL を入力する)**] という名前の画面が開き、クエリの名前を入力して SQL を入力できます。最良の結果を得るには、SQL エディタでクエリを作成し、このウィンドウに貼り付けます。クエリに名前を付けて入力したら、[**Edit/Preview data (データの編集/プレビュー)**] または [**Confirm query (クエリの確認)**] を選択できます。または、[**Edit/Preview data (データの編集/プレビュー)**] を選択して、すぐにデータ準備に移動することができます。SQL を検証し、エラーがないことを確認するには、[**Confirm query (クエリの確認)**] を選択します。
+ **テーブルの選択**
特定のテーブルに接続するには、**[Schema: contain sets of tables]** (スキーマ: テーブルのセットを含む) で、**[Select]** (選択) をクリックしてからスキーマを選択します。データベース内の 1 つのスキーマのみが存在する場合は、そのスキーマが自動的に選択され、スキーマの選択オプションは表示されません。
分析を作成する前にデータ準備を行うには、[**Edit/Preview data**] を選択してデータ準備を開きます。他のテーブルに結合する場合は、このオプションを使用します。
それ以外の場合は、テーブルを選択してから、[**選択**] を選択します。
1. 次のいずれかのオプションを選択します。
+ 分析を作成する前に、データを準備します。これを行うには、[**Edit/Preview data (データの編集/プレビュー)]** を選択して、選択したテーブルのデータ準備を開きます。データ準備の詳細については、「[データセットサンプルの準備](preparing-data-sets.md)」を参照してください。
+ テーブルデータをそのまま使用してデータセットと分析を作成し、そのデータセットデータを SPICE にインポートしてパフォーマンスを向上させます (推奨)。これを行うには、テーブルサイズと SPICE インジケータをチェックして、十分な容量があるかどうかを確認します。
十分な SPICE 容量がある場合は、**[Import to SPICE for quicker analytics]** (迅速な分析のために SPICE へインポート) を選択してから、**[Visualize]** (視覚化) をクリックして分析を作成します。
**注記**
SPICE を使用したいが空き容量が不足しているという場合は、**[Edit/Preview data]** (データの編集/プレビュー) をクリックします。データ準備では、データセットからフィールドを削除してサイズを小さくすることができます。フィルタを適用したり、返される行または列の数を減らす SQL クエリを記述することもできます。データ準備の詳細については、「[データセットサンプルの準備](preparing-data-sets.md)」を参照してください。
+ データセットを作成し、そのテーブルデータをそのまま使用して分析を作成し、データをデータベースから直接照会するには、**[Directly query your data]** (データクエリを直接実行) オプションを選択します。次に、[**Visualize (視覚化)**] を選択して分析を作成します。
## 自動検出以外のデータベースを使用したデータセットの作成
自動検出された Amazon Redshift クラスターまたは Amazon RDS インスタンス以外のデータベースへの接続を作成するには、次の手順に従います。このようなデータベースには、別の にある、 AWS リージョン または別の AWS アカウントに関連付けられている Amazon Redshift クラスターと Amazon RDS インスタンスが含まれます。また、MariaDB、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle、および、Amazon EC2 またはその他アクセス可能な環境にあるオンプレミスの PostgreSQL の各インスタンスも含まれます。
**自動検出された Amazon Redshift クラスターまたは RDS インスタンスではないデータベースへの接続を作成するには**
1. [データソースのクォータ](data-source-limits.md) をチェックし、ターゲットテーブルまたはクエリがデータソースのクォータを超えていないことを確認します。
1. 使用する予定のデータベースの認証情報に、「[必要なアクセス許可](required-permissions.md)」で説明している適切なアクセス権限があることを確認します。
1. 「」の手順に従って、Amazon Quick Access のクラスターまたはインスタンスが設定されていることを確認します[ネットワークとデータベースの設定要件](configure-access.md)。
1. Amazon クイックスタートページで、**データの管理**を選択します。
1. **Create ** を選択し、**New データセット**を選択します。
1. 別の または別の AWS アカウント AWS リージョン に関連付けられている Amazon **Redshift クラスターに接続する場合は、Redshift 手動接続**アイコンを選択します。または、該当するデータベース管理システムのアイコンを選択し、Amazon Aurora、MariaDB、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle、PostgreSQL いずれかのインスタンスに接続します。
1. データソースの接続情報を以下のように入力します。
+ [**Data source name (データソース名)**] に、データソースの名前を入力します。
+ [**Database server (データベースサーバー)**] で、次のいずれかの値を入力します。
+ Amazon Redshift クラスターまたは Amazon RDS インスタンスの場合は、クラスターまたはインスタンスのエンドポイントを、ポート番号を付けずに入力します。たとえば、エンドポイントの値が「`clustername.1234abcd.us-west-2.redshift.amazonaws.com:1234`」である場合は、「`clustername.1234abcd.us-west-2.redshift.amazonaws.com`」と入力します。エンドポイント値は、クラスターの**エンドポイント**フィールドまたは AWS コンソールのインスタンスの詳細ページから取得できます。
+ MariaDB、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle または PostgreSQL の Amazon EC2 インスタンスの場合は、パブリック DNS アドレスを入力します。パブリック DNS 値は、Amazon EC2 コンソールのインスタンス詳細ペインにある、**[Public DNS]** (パブリック DNS) フィールドから取得できます。
+ MariaDB、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle または PostgreSQL の Amazon EC2インスタンス以外のインスタンスの場合は、データベースサーバーのホスト名またはパブリック IP アドレスを入力します。接続のセキュリティ保護のために Secure Sockets Layer (SSL) を使用している (推奨) 場合は、SSL 証明書で要請されている情報に一致するホスト名を指定する必要があります。受け入れられる証明書の一覧については、「[Amazon Quick SSL および CA 証明書](configure-access.md#ca-certificates)」を参照してください。
+ [**Port (ポート)**] に、クラスターまたはインスタンスで接続に使用されているポート番号を入力します。
+ [**Database name (データベース名)**] に、使用するデータベースの名前を入力します。
+ **[UserName]** で、次を実行するための許可を持つユーザーアカウントのユーザー名を入力します。
+ ターゲットデータベースにアクセスします。
+ 使用するデータベース内の（`SELECT` ステートメントを実行する）テーブルを読み取ります。
+ **[パスワード]** で、入力したユーザーアカウントに関連付けられているパスワードを入力します。
1. (オプション) Amazon Redshift クラスター以外に接続していて、接続を保護する必要がない場合は、**[Enable SSL]** (SSL の有効化) がオフになっていることを確認します。保護されていない接続では改ざんされやすいため、*このチェックボックスはオンのままにしておくことをお勧めします*。
ターゲットインスタンスで SSL を使用して接続を保護する方法の詳細については、使用しているデータベース管理システムのドキュメントを参照してください。Amazon Quick は、自己署名 SSL 証明書を有効として受け入れません。受け入れられる証明書の一覧については、「[Amazon Quick SSL および CA 証明書](configure-access.md#ca-certificates)」を参照してください。
Amazon Quick は、SSL を使用して Amazon Redshift クラスターへの接続を自動的に保護します。これを有効にするために何かを行う必要はありません。
Presto や Apache Spark などの一部のデータベースは、Amazon Quick が接続する前に追加の要件を満たす必要があります。詳細については、「[Presto を使用したデータソースの作成](create-a-data-source-presto.md)」または「[Apache Spark を使用したデータソースの作成](create-a-data-source-spark.md)」を参照してください。
1. (オプション) [**Validate connection (接続を検証)**] を選択して、接続情報が正しいことを確認します。
1. 接続が検証された場合は、[**Create data source**] を選択します。検証されなかった場合は、接続情報を修正してから、検証をもう一度試します。
1. 次のいずれかを選択します。
+ **独自 SQL**
次の画面では、[**Use custom SQL (独自 SQL を使用する)**] オプションを使用してクエリを記述することができます。これにより、[**Enter custom SQL query (独自 SQL を入力する)**] という名前の画面が開き、クエリの名前を入力して SQL を入力できます。最良の結果を得るには、SQL エディタでクエリを作成し、このウィンドウに貼り付けます。クエリに名前を付けて入力したら、[**Edit/Preview data (データの編集/プレビュー)**] または [**Confirm query (クエリの確認)**] を選択できます。または、[**Edit/Preview data (データの編集/プレビュー)**] を選択して、すぐにデータ準備に移動することができます。SQL を検証し、エラーがないことを確認するには、[**Confirm query (クエリの確認)**] を選択します。
+ **テーブルの選択**
特定のテーブルに接続するには、**[Schema: contain sets of tables]** (スキーマ: テーブルのセットを含む) で、**[Select]** (選択) をクリックしてからスキーマを選択します。データベース内の 1 つのスキーマのみが存在する場合は、そのスキーマが自動的に選択され、スキーマの選択オプションは表示されません。
分析を作成する前にデータ準備を行うには、[**Edit/Preview data**] を選択してデータ準備を開きます。他のテーブルに結合する場合は、このオプションを使用します。
それ以外の場合は、テーブルを選択してから、[**選択**] を選択します。
1. 次のいずれかのオプションを選択します。
+ 分析を作成する前に、データを準備します。これを行うには、[**Edit/Preview data (データの編集/プレビュー)]** を選択して、選択したテーブルのデータ準備を開きます。データ準備の詳細については、「[データセットサンプルの準備](preparing-data-sets.md)」を参照してください。
+ テーブルデータをそのまま使用してデータセットと分析を作成し、そのデータセットデータを SPICE にインポートしてパフォーマンスを向上させます (推奨)。これを行うには、テーブルサイズと SPICE インジケータをチェックして、十分な容量があるかどうかを確認します。
十分な SPICE 容量がある場合は、**[Import to SPICE for quicker analytics]** (迅速な分析のために SPICE へインポート) を選択してから、**[Visualize]** (視覚化) をクリックして分析を作成します。
**注記**
SPICE を使用したいが空き容量が不足しているという場合は、**[Edit/Preview data]** (データの編集/プレビュー) をクリックします。データ準備では、データセットからフィールドを削除してサイズを小さくすることができます。フィルタを適用したり、返される行または列の数を減らす SQL クエリを記述することもできます。データ準備の詳細については、「[データセットサンプルの準備](preparing-data-sets.md)」を参照してください。
+ テーブルデータをそのまま使用してデータセットと分析を作成し、データベースから直接データをクエリします。そのためには、[**Directly query your data (データを直接クエリする)**] オプションを選択します。次に、[**Visualize (視覚化)**] を選択して分析を作成します。