--- articleId: b941056d-adc6-4be9-a750-23d370ae2074 slug: release-note-2022-10 title: リリースノート-2022年10月 parentCategoryId: 67a27ae1-e937-4731-a905-0e64c69ffed9 languageCode: ja --- **2022年10月のリリース情報をお届けします** * * * ## データカタログ #### メタデータCSVインポートに対応🎉 基本メタデータの値を、CSVファイルを用いてインポートできるようになりました🎉 以下では、簡単にインポート手順をご紹介します。 CSVファイルのフォーマットや利用上の制約など、詳しくは[メタデータインポート](/docs/data-catalog-settings-v1#メタデータインポート)を参照ください。 1. フォーマットに沿ったCSVファイルを用意します。 ![image](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-0.png){height="" width="500"} 2. データカタログ設定＞メタデータインポートを順にクリックします。 3. インポート対象を選択し、CSVファイルをアップロード・インポートを実行します。 ![image](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-1.png){height="" width="500"} 4. インポートに成功すると、以下のように基本メタデータの値が上書きされます。 ![image](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-2.png){height="" width="500"} #### 要約統計情報表示の強化 日付・時刻に関する型の最小値・最大値を表示するようになりました。 なお、要約統計情報は、テーブル情報の「カラム情報」や「プレビュー」などで確認できます。 ![image](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-3.png){height="" width="500"} ## 接続情報 #### Oracle Autonomous Databaseへの接続に対応 Oracle Database接続情報の「接続方法」にて、**tnsnames.oraファイルを使用する**を選択したときに、ウォレットファイルをアップロードできるようになりました。 ウォレットファイルをアップロードすることで、Oracle Autonomous Databaseへの接続が可能となります。 ![image](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-4.png){height="" width="500"} ## 転送設定 #### 転送先BigQuery テーブル分割パーティション機能の強化🎉 転送先Google BigQueryの転送設定STEP2「出力オプション」にて、テーブル分割パーティションの基準となる時間単位を**より細かく**設定できるようになりました。 * 今回の変更で、テーブル分割の時間単位を**4種類（時間・日・月・年）** から選べるようになりました。 * **取り込み時間により分割**・**時間単位の列により分割**、いずれの分割方式においても、上記4種類の時間単位でのテーブル分割に対応しています。 テーブルを細かく分割することで、クエリ実行のパフォーマンス向上ならびにクエリ実行コストの削減が可能となります。 分割テーブルについて、詳しくは[分割テーブルの概要](https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables)を参照ください。 ![image](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-5.png){height="" width="500"} ## ワークフロー #### Amazon Redshiftのクエリを利用したループ実行に対応🎉 * ワークフロー上のタスクのループ実行を、Amazon Redshiftのクエリ結果に基づいて行えるようになりました。 * ループ実行におけるカスタム変数の展開値を、Amazon Redshiftのクエリ結果に基づいて設定できます。 * カスタム変数の展開値が実行のたびに変動するようなワークフローを定義できるようになります。 なお、以下で簡単にループ実行の設定手順をご紹介します。 1. ワークフロー定義のフロー編集画面で、ループ実行したいタスク上のボタンを以下のようにクリックします。 ![image](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-6.png){height="" width="500"} 2. **カスタム変数でループ実行**を有効化し、ループの種類にて**Amazon Redshiftのクエリ結果でループ**を選択します。 ![release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-7](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-7.png){height="" width="500"} 3. **対象カスタム変数**にて、任意のカスタム変数を指定します。 ![image](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-8.png){height="" width="500"} 4. 各種項目を入力し、保存をクリックします。 ![image](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/release-note-2022-10-2024-08-29-13-53-9.png){height="" width="500"} * * * **今回のリリース内容は以上です。** **気になるリリースがございましたら、カスタマーサクセス担当者までお気軽にご連絡くださいませ。** **Happy Data Engineering!**