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# データセットの作成
Amazon Quick では、新規または既存のデータソースからデータセットを作成できます。さまざまなデータベースデータソースを使用して、Amazon Quick にデータを提供できます。これには、Amazon RDS インスタンスと Amazon Redshift クラスターが含まれます。また、MariaDB、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle、および、組織内、Amazon EC2、または類似の環境の PostgreSQL インスタンスなども含まれます。
**Topics**
+ [新しいデータソースを使用したデータセットの作成](creating-data-sets-new.md)
+ [既存のデータソースを使用したデータセットの作成](create-a-data-set-existing.md)
+ [Amazon Quick で既存のデータセットを使用してデータセットを作成する](create-a-dataset-existing-dataset.md)
# 新しいデータソースを使用したデータセットの作成
Amazon RDS、Amazon Redshift、Amazon EC2 などの AWS サービスに基づいてデータセットを作成する場合、そのソースからのデータを消費するときにデータ転送料金が適用される場合があります。これらの料金は、その AWS リソースが Amazon Quick アカウントに AWS リージョン 選択したホームにあるかどうかによっても異なる場合があります。料金の詳細については、該当するサービスの料金表ページを参照してください。
データベースの新しいデータセットを作成する際に、1 つのテーブルを選択したり、複数のテーブルを結合させたり、SQL クエリを作成して必要なデータを取得したりすることが可能です。データセットが直接クエリを使用するか、その代わりにデータを [SPICE](spice.md) に保存するかを変更することもできます。
**新規データセットを作成するには**
1. データセットを作成するには、**データ**ページで**新しいデータセット**を選択します。次に、既存のデータセットまたはデータソースに基づいてデータセットを作成するか、新しいデータソースに接続し、そのデータソースに基づいてデータセットを作成します。
1. データソースへの接続情報を指定します。
+ ローカルのテキストまたは Microsoft Excel ファイルの場合は、ファイルの場所を特定してファイルをアップロードするだけです。
+ Amazon S3 の場合、使用するファイルまたはバケットを特定するマニフェスト、およびターゲットファイルのインポート設定を指定する必要があります。
+ Amazon Athena の場合、 AWS アカウントのすべての Athena データベースが返されます。追加の認証情報は必要ありません。
+ Salesforce の場合、接続のための認証情報を指定します。
+ Amazon Redshift、Amazon RDS、Amazon EC2、またはその他のデータベースデータソースの場合、データをホストするサーバーおよびデータベースに関する情報を指定する必要があります。また、そのデータベースインスタンスの有効な認証情報も指定する必要があります。
# 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。
# 既存のデータソースを使用したデータセットの作成
Salesforce、 AWS データストア、またはその他のデータベースデータソースに最初の接続を行うと、Amazon Quick は接続情報を保存します。これにより、データソースが **[Create a Data Set]** (データセットの作成) ページの **[FROM EXISTING DATA SOURCES]** (既存データソースから) セクションに追加されます。これらの既存のデータソースを使用して、接続情報を再度指定することなく、新しいデータセットを作成できます。
## 既存の Amazon S3 データソースを使用したデータセットの作成
既存の Amazon S3 データソースを使用してデータセットを作成するには、次の手順に従います。
**既存の S3 データソースを使用してデータセットを作成するには**
1. Amazon クイックスタートページで、**データ**を選択します。
1. **「作成**」を選択し、**「新しいデータセット**」を選択します。
1. 使用する Amazon S3 データソースを選択します。
1. データセットを作成する前にデータを準備するには、**[Edit/Preview data]** (データの編集/プレビュー) を選択します。または、データをそのまま使用する分析を作成するには、[**Visualize (視覚化)**] を選択します。
## 既存の Amazon Athena データソースを使用したデータセットの作成
既存の Amazon Athena データソースを使用してデータセットを作成するには、以下の手順を実行します。
**既存の Athena 接続プロファイルからデータセットを作成するには**
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。
使用する既存のデータソースの接続プロファイルアイコンを選択します。接続プロファイルには、データソースアイコンと、接続を作成したユーザーによって提供された名前がラベル付けされています。
1. [**データセットを作成**] を選択します。
Amazon Quick は、Athena ワークグループのみに基づいて、このデータソースの接続プロファイルを作成します。データベースとテーブルは保存されません。
1. **[Choose your table]** (テーブルの選択) 画面で、以下のいずれかを実行します。
+ SQL クエリを作成するには、**[Use custom SQL]** (カスタム SQL を使用) を選択する。
+ データベースとテーブルを選択するには、まず **[Database]** リストからデータベースを選択します。次に、そのデータベースに表示されたリストからテーブルを選択します。
## 既存の Salesforce データソースを使用してデータセットを作成する
既存の Salesforce データソースを使用してデータセットを作成するには、次の手順に従います。
**既存の Salesforce データソースを使用したデータセットの作成**
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. 使用する Salesforce データソースを選択します。
1. [**Create Data Set**] を選択します。
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場合は、**[Data elements:contain your data]**] (データ要素: データを含む) で、**[Select]** (選択) をクリックしてから **[REPORT]** (レポート) または **[OBJECT]** (オブジェクト) のいずれかを選択します。
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. 次の画面で、次のいずれかのオプションを選択します。
+ データセットを作成し、そのデータをそのまま使用して分析を作成するには、**[Visualize]** (視覚化する) を選択します。
**注記**
十分な [SPICE](spice.md) 容量がない場合は、**[Edit/Preview data]** (データの編集/プレビュー) を選択します。データ準備では、データセットからフィールドを除去してデータセットのサイズを減らしたり、返される行数を減らすフィルターを適用したりできます。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。
+ 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、選択したレポートまたはオブジェクトのため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。
## 既存のデータベースデータソースを使用したデータセットの作成
既存のデータベースデータソースを使用してデータセットを作成するには、次の手順に従います。
**既存のデータベースデータソースを使用してデータセットを作成するには**
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. 使用するデータベースデータソースを選択し、**データセットの作成**を選択します。
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](spice.md) 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、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。
# Amazon Quick で既存のデータセットを使用してデータセットを作成する
Amazon Quick でデータセットを作成したら、ソースとして使用して追加のデータセットを作成できます。これを行うと、親データセットに含まれるすべてのデータ準備 (結合や計算フィールドなど) が保持されます。新しいデータの結合やデータのフィルタリングなど、新しい子データセット内のデータに準備を追加できます。また、子データセットに対して独自のデータ更新スケジュールを設定し、それを使用するダッシュボードと分析を追跡することもできます。
RLS ルールが有効になっているデータセットをソースとして使用して作成された子データセットは、親データセットの RLS ルールを継承します。より大きな親データセットから子データセットを作成するユーザーには、親データセットでアクセスできるデータのみが表示されます。次に、継承された RLS ルールに加えて、新しい子データセットにさらに RLS ルールを追加して、新しいデータセット内のデータにアクセスできるユーザーをさらに管理できます。子データセットは、直接クエリで RLS ルールが有効になっているデータセットからのみ作成できます。
既存のクイックデータセットからデータセットを作成すると、次の利点があります。
+ **データセットの一元管理** - データエンジニアは、組織内の複数のチームのニーズに合わせて簡単に拡張できます。これを行うには、組織の主要データモデルを記述するいくつかの汎用データセットを開発し、維持することができます。
+ **データソース管理の削減** – ビジネスアナリスト (BAs) は、多くの場合、データベースへのアクセスのリクエスト、データベース認証情報の管理、適切なテーブルの検索、クイックデータ更新スケジュールの管理に多くの時間と労力を費やします。既存のデータセットから新しいデータセットを構築することは、BA がデータベースからの raw データでゼロから開始する必要がないことを意味します。キュレートされたデータから始めることができます。
+ **事前定義された主要メトリクス**：既存のデータセットからデータセットを作成することにより、データエンジニアは、企業の多くの組織にわたって重要なデータ定義を一元的に定義および維持できます。例としては、売上高の伸びと純差益還元などがあります。この機能を使用すると、データエンジニアはこれらの定義に変更を配信することもできます。このアプローチは、ビジネスアナリストが適切なデータの視覚化をより迅速かつ確実に開始できることを意味します。
+ **データをカスタマイズする柔軟性** - 既存のデータセットからデータセットを作成することで、ビジネスアナリストは、自分のビジネスニーズに合わせてデータセットを柔軟にカスタマイズできます。これにより、他のチームのデータが中断される心配を回避できます。
例えば、あなたは 5 人のデータエンジニアで構成されるeコマース中心チームの一員であるとします。自分と自身のチームは、データベース内の販売、注文、キャンセル、返品データにアクセスできます。スキーマを介して 18 個の他のディメンションテーブルを結合することで、クイックデータセットを作成しました。チームが作成した主要メトリクスは、計算フィールド、注文商品販売 (OPS) です。その定義は次のとおりです。OPS = 製品数量 x 料金。
チームは、8 か国の 10 の異なるチームをまたぐ 100 人以上のビジネスアナリストにサービスを提供しています。これらは、クーポンチーム、アウトバウンドマーケティングチーム、モバイルプラットフォームチーム、レコメンデーションチームです。これらのチームはすべて、各自のビジネスラインを分析するためのベースとして OPS メトリクスを使用します。
何百もの接続されていないデータセットを手動で作成して維持するのではなく、チームはデータセットを再利用して、組織全体のチームに対して複数のレベルのデータセットを作成します。これにより、データ管理が一元化され、各チームがそれぞれのニーズに合わせてデータをカスタマイズできるようになります。同時に、メトリクス定義の更新などの更新がデータに同期され、行レベルおよび列レベルのセキュリティが維持されます。例えば、組織内の個々のチームが集中型データセットを使用できます。その後、チーム固有のデータと組み合わせて、新しいデータセットを作成し、その上に解析を構築できます。
主要 OPS メトリクスの使用に加えて、組織内の他のチームは、作成した一元化されたデータセットの列メタデータを再利用できます。例えば、データエンジニアリングチームは、一元化されたデータセット内で*名前*、*説明*、*データ型*、および*フォルダ*などのメタデータを定義できます。それ以降の全てのチームが使用できます。
**注記**
Amazon Quick は、1 つのデータセットから最大 2 つの追加レベルのデータセットの作成をサポートします。
例えば、親データセットから、子データセットを作成し、孫データセットを合計 3 つのデータセットレベルで作成できます。
## 既存のデータセットからのデータセットの作成
以下の手順に従って、既存のデータソースを使用してデータセットを作成します。
**既存のデータセットからデータセットを作成するには**
1. クイックスタートページから、左側のペインで**データ**を選択します。
1. **Create** を選択し、新しいデータセットの作成に使用するデータセットを選択します。
1. 対象のデータセットのページが開くので、**[Use in analysis]** (分析で使用)、**[Use in dataset]** (データセットで使用) の順に選択します。
データ準備ページが開き、計算フィールド、結合、セキュリティ設定など、親データセットのすべてのものがプリロードされます。
1. 開いたデータ準備ページで、左下の [**クエリモード**]、データセットが元の、親データセットから変更と更新を取り込む方法を選択します。以下のオプションを選択できます。
+ **直接クエリ** - デフォルトのクエリモードです。このオプションを選択すると、関連付けられたデータセット、分析、またはダッシュボードを開くと、このデータセットのデータは自動的に更新されます。ただし、次のような制限があります。
+ 親データセットが直接クエリを許可している場合、子データセットで直接クエリモードを使用できます。
+ 結合に複数の親データセットがある場合、すべての親が同じ基になるデータソースの場合にのみ、子データセットの直接クエリモードを選択できます。例えば、同じ Amazon Redshift 接続などです。
+ 直接クエリは、単一の SPICE 親データセットでサポートされています。結合内の複数の SPICE 親データセットではサポートされません。
+ **SPICE** - このオプションを選択する場合は、新しいデータセットの親データセットとの同期用にスケジュールを設定できます。データセットの SPICE 更新スケジュールの作成に関する詳細については、[SPICE データの更新](refreshing-imported-data.md) を参照してください。
1. (オプション) 分析用にデータを準備します。データ準備の詳細については、「[Amazon Quick Sight でのデータの準備](preparing-data.md)」を参照してください。
1. (オプション) 行レベルまたは列レベルのセキュリティ(RLS/CLS) を設定して、データセットへのアクセスを制限します。RLS の設定の詳細については、「[データセットへのアクセスを制限するためのユーザーベースのルールでの行レベルのセキュリティの使用ユーザーベースのルールの使用](restrict-access-to-a-data-set-using-row-level-security.md)」を参照してください。SPF の設定の詳細については、「[データセットへのアクセスを制限するために列レベルのセキュリティを使用する](restrict-access-to-a-data-set-using-column-level-security.md)」を参照してください。
**注記**
RLS/CLS は、子データセットにのみ設定できます。親データセットの RLS/CLS はサポートされていません。
1. 完了したら、[**Save & publish**] を選択して、変更を保存し、新しい子データセットを公開します。または、[**Save & publish**] を選択クして、新しい子データセットを公開し、データの視覚化を開始します。
# 他のユーザーがデータセットから新しいデータセットを作成しないようにする制限
Amazon Quick でデータセットを作成すると、他のユーザーが他のデータセットのソースとして使用しないようにできます。他のユーザーがそれを使用してデータセットを作成できるかどうかを指定できます。または、直接クエリデータセットや SPICE データセットなど、他のユーザーがデータセットから作成できる、または作成できないデータセットのタイプを指定することもできます。
次の手順を使用して、他のユーザーがデータセットから新しいデータセットを作成できないように制限する方法を学習します。
**他のユーザーがデータセットから新しいデータセットを作成しないように制限する**
1. クイックスタートページから、左側のペインで**データ**を選択します。
1. **Create** を選択し、新しいデータセットの作成を制限するデータセットを選択します。
1. そのデータセットに対して開いたページで、[**Edit dataset**] を選択します。
1. 開いたデータ準備ページで、右上の [**Manage**] を選択し、その後 [**Properties**] を選択します。
1. 開いた [**Dataset properties**] ペインで、以下のオプションから選択します。
+ このデータセットからすべてのタイプの新しいデータセットを作成できないように制限するには、[**Allow new datasets to be created from this one**] をオフにします。
新しいデータセットの作成が許可されている場合、トグルは青色になります。新しいデータセットを作成できないときは、灰色になります。
+ 他のユーザーが直接クエリデータセットを作成できないように制限するには、**[Allow direct query]** (直接クエリを許可) をオフにします。
+ 他のユーザーによるデータセットの SPICE コピーの作成を制限するには、**[Allow SPICE copies]** (SPICE のコピーを許可) をオフにします。
SPICE データセットの詳細については、[SPICE へのデータのインポート](spice.md) を参照してください。
1. ペインを閉じます。