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リレーションシップと結合の特性

関係は、複数のテーブルのデータを分析用に組み合わせる動的で柔軟な方法です。関係によってデータの準備と分析がより簡単かつ直感的に行えるようになるため、データを結合する際の最初のアプローチとして関係を使用することをお勧めします。結合は、必要不可欠な場合にのみ使用してください(新しいウィンドウでリンクが開く)。

リレーションシップを使用してテーブルを組み合わせると、次のような利点があります。

• データ ソースの定義、変更、再利用が容易になります。
• 正確な詳細レベル (LOD) での複数テーブルにまたがるデータ分析が容易になります。
• 詳細レベルが異なる分析では、LOD 式または LOD 計算を使用する必要はありません。
• 現在のビジュアライゼーションで使用されているフィールドを持つテーブルのデータに対してのみ、クエリが実行されます。

関係

• 論理テーブル間に柔軟性の高いヌードルとして表示されます。
• 2 つの論理テーブル間で一致するフィールドを選択する必要があります。
• 結合タイプを選択する必要はありません。
• 関連付けられたテーブルのすべての行データと列データをデータ ソースでも使用できるようにします。
• データ ソースでは分析中も、各テーブルの詳細レベルを維持します。
• 複数の詳細レベルで独立したドメインを作成します。テーブルはデータ ソースにはマージされません。
• 分析では、使用しているフィールドに基づいて適切な結合が自動的に作成されます。
• 集計値を重複させない (パフォーマンス オプションを [多対多] に設定している場合)
• 一致しないメジャー バリューを保持する (パフォーマンス オプションを [Some Records Match (一部のレコードが一致)] に設定している場合)

結合

結合とは、データの静的に組み合わせる方法です。分析を行う前に、物理テーブル間の結合を事前に定義する必要があり、定義を変更すると、そのデータ ソースを使用するすべてのシートに影響が及びます。結合したテーブルは常に単一のテーブルにマージされます。その結果、結合したデータに不一致の値が欠落するか、集計値が重複する場合があります。

• 物理テーブルごとにベン図アイコンが表示されます。
• 結合タイプと結合句を選択する必要があります。
• 結合した物理テーブルは、データの組み合わせが固定された単一の論理テーブルにマージされます。
• 不一致のメジャー バリューをドロップする可能性があります。
• フィールドが異なる詳細レベルである場合、集計値が重複する可能性があります。
• 抽出フィルターや集計など、データの単一テーブルが必要なシナリオに対応できます

リレーションシップの使用要件

• テーブルを関連付ける際は、リレーションシップを定義するフィールドが同じデータ型である必要があります。[データ ソース] ページでデータ型を変更しても、この要件は変更されません。Tableau では、クエリの参照元データベースのデータ型が引き続き使用されます。
• リレーションシップは地理的フィールドに基づいて定義することはできません。
• データ モデルでは循環関係に対応していません。
• パブリッシュされたデータ ソース間の関係を定義することはできません。

関連付けたテーブルの利点が限られる要因

• テーブル内にダーティ データがある (つまり、適切に構造化されたモデルを考慮して作成しておらず、メジャーとディメンションが複数のテーブルに混在している) 場合、複数テーブルの分析がさらに複雑になることがあります。
• データ ソース フィルターを使用すると、データ内で結合選択を行う Tableau の機能が制限されます。結合選択とは、Tableau で不要な結合を削除してクエリを簡略化する方法のことです。
• 関係全体を通じて一致しない値が多く含まれるテーブル。
• 複数のファクト テーブルと複数のディメンション テーブルを相互に関連付けた場合 (共有ディメンションや適合ディメンションのモデル化を試みた場合)。