JSON ファイル
この記事では、Tableau をローカル JSON ファイルに接続し、データ ソースを設定する方法について説明します。
接続してデータ ソースを設定する
Tableau を起動し、[接続] の下で [JSON ファイル] を選択します。その後、次を実行します。
接続するファイルを選択し、[開く] を選択します。
[スキーマ レベルの選択] ダイアログ ボックスから Tableau で表示および分析するスキーマ レベルを選択し、[OK] を選択します。詳細については、スキーマ レベルの選択を参照してください。
データ ソース ページで次の手順を行います。
(任意) ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。
シート タブを選択して分析を開始します。
JSON ファイル データ ソースの例
データ ソースとしての JSON ファイル (Windows コンピューターで Tableau Desktop を使用) の例を、次に示します。
スキーマ レベルの選択
Tableau を JSON ファイルに接続する際、Tableau は JSON ファイルの最初の 10,000 行のデータをスキャンして、そのプロセスからスキーマを推定します。Tableau はこの推定されるスキーマを使用してデータを平坦化します。JSON ファイル スキーマ レベルは、[スキーマ レベルの選択] ダイアログ ボックスにリストされます。Tableau Desktop では、JSON ファイルの行が 10,000 行を超える場合、[Scan Entire Document (ドキュメント全体をスキャン)] オプションを使用してスキーマを作成できます。
注: [Scan Entire Document (ドキュメント全体をスキャン)] オプションは、10,000 行を超える JSON ファイルでのみ表示されます。このオプションは、Web 上では使用できません。
ダイアログ ボックスで選択したスキーマ レベルにより、Tableau での表示や分析に使用できるディメンションやメジャーが決定します。また、パブリッシュするデータも決定されます。
注: ワークブックを Web 上にパブリッシュすると、Web バージョンの Viz ではスキーマの更新は使用できなくなるため、その後 Viz が更新されるとエラーが発生する可能性があります。
子スキーマ レベルを選択すると、親レベルも選択されます。
| たとえば、JSON ファイルのスニペットは次のとおりです。 | JSON ファイルはこれらのスキーマ レベルを生成します。 |
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新しいフィールドの検出
場合によっては、行により多くのフィールドが存在し、これらが推定スキーマを作成するためにスキャンされないことがあります。必要なフィールドが [スキーマ] から欠落していることに気付いたときは、次のいずれかを選択して実行することができます。
JSON ドキュメント全体をスキャンします。スキャンが完了するまでに長時間かかることがあります。
一覧されているスキーマからスキーマ レベルを選択して [OK] をクリックします。Tableau はドキュメント全体を読み取り、さらに多くのフィールドが見つかると、それが [スキーマ レベルの選択] ダイアログ ボックスにリストされます。
抽出の更新中や、スキーマ レベルの選択後に Tableau が抽出を作成した場合など、Tableau が利用可能な新しいフィールドを検出するたびに、ファイル名の近くの情報アイコンまたは [スキーマ レベルの選択] ダイアログ ボックスの通知によって、追加のスキーマが検出されたことが示されます。
スキーマ レベルの変更
データ ソース ページに移動し、[データ] > [JSON ファイル名] > [スキーマ レベルの選択] を選択することで、選択したスキーマ レベルを変更できます。または、キャンバス上のファイル名をポイントし、ドロップダウン メニューから [スキーマ レベルの選択] を選択します。
JSON ファイルのユニオン作成
JSON データのユニオンを作成できます。JSON ファイルのユニオンを作成するには、拡張子が .json、.txt、または .log のファイルが必要です。ユニオンの詳細については、データのユニオンを参照してください。
JSON ファイルのユニオンを作成する際、ユニオン内のすべてのファイルの最初の 10,000 行からスキーマが推測されます。
ファイルのユニオンを作成した後に、スキーマ レベルを変更することができます。詳細については、スキーマ レベルの変更を参照してください。
階層 JSON ファイル用にディメンション フォルダーがどのように整理されているか
シート タブを選択した後、JSON ファイルの選択されたスキーマ レベルは [データ] ペインの [ディメンション] の下に表示されます。各フォルダーは選択したスキーマ レベルに対応し、そのスキーマ レベルと関連付けられた属性は、そのフォルダーの子フォルダーとしてリストされます。
たとえば、次の画像では、"Address (住所)" はスキーマ レベルである "Businesses (ビジネス)" フォルダーの下にあるディメンションです。"Categories (カテゴリー)" もスキーマ レベルですが、これは値のリストでありデータの階層ではないため、独自のフォルダーは必要ありません。親フォルダーにグループ化されます。[スキーマ レベルの選択] ダイアログ ボックスのスキーマ レベルは、[データ] ペインのフォルダー構造に直接的にはマッピングしないようにしてください。[データ] ペインのフォルダーはオブジェクト別にグループ化されるため、フィールド間を簡単に移動でき、フィールドの背景も引き続き把握できます。
各ドキュメントに対して一意のインデックスが生成され、データの平坦化された表現に保存されます。また、インデックスはスキーマ内の各レベルに対しても生成されます。
たとえば、上記の画像では、"Document Index (generated) (ドキュメント インデックス (生成済))" エントリだけでなく、"Attribute (属性)" と "Hours (時間)" スキーマ レベルはすべてインデックスを生成します。
階層的な JSON ファイルでメジャーが計算される理由
階層的な JSON ファイルを平坦化する場合、データが複製される場合があります。メジャーをスキーマ レベルで一貫させるため、Tableau はスキーマ レベルでデータを正確に表示するための詳細レベル (LOD) 計算を作成します。元のメジャーは [ソース メジャー] フォルダー内にあり、それらを使用できますが、計算メジャーを使用することをお勧めします。
[データ] ペインで、計算メジャーには「Number of <measure name> per <parent name>」というラベルが付けられます。
メジャー用の LOD 計算を表示するには、次の手順に従います。
メジャーを選択します。
ドロップダウン矢印を選択してから、[編集] を選択します。
次の例は、"Revenue per Document (ドキュメントあたりの収益)" に対する LOD 計算を示しています。士気は、各ドキュメントのインデックス値に対する最大収益を選択します。
LOD 計算を使用すると複数のスキーマ レベルを選択できますが、メジャーはオーバーカウントされないという確信を持つことができます。
JSON データ操作のヒント
これらのヒントは、Tableau で JSON データを操作する際に役立ちます。
ネストされた配列に対する 10x10 の制限を超えないようにしてください。
ネストされたアレイの数が多数の場合、多数の行が作成されます。たとえば、10x10 のネストされたアレイは 10 億行になります。Tableau がメモリに読み込むことができる行の数を超えると、エラーが表示されます。この場合、[スキーマ レベルの選択] ダイアログ ボックスを使用して、選択したスキーマ レベルの数を減らします。
100 レベルを超える JSON オブジェクトを含むデータ ソースは、読み込みに長い時間がかかる場合があります。
多数のレベルによって多数の列が作成されるため、処理に長い時間がかかる場合があります。たとえば、100 レベルの場合、データの読み込み時間が 2 分を超える場合があります。ベスト プラクティスとして、スキーマ レベルを減らし、分析に必要なレベルのみにします。
単一の JSON オブジェクトは 128 MB を超えることはできません。
単一オブジェクトの上位アレイが 128 MB を超えた場合、JSON オブジェクトがラインごとに 1 つ定義されているファイルに変換する必要があります。
ピボット オプションはサポートされていません。
TTDE ファイルと HHYPER ファイルについて
コンピューターのディレクトリを移動していると、.ttde または .hhyper ファイルに気づくかもしれません。お使いのデータに接続する Tableau データ ソースを作成すると、Tableau は .ttde または .hhyper ファイルを作成します。このファイルはシャドー抽出としても知られ、Tableau Desktop でデータ ソースの読み込み速度を向上させるのに使用されます。シャドー抽出には参照元データや標準的な Tableau 抽出に似た他の情報が含まれますが、シャドー抽出は別の形式で保存されているため、データの復元には使用できません。
関連項目
- データ ソースの設定 – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。
- グラフの構築とデータの分析 – データ分析を開始します。