Amazon QuickSight
ユーザーガイド

データソースの制限

Amazon QuickSight で使用するデータソースは、以下の制限に従う必要があります。

SPICE の制限

Amazon QuickSight で新しいデータセットを作成すると、SPICE はデータセットに追加できる行数を制限します。クエリまたはファイルから SPICE にデータを取り込むことができます。各ファイルには最大 1,000 列を含めることができます。それぞれの列名には最大 127 の Unicode 文字を使用できます。各フィールドには、最大 2,047 文字の Unicode 文字を含めることができます。より大きなセットからデータのサブセットを取得には、列の選択を解除するか、フィルターを適用してデータのサイズを縮小できます。Amazon S3 からインポートする場合、各マニフェストは最大 1,000 個のファイルを指定できます。

SPICE の制限は次のとおりです。

  • Standard Edition では、データセットあたり 2,500 万 (25,000,000) 行

  • Enterprise Edition では、データセットあたり 1 億 (100,000,000) 行

  • フィールドあたり 2047 の Unicode 文字

  • 列名あたり 127 の Unicode 文字

  • ファイルあたり 1,000 列

  • マニフェストあたり 1,000 ファイル

まれに、SPICE に取り込む行のサイズが大きい場合、データセットあたりの GB 数の制限が発生することがあります。現在、データセットあたりのサイズ制限は Standard Edition で 25 GB、Enterprise Edition では 200 GB です。サイズは、SPICE に取り込まれた後にデータが占有する SPICE 容量に基づいています。容量は、「SPICE の容量計画」で説明されている式を使用して計算できます 。

クエリの制限

SPICE にデータをインポートしない場合は、スペースと時間に対して異なる制限が適用されます。接続、データセットのデータのサンプリング、ビジュアルの生成などのオペレーションでは、タイムアウトが発生することがあります。ソースデータベースエンジンによって設定されたタイムアウト制限である場合があります。その他の場合(視覚化など)、Amazon QuickSight は 2 分後にタイムアウトを生成します。

ただし、すべてのデータベースドライバが 2 分のタイムアウトに反応するわけではありません(例: Amazon Redshift)。このような場合、クエリはレスポンスが返されるまでにかかる限り実行されるため、データベースでクエリの実行時間が長くなる可能性があります。この場合、データベースサーバーからのクエリをキャンセルして、データベースリソースを解放できます。これを行う方法に関するデータベースサーバーの指示に従います。たとえば、Amazon Redshift でクエリをキャンセルする方法の詳細については、Amazon Redshift Database Developer Guide の「Amazon Redshift でのクエリのキャンセル」および「Amazon Redshift でのワークロード管理の実装」を参照してください。

直接クエリからの結果セットにはそれぞれ、最大 1,000 列を含めることができます。それぞれの列名には最大 127 の Unicode 文字を使用できます。制限より大きいテーブルからデータを取得する場合は、データのサイズを減らすために使用できるいずれかの方法を使用できます。列の選択を解除する、または、フィルターを適用することができます。SQL クエリでは、WHEREHAVING などの述語を使用することもできます。直接クエリ中にビジュアルがタイムアウトした場合は、クエリを簡素化して実行時間を最適化するか、データを SPICE にインポートできます。

クエリの制限は次のとおりです。

  • 列名あたり 127 の Unicode 文字。

  • データセットあたり 1,000 列。

  • ビジュアルまたはオプションのデータセットサンプルを生成するための 2 分間の制限。

  • データソースのタイムアウト制限が適用されます(データベースエンジンごとに異なります)。

サポートされているデータの種類

Amazon QuickSight では、現在は以下のプリミティブデータ型がサポートされています。

  • 日付 – 日付は、サポートされているデータ形式のいずれかである必要があります。

  • 小数 – 小数データ型では、小数点以下第 4 位までサポートされています。小数点以下第 5 位以降を持つ値は、データ準備または分析で表示される際、および SPICE にインポートされる際に、小数点以下第 4 位で切り捨てられます。たとえば、13.00049 は 13.0004 に切り捨てられます。

    データ準備時に、算出されるフィールドで小数点以下第 5 位以降を持つ小数データが使用される場合は、完全な値を使用して計算が行われます。その結果が再び小数点以下第 5 位以降を持つ小数データである場合は、その結果が前述のように切り捨てられます。詳細については、「計算フィールドでの小数値の処理」を参照してください。

  • 整数

  • 文字列

データソースとして使用するテーブルまたはファイルには、これらのデータ型に暗黙的に変換できるフィールドのみが含まれるようにします。Amazon QuickSight​ では、変換できないデータ行はスキップされます。

サポートされているソースデータ型の一覧を以下の表に示しています。ブールデータ型は Amazon QuickSight で整数に変換されます。

データベースエンジンまたはソース 数値データ型 文字列データ型 日時データ型 ブールデータ型

Amazon Athena、Presto

  • bigint

  • decimal

  • double

  • integer

  • real

  • smallint

  • TINYINT

  • char

  • varchar

  • 日付

  • タイムスタンプ

  • boolean

Amazon AuroraMariaDB、および MySQL

  • bigint

  • decimal

  • double

  • int

  • integer

  • mediumint

  • numeric

  • smallint

  • TINYINT

  • char

  • enum

  • set

  • text

  • varchar

  • 日付

  • datetime

  • タイムスタンプ

PostgreSQL

  • bigint

  • decimal

  • double

  • integer

  • numeric

  • precision

  • real

  • smallint

  • char

  • 文字

  • text

  • varchar

  • varying character

  • 日付

  • タイムスタンプ

  • boolean

Apache Spark

  • bigint

  • decimal

  • double

  • integer

  • real

  • smallint

  • TINYINT

  • varchar

  • 日付

  • タイムスタンプ

  • boolean

Snowflake

  • bigint

  • byteint

  • decimal

  • double

  • doubleprecision

  • float

  • float4

  • float8

  • int

  • integer

  • number

  • numeric

  • real

  • smallint

  • TINYINT

  • char

  • 文字

  • 文字列

  • text

  • varchar

  • 日付

  • datetime

  • time

  • タイムスタンプ

  • timestamp_*

  • boolean

Microsoft SQL Server

  • bigint

  • ビット

  • decimal

  • int

  • money

  • numeric

  • real

  • smallint

  • smallmoney

  • TINYINT

  • char

  • nchar

  • nvarchar

  • text

  • varchar

  • 日付

  • datetime

  • datetime2

  • datetimeoffset

  • smalldatetime

  • ビット

サポートされていないデータ値

Amazon QuickSight でフィールドに割り当てられているデータ型に適合しない値がフィールドに含まれている場合、それらの値が含まれている行はスキップされます。たとえば、以下のソースデータがあるとします。

Sales ID Sales Date Sales Amount -------------------------------------- 001 10/14/2015 12.43 002 5/3/2012 25.00 003 Unknown 18.17 004 3/8/2009 86.02

Amazon QuickSight では Sales Date 列が日付フィールドとして解釈され、日付以外の値が含まれている行はドロップされるため、以下の行だけがインポートされます。

Sales ID Sales Date Sales Amount -------------------------------------- 001 10/14/2015 12.43 002 5/3/2012 25.00 004 3/8/2009 86.02

場合によっては、JDBC ドライバがソースデータベースエンジンに対して解釈できない値がデータベースフィールドに含まれていることがあります。このような場合、解釈不能な値は null に置き換えられ、行をインポートできます。この問題が発生することがわかっているのは、MySQL の日付、日時、およびタイムスタンプのフィールドで値がすべてゼロである (例: 0000-00-00 00:00:00) 場合だけです。たとえば、以下のソースデータがあるとします。

Sales ID Sales Date Sales Amount --------------------------------------------------- 001 2004-10-12 09:14:27 12.43 002 2012-04-07 12:59:03 25.00 003 0000-00-00 00:00:00 18.17 004 2015-09-30 01:41:19 86.02

この場合、以下のデータがインポートされます。

Sales ID Sales Date Sales Amount --------------------------------------------------- 001 2004-10-12 09:14:27 12.43 002 2012-04-07 12:59:03 25.00 003 (null) 18.17 004 2015-09-30 01:41:19 86.02

日付のタイムゾーンの処理

Amazon QuickSight では、日付データのクエリ、フィルターリング、および表示で UTC 時刻が使用されます。

日付データでタイムゾーンが指定されていない場合、Amazon QuickSight では UTC 値と見なされます。日付データでタイムゾーンが指定されている場合、Amazon QuickSight では UTC 時刻に変換して表示されます。たとえば、タイムゾーン付きの日付フィールド「2015-11-01T03:00:00-08:00」は、Amazon QuickSight では UTC に変換されて「2015-11-01T15:30:00」と表示されます。

サポートされている日付形式

日付フィールドのデータは、データソースのタイプに応じて、以下のサポートされている形式のいずれかである必要があります。

ファイルのアップロード、Amazon S3 ソース、Athena、および Salesforce の場合は、Joda API ドキュメントに記載されている、日付と時刻の形式の使用が Amazon QuickSight でサポートされています。時刻形式には、24 時間時計と 12 時間時計の両方が含まれます。Joda 日付形式の一覧については、Joda ウェブサイトの「Class DateTimeFormat」を参照してください。

リレーショナルデータベースソース(Amazon Redshift、Amazon RDS、PostgreSQL、MySQL、Aurora、MariaDB、Microsoft SQL Server など)の場合は、以下の日付と時刻の形式(24 時間表記のみ)が Amazon QuickSight でサポートされています。

Amazon QuickSight は、1400 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC から 2364 年 2 月 26 日 23:59:59 UTC の範囲の日付を SPICE データセットに対してサポートします。

  1. dd/MM/yyyy HH:mm:ss (例: 31/12/2016 15:30:00)。

  2. dd/MM/yyyy (例: 31/12/2016)。

  3. dd/MMM/yyyy HH:mm:ss (例: 31/DEC/2016 15:30:00)。

  4. dd/MMM/yyyy (例: 31/DEC/2016)。

  5. dd-MMM-yyyy HH:mm:ss (例: 31-DEC-2016 15:30:00)。

  6. dd-MMM-yyyy (例: 31-DEC-2016)。

  7. dd-MM-yyyy HH:mm:ss (例: 31-12-2016 15:30:00)。

  8. dd-MM-yyyy (例: 31-12-2016)。

  9. MM/dd/yyyy HH:mm:ss (例: 12/31/2016 15:30:00)。

  10. MM/dd/yyyy (例: 12/31/2016)。

  11. MM-dd-yyyy HH:mm:ss (例: 12-31-2016 15:30:00)。

  12. MM-dd-yyyy (例: 12-31-2016)。

  13. MMM/dd/yyyy HH:mm:ss (例: DEC/31/2016 15:30:00)。

  14. MMM/dd/yyyy (例: DEC/31/2016)。

  15. MMM-dd-yyyy HH:mm:ss (例: DEC-31-2016 15:30:00)。

  16. MMM-dd-yyyy (例: DEC-31-2016)。

  17. yyyy/MM/dd HH:mm:ss (例: 2016/12/31 15:30:00)。

  18. yyyy/MM/dd (例: 2016/12/31)。

  19. yyyy/MMM/dd HH:mm:ss (例: 2016/DEC/31 15:30:00)。

  20. yyyy/MMM/dd (例: 2016/DEC/31)。

  21. yyyy-MM-dd HH:mm:ss (例: 2016-12-31 15:30:00)。

  22. yyyy-MM-dd (例: 2016-12-31)。

  23. yyyy-MMM-dd HH:mm:ss (例: 2016-DEC-31 15:30:00)。

  24. yyyy-MMM-dd (例: 2016-DEC-31)。

  25. yyyyMMdd'T'HHmmss (例: 20161231T153000)。

  26. yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss (例: 2016-12-31T15:30:00)。

注記

アポストロフィを含む日付形式を使用して計算列式を作成するときは、必ずアポストロフィをエスケープします。例は、formatDate({myDateField}, "yyyyMMdd'T'HHmmss")formatDate({myDateField}, 'yyyyMMdd\'T\'HHmmss') です。