ReckonerでkintoneとGoogle Sheetsを比較して差分をkintoneに更新する方法

はじめに

クラウドネイティブなデータ連携サービスReckoner（レコナー）の変換タスク「差分」を使うことで、2つのデータを比較して差分を抽出することができます。

■比較元のkintoneアプリデータ

■比較先のGoogle Sheetsのデータ

今回はGoogle Sheetsとkintoneアプリで差分のある箇所は添付の赤枠部分になります

＊上記データは全てテスト用の架空データです

事前設定: kintoneアプリで重複データ排除設定にする

kintoneアプリの設定にて、更新のキーとなるフィールドを設定します。アプリを開いて、右上の設定をクリックします。

キーフィールドを設定する項目の設定をクリックします。

「値の重複を禁止する」にチェックして保存をクリックします。

設定詳細: 転送元kintone

設定後、画面右上のプレビューをクリックして実行結果を確認します。

• 表示名 : 任意
• 接続情報 : 接続情報のKintoneで作成した表示名
• アプリID : Kintoneから取得したいアプリID
• メタフィールドを取り込む : オフ
• カラム名モード : label

アプリIDはアプリを開いた時のURLから確認できます。

Completed が表示され、想定通りの結果になったら設定ボタンをクリックします。

設定詳細: 転送元Google Sheets

設定後、画面右上のプレビューをクリックして実行結果を確認します。

• 表示名 : 任意
• 接続情報 : 接続情報のGoogle Sheetsで作成した表示名
• スプレッドシート : Google Sheetsのスプレッドシート名
• シート名 : Google Sheetsのシート名

Completed が表示され、想定通りの結果になったら設定ボタンをクリックします。

Completed が表示され、想定通りの結果になったら設定ボタンをクリックします。

設定詳細: 投影

ソースで作成したKintoneには自動でレコード番号列が作成されるため、削除します。

次のように設定します。設定後、画面右上のプレビューをクリックして実行結果を確認します。

• 表示名 : 任意
• モード : 削除
• 削除するフィールド : レコード番号

Completed が表示され、想定通りの結果になったら設定ボタンをクリックします。

ソースで作成したGoogle Sheets/スプレッドシートには自動でrow_number列が作成されるため、削除します。

次のように設定します。

設定後、画面右上のプレビューをクリックして実行結果を確認します。

• 表示名 : 任意
• モード : 削除
• 削除するフィールド : row_number

Completed が表示され、想定通りの結果になったら設定ボタンをクリックします。

設定詳細: 差分

次のように設定します。

設定後、画面右上のプレビューをクリックして実行結果を確認します。

• 表示名 : 任意
• 比較元テーブル : 比較先で作成した表示名
• 比較先テーブル : 更新元で作成した表示名
• 比較条件 : [“postalcode”, “address”, “tel”, “email”, “hobby”]

（差分で抽出されるデータは比較元テーブルに設定した内容が抽出されるため、比較元テーブルには比較先で作成したソースを設定し、比較先テーブルには更新元で作成したソースを設定することに注意してください。）

Completed が表示され、想定通りの結果になったら設定ボタンをクリックします。

設定詳細: 転送先 kintone

次のように設定します。

（設定後、画面右上のプレビューをクリックして実行結果を確認します）

• 表示名 : 任意
• 接続情報 : 接続情報のKintoneで作成した表示名
• アプリID : Kintoneから取得したいアプリID
• モード : upsert
• キーフィールド : id
• カラム名モード : label

Completed が表示され、想定通りの結果になったら設定ボタンをクリックします。

更新の確認

以上のワークフローで差分をkintoneアプリに更新することができました。

kintoneから対象アプリを開き、更新されていることを確認します。

Reckoner（レコナー）について

Reckoner（レコナー）は、スリーシェイクが提供するオンプレミスからクラウドサービスまで、様々なデータを連携させることが可能なクラウドネイティブなデータ連携プラットフォーム（Data Integration Platform as a Service）です。
データ整備に欠かせないETL/ELTやデータパイプラインなどをノンプログラミングで実現し、従来エンジニアが必要とされていた開発・運用コストを大幅に削減できます。
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ETLツールについて詳しく知りたい、ETLツールの選び方を知りたいという方はこちらの「ETLツールとは？選び方やメリットを解説」をぜひご覧ください。