データ管理 - 表形式データ
PlaidCloud のデータレイヤーは、テーブル（行と列からなる構造化データ）とビュー（テーブルに対する保存済みクエリ）を中心に構築されています。どちらもプロジェクト内に存在し、Lakehouse エンジンによって動作します。このエンジンは、小さな参照テーブルから数十億行規模の分析データセットまで、設定を変更することなく拡張できます。
このセクションの内容
Section titled “このセクションの内容”- テーブルとビュー - それぞれの概要、使い分け、相互の関係
- テーブルエクスプローラー - プロジェクト内のテーブルを参照して確認します
- Currency データ型 - 金額の値に使う、正確で半角の列データ型と、Numeric よりもこちらを選ぶべき場面
- Vector データ型 - 事前に計算した埋め込みをプロジェクトのテーブルに保存し、想定する幅を宣言して、最も近い行を検索します
- テーブルのスナップショット - スナップショットの履歴を参照し、過去のスナップショット時点のデータを表示して、テーブルを巻き戻しまたは復元します
- データの公開 - プロジェクトのテーブルをダッシュボード、BI ツール、下流のシステムで利用できるようにし、パフォーマンスに関するガイダンスを確認します
- 大規模な履歴テーブルから最新のレコードを選択する - パフォーマンスを考慮した解決方法がある、よくあるパターン
- ジオコーディング API - Google または Mapbox のジオコーディング連携を PlaidCloud の REST ジオコーディングエンドポイントに移行します
- ドライブタイムルーティング API - オプトインのプレビュー：REST による、ドライブタイムの等時間圏と、ドライブタイム順の最寄り検索
データの入手元
Section titled “データの入手元”テーブルには通常、ワークフローがデータを入力します。ワークフローは、データのインポート、変換、結果の書き戻しを行う自動化されたパイプラインです。ワークフローの作り方はワークフローを、使用できるすべてのステップの種類はワークフローステップのリファレンスを参照してください。
外部システムをデータソースとして接続する方法については、接続（ガイド）とコネクター（リファレンス）を参照してください。