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# Kintone Select
> Retrieve data from Kintone and bring it into Arc.
export const DbasaSelectExampleFlow = ({datasource = "データソース", selectXmlFlow = "dbsa_select_flow.png", siteNameShort = "Arc"}) => <>
Select で構成された{datasource}コネクタのテーブルとカラムを選択したら、そのコネクタを{siteNameShort} フローの先頭に配置します。次のスクリーンショットは、{datasource}Select コネクタ、XML Map コネクタ、CSV コネクタ、および末尾のFile コネクタから成るフローの例を示しています。
このフローの例では、データは次の手順を通過します。
- {datasource}_Select コネクタが{datasource}接続からデータを取得します。
- このデータはSource File としてXML_Map コネクタに渡され、Source ツリーにマッピングされます。
- CSV1 コネクタからのデータはDestination File としてXML_Map コネクタに渡され、Destination ツリーにマッピングされます。
- XML_Map コネクタは、Source 要素を同じ名前のDestination 要素に自動的にマッピングしようとします。これらは手動で変更でき、Source からDestination へ要素をドラッグすることで空のマッピングを補完できます。
- {datasource}_Select からのデータで変更されたCSV1 のファイルは、その後CSV1 からフローを下って渡されます。
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export const DbasaSelectMultipleTables = ({datasource = "データソース", connectorSlug}) => <>
{datasource}コネクタは、1つのアクションで複数のテーブルをSelect することをサポートしています。これは2つの方法で実現できます。
- 追加のテーブルを親テーブルの子として割り当てます。詳細については、子テーブルを参照してください。
- Select で構成された複数の{datasource}コネクタを作成し、それぞれに異なるテーブルを割り当てて、それらすべてをフロー内の同じコネクタに接続します。
必要に応じて、各子テーブルまたは個々の{datasource}コネクタに個別のクエリを割り当てることができます。詳細については、フィルタを参照してください。
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export const DbasaSelectAdvancedSettings = () => Advanced セクションでは、レコードの処理に特定のカラムを使用する設定や、行が正常に処理されたときに特定の値でカラムを更新する設定を構成できます。これらの設定は、フロー内の変更を維持および追跡するのに役立ちます。
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export const DbasaSelectFilterGroups = () => <>
Add rule をクリックしてさらにルールを作成することで、複数のフィルタルールをコネクタに適用できます。フィルタルールはグループによって分離され、デフォルトではすべてのフィルタが同じグループに属します。Add group をクリックすると、フィルタルールを分離するための複数のグループを作成できます。
グループ内の各フィルタルールは、グループの上部で選択するオプションに基づいて互いに作用します。
- フィルタ条件を反転するには、NOT ボックスをチェックします。例えば、上記のAuthor フィルタでNOT ボックスをチェックすると、コネクタはSmith を含まないAuthor 値を選択するよう指示されます。
- 複数のフィルタのグループロジックを決定するには、AND またはOR を選択します。
- AND を選択した場合、フィルタ条件を満たすには、グループ内のすべてのフィルタルールが真である必要があります。
- OR を選択した場合、フィルタ条件を満たすには、グループ内の少なくとも1つのフィルタルールが真である必要があります。複数のフィルタルールが満たされる場合もあり、その結果は1つだけが満たされた場合と同じです。
フィルタグループには、単純な親子関係があります。親グループに属する各フィルタルールおよびフィルタグループは、フィルタロジックにおいて単一のエンティティとして存在します。例えば、次のスクリーンショットは複数のフィルタグループを示しています。
この例では、親グループはOR ロジックを使用しています。つまり、次のいずれかの文が真である場合、フィルタ条件が満たされます。
- Author カラムに値Smith が含まれている
- Id カラムが1 または2 に等しい
- Title カラムに値Kitchen が含まれ、かつUpdatedAt カラムが400 より大きい
このフィルタ条件が満たされると、コネクタは条件を満たすデータをSelect し、フローを下って渡します。
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export const DbasaSelectFilterRule = () => <>
フィルタルールを作成するには、次の手順に従います。
- Add rule をクリックします。
- 新しいルールのドロップダウンリストで、フィルタリングするカラムを選択します。
- 2つの新しいフィールドが表示されます。新しいドロップダウンリストで、フィルタリング条件を選択します。
- 利用可能なフィルタリング条件は、選択したカラムのデータ型によって異なります。例えば、
long データ型にはGreater Than という条件がありますが、string データ型にはありません。
- フィルタリング条件に値が必要な場合は、空の値フィールドにその値を入力します。フィルタリング条件に値が不要な場合（例えば、Is Null を選択した場合）は、値フィールドが表示されなくなります。
- フィルタルールが完成すると、その背景が赤から白に変わります。
次の画像は、Author という名前のカラムに対するフィルタルールの例を示しています。このフィルタルールを設定すると、コネクタはAuthor カラムでSmith を含む値のみを選択します。
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export const DbasaSelectFilters = () => <>
テーブルを選択した後、必要に応じてFilter ペインを使用して、コネクタが選択するデータをフィルタリングできます。コネクタはフィルタルールをクエリ構文に変換し、その構文はコネクタ設定ページの下部にあるQuery ペインに表示されます。
ユースケースに合わない場合は、データにフィルタを適用する必要はありません。
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export const DbasaSelectTablesAndColumns = ({datasource = "データソース", connectorSlug}) => <>
{datasource}コネクタでSelect を選択する場合は、{datasource}から対象のテーブル（1つまたは複数）を選択する必要があります。Tables ペインの上にあるAdd ボタンをクリックします。
モーダルが表示され、利用可能なすべてのテーブルが一覧表示されます。目的のテーブルを選択してAdd をクリックします。
選択したテーブルがTables ペインの下に表示され、テーブル内のカラムがColumns ペインの下に表示されます。コネクタは、特別な意味を持つ値（主キー、外部キーなど）を自動的に検出し、それに応じてラベルを付けます。
デフォルトでは、すべてのカラムが{datasource}コネクタのアクションに含めるように選択されています。個々のカラムを除外するには、チェックを外します。
Add をクリックしてこのプロセスを繰り返すことで、さらにテーブルを選択できます。詳細については、子テーブルを参照してください。
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export const DbasaSelectIntro = ({datasource = "データソース", siteName = "CData Arc"}) => Select アクションは、{datasource}からデータを取得して{siteName} に取り込みます。
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## Tables and Columns
### Filters
#### Creating a Filter Rule
#### Filter Groups
### Advanced Settings
### Selecting from Multiple Tables
## Example Arc Flow