データ共有のデータ モデルを理解する

Atlassian Data Lake 接続にアクセスできる場合は、Atlassian Analytics で利用できるデータ モデルにすでに慣れているかもしれません。Atlassian Analytics で使用されるデータ モデルの詳細をご確認ください。

Atlassian Analytics のデータ共有とデータ レイク接続のデータ モデルは異なります。データ共有では、Atlassian Analytics で直接利用することはできない変換前のテーブルを含め、データ レイク スキーマのすべてのテーブルにアクセスできます。これらのテーブルを使用すると、独自のユース ケースに合わせてデータをより柔軟にモデル化できます。

Atlassian Analytics のデータ レイク接続では、データをより迅速かつ簡単にクエリできるように、変換前のテーブルから多くのテーブルを派生させます。Atlassian Analytics で使用されているビューを再作成するには、組織でデータ共有のデータ モデルに対して追加の変換と計算を行う必要があります。

データの鮮度

ほとんどのテーブルでは、利用している製品における変更がデータ共有に反映されるまで、少なくとも 30 分を要します。ただし、jira_issue_enhanced_table テーブルでは、変更が反映されるまでに約 3 〜 6 時間かかります。

墓石レコード

墓石レコードとは、envelope_fields_is_tombstone 列の値が true になっている行です。これは、対応するオブジェクトが元の製品から削除されたことを示しています。たとえば、Jira 課題が削除された場合、その課題の墓石レコードが表示されます。

墓石レコードは、元の製品のオブジェクトを削除してから最大 37 日間データ共有に残る場合があります。

ただし、元の製品からオブジェクトを削除すると、次のメタデータ列を除いて、データ共有の対応する列からコンテンツがすぐに完全削除されます。

• envelope_fields_generation_counter

• envelope_fields_resource_ari_value

• envelope_fields_version

• envelope_fields_workspace_id_value

• row_refreshed_at

• row_refreshed_at_day

• shard_id

• workspace_id

これらのメタデータ列の詳細をご確認ください。