Power Query を使用して Microsoft Dataverse のテーブルにデータを追加する

この手順では、Dataverse にテーブルを作成し、Power Query を使用して OData フィードからそのテーブルにデータを取り込みます。 同じ手法を使用して、次のようなオンライン ソースとオンプレミス ソースのデータを統合することができます:

• SQL Server
• Salesforce
• IBM DB2
• アクセス
• Excel
• Web APIs
• OData フィード
• テキスト ファイル

また、新規または既存のテーブルに読み込む前に、データのフィルター処理、変換、結合を行うこともできます。

Power Apps のライセンスがない場合は、無料でサインアップできます。

前提条件

この記事のフォローを開始する前に、次の手順を実行します。

• テーブルを作成できる環境に切り替えます。
• ユーザーごとの Power Apps プランまたはアプリごとの Power Apps プランのご利用が必要です。

ソース データを指定する

1. Power Apps にサインインします。

2. ナビゲーション ウィンドウで、テーブル を選択します。

   

3. コマンド メニューで、インポート>データのインポート を選択します。

4. データ ソースの一覧で、[OData] を選択します。

   

5. [接続設定] で、次の URL を入力または貼り付けてから、[次へ] を選択します。

   https://services.odata.org/V4/Northwind/Northwind.svc/

6. テーブルの一覧で、Customers のチェック ボックスをオンにして、[次へ] を選択します。

   

7. (省略可能) スキーマを要件に合わせて変更します。含める列を選択する、1 つ以上の方法でテーブルを変換する、インデックスまたは条件付き列を追加する、などの変更を行ってください。

8. 右下隅にある [次へ] を選択します。

ターゲット テーブルを指定する

1. [読み込みの設定] で、[新しいテーブルに読み込む] を選択します。

   

   新しいテーブルに別の名前または表示名を付けることもできますが、このチュートリアルどおりに進めるなら、既定値のままにします。

2. [一意のプライマリ名列] の一覧で、ContactName を選択し、[次へ] を選択します。

   別のプライマリ名列を指定するか、作成中のテーブルの各列にソース テーブルの別の列をマップするかのいずれか、または両方を行うことができます。 また、Dataverse に、クエリ出力のテキスト列を、複数行テキストとして作成するか、単一行テキストとして作成するかを指定することもできます。 このチュートリアルを正確に行うために、列マッピングを既定のまま使用してください。

3. Power Query の更新設定で、[手動で更新] を選択し、[公開] を選択します。

4. [Dataverse] (左端近く) で、[テーブル] を選択し、データベース内のテーブルの一覧を表示します。

   OData フィードから作成した Customers テーブルが、カスタム テーブルとして表示されます。

   

既存のテーブルに読み込む

[既存のテーブルに読み込む] を選択した場合は、データを読み込む既存の Dataverse テーブルを指定できます。

テーブルドロップダウンを選択すると、ドロップダウンの上部に最大 3 つの推奨される Dataverse テーブルが表示され、その後ろに他のすべての Dataverse テーブルが表示されます。 これらのテーブルの推奨事項は、列メタデータ (列名と列の種類) と既存の Dataverse テーブルの列メタデータの比較に基づいています。 最大 3 つの Dataverse テーブルが推奨され、最も推奨されるものが最初にリストされます。 推奨事項が見つからない場合、ドロップダウンには既定ですべてのテーブルのみがリストされます。

列マッピング

コピー先の Dataverse テーブルを選択したら、 主キーを指定できます。 "キーを選択してください" というプレースホルダー テキストで示されているように、キーを選択しない場合、すべての受信レコードがコピー先の Dataverse テーブルに追加されます。 この構成では、データフローが実行されるたびに、コピー先の Dataverse テーブルに重複レコードが作成される可能性があります。 主キーを選択すると、すべての入力レコードが、コピー先の Dataverse テーブル内の既存のレコードに対してチェックされます。 クエリ結果の最後の受信レコードは、コピー先の Dataverse テーブル内の一致する主キーを持つ既存のレコードを置き換えます。 主キーが一致しない他のすべての受信レコードは、コピー先の Dataverse テーブルに新しいレコードとして追加されます。

変換先の Dataverse テーブルを選択すると、列はマップ済み、一致可能、および未マップにグループ化されます。 これらのグループ化を切り替えるには、上部にある [Mapped] (マッピング済)、 [Possible match] (可能性のある一致)、または [Unmapped] (マッピングなし) タブを選択するか、すべてのマッピングを一覧表示する既定の [すべて表示] タブを使用します。

ソースと変換先の列のマッピングは、次のようにグループ化されます。

• 対応付け済み: 列名の意味が高い確信度で一致しており、かつ両方の列のデータ型が同じです。

• 未マッピング: この列については、高い信頼度のセマンティック列の一致が見つかりません。 この列が必須の列の場合は、先に進む前に、このデータをマップするソース列を手動で選択する必要があります。

• Possible match (可能性のある一致): 列名の意味は一致するが、ソース列と変換先列のデータ型が異なります。

ソース列のマッピングに手動で変更を加えると、列のデータ型が異なる場合を除き、状態は Mapped (マッピング済み) に変わります。 その場合、状態は Possible match (可能性のある一致) に更新されます。 考えられるすべての一致と同様に、推奨されるアクション メッセージでは、データフローの 1 つのステップに戻り、Dataverse テーブルの変換先列の種類と一致するようにソース列の種類を変更することをお勧めします。

既知の制限

支援マッピングでは、列どうしの型の不一致のみを検出できます。 これらの課題では受信データのレコードをプレビューする必要があるため、次の一覧の他の列マッピングの課題を検出できません。

• 切り捨て: ソースと変換先の間のセマンティック一致の信頼性が高くなりますが、ソース内の少なくとも 1 つのレコードの文字数が、変換先列の文字制限を超えています。

• 値の制限: ソースと変換先の間のセマンティック一致の信頼性が高くなりますが、ソース内の少なくとも 1 つのレコードに、変換先列によって設定された値制限の範囲外の値が含まれています。

• ルックアップ値: ソースと変換先の間のセマンティック一致の信頼性が高くなりますが、ソース内の少なくとも 1 つのレコードに、変換先列によって設定された参照値に存在しない値が含まれています。

アクセス許可に関するエラー メッセージが表示されたら、管理者に問い合わせてください。

テーブル選択と列マッピングの提案は、特定の Power Platform 環境では利用できない可能性があるソリューションによって提供されます。 このソリューションを検出できない場合、テーブル選択と列マッピングの提案はシステムによって提供されたものではありません。 ですが、引き続き手動での続行は可能です。