すべてのプロダクト
Search
ドキュメントセンター

DataWorks:データベース全体のリアルタイム同期タスクの設定

最終更新日:Jun 07, 2026

リアルタイム全データベース同期機能は、1 回限りのフル移行継続的な増分キャプチャを組み合わせ、MySQL や Oracle などのソースデータベース全体を低レイテンシーでターゲットシステムに同期します。このタスクは、ソースデータベースの履歴データの完全同期を行い、ターゲットテーブルのスキーマとデータを自動的に初期化します。その後、タスクは自動的にリアルタイム増分モードに切り替わり、変更データキャプチャ (CDC) などの技術を使用して、後続の変更を継続的にキャプチャして同期します。この機能は、リアルタイムデータウェアハウスやデータレイクの構築などのシナリオに適しています。このトピックでは、MySQL データベースのデータを MaxCompute にリアルタイムで同期する例を挙げ、同期タスクを設定する方法を説明します。

前提条件

  • データソースの準備

    • ソースデータソースと宛先データソースを作成します。詳細については、「データソース管理」をご参照ください。

    • データソースがリアルタイムデータベース全体の同期をサポートしていることを確認してください。詳細については、「サポートされているデータソースと同期ソリューション」をご参照ください。

    • MySQL、Hologres、Oracle などの特定のデータソースでは、ログ記録を有効にする必要があります。方法はデータソースによって異なります。詳細については、「データソース一覧」をご参照ください。

    • MaxCompute: Decimal 型は MaxCompute 2.0 でのみサポートされています。同期を実行する前に、MaxCompute 2.0 データ型を有効にする必要があります。詳細については、「MaxCompute V2.0 データ型エディション」をご参照ください。

  • リソースグループ:設定済みのサーバーレスリソースグループが必要です。

  • ネットワーク接続:リソースグループとデータソース間のネットワーク接続を設定してください。

使用上の注意

  • DataWorks は、リアルタイム全データベース同期全量 & 増分 (ニアリアルタイム) の2種類の全データベース同期をサポートしています。いずれも、ソースデータベース内の履歴データを完全同期した後、自動的にリアルタイム増分モードに切り替わります。ただし、両者ではレイテンシーと送信先テーブルの要件が異なります。

    • 鮮度:リアルタイム全データベース同期機能では、レイテンシーは数秒から数分です。全量 & 増分 (ニアリアルタイム) 機能では、鮮度は T+1 です。

    • 送信先テーブル (MaxCompute)

      • 主キー Delta テーブル:リアルタイム全データベース同期のすべての機能に対応しています。

      • 標準テーブルおよび追加 Delta テーブル:リアルタイム全データベース同期タスクで増分同期モードを選択した場合にのみ、[Append] モードを使用できます。

      • 全量 & 増分 (ニアリアルタイム) 機能は、上記のすべてのテーブルタイプに対応しています。

  • リアルタイム全データベース同期タスクは、相互に連携する [DataStudio] および [Data Integration] モジュールで設定できます。

    • 一貫した構成:DataStudio と Data Integration のどちらでタスクを作成しても、設定UI、パラメータ設定、基盤となる機能は同一です。

    • 双方向同期:Data Integration で作成したタスクは、自動的に DataStudio の data_integration_jobs ディレクトリに同期され、表示されます。これらのタスクは管理しやすいように、ソースタイプ-送信先タイプ のフォーマットでチャネル別に分類されます。

タスクの設定

ステップ1:同期タスクの作成

  1. DataWorks コンソールにログインします。 左側のナビゲーションウィンドウで、[Data Integration] をクリックします。 表示されるページで、ドロップダウンリストから目的のワークスペースを選択し、[Data Integrationに移動] をクリックします。

  2. 左側のナビゲーションバーで Synchronization Task をクリックし、次にページの上部にある Create Synchronization Task をクリックして、タスク情報を設定します。

    • Source TypeMySQL

    • Destination TypeMaxCompute

    • Specific TypeEntire Database Real-time

    • Synchronization Mode

      • [Schema Migration]:ソースと一致するデータベースオブジェクト (テーブル、フィールド、データ型など) を宛先に自動的に作成しますが、データは含まれません。

      • [Full Synchronization] (オプション):テーブルなどの指定されたオブジェクトのすべての履歴データを、ソースから宛先へ 1 回限りで完全にコピーします。このプロセスは通常、初期データ移行またはデータ初期化に使用されます。

      • [Incremental Sync] (オプション):フル同期の完了後、ソースからの変更データ (追加、変更、削除) を継続的にキャプチャし、宛先に同期します。

ステップ2:データソースとコンピューティングリソースの設定

  1. [Source Data Source] 領域で、ワークスペースに追加済みの MySQL データソースを選択し、[Destination] 領域で MaxCompute データソースを選択します。

  2. [Running Resources] セクションで、同期タスクの [Resource Group] を選択し、タスクに [Resource Group] [CU] を割り当てます。

    説明

    タスクログに Please confirm whether there are enough resources… などのリソース不足に関するメッセージが表示される場合、現在のリソースグループにタスクを開始または実行するための十分な利用可能な CU がないことを示しています。[Configure Resource Group] パネルで、タスクの CU 数を増やして、より多くのコンピューティングリソースを割り当てることができます。

    推奨されるリソース設定の詳細については、「Data Integrationの推奨CU」をご参照ください。ビジネス要件に基づいて設定を調整する必要があります。

  3. ソースと宛先の両方のデータソースが [接続チェック] に合格していることを確認します。

ステップ3:同期ソリューションの設定

1. ソースの設定

  • このステップでは、[ソーステーブル] セクションでソースデータソースから同期するテーブルを選択し、image アイコンをクリックして右側の [選択済みテーブル] セクションに移動できます。テーブルが多数ある場合は、[Database Filtering] または [Table filtering] を使用して、正規表現を設定してテーブルを選択できます。

    image

  • 複数のシャードデータベースとテーブル (同じ構造) を同じ宛先テーブルに書き込む必要がある場合は、[正規表現でテーブルを選択] を使用できます。

    image
    ソーステーブルの設定に正規表現を入力します。DataWorks は、一致するすべてのソーステーブルを自動的に識別して収集し、式によってマッピングされた宛先テーブルにデータを書き込みます。

    説明

    この方法は、シャードテーブルをマージして同期するシナリオに適しており、シャードデータベースとテーブルの同期に似ています。この方法では、複数の多対一同期ルールを繰り返し追加する必要がないため、設定効率が向上します。

2. 宛先の設定

リアルタイム全データベース同期タスクで [Incremental Sync] のみを選択した場合、宛先テーブルへの書き込みにおける増分同期モードを設定できます。

  • リプレイ:このモードは PK Delta Tables でのみサポートされます。通常の同期と同様に、このモードはデータフィールドのみを同期します。

  • 増分ストリーム:このモードは標準テーブルと Append Delta Tables でサポートされます。このモードは、ソーステーブルからのリアルタイムデータと、挿入、更新、削除などのメタデータを宛先テーブルに書き込みます。増分ストリームテーブルのフォーマットの詳細については、「付録:増分ストリームテーブルのフォーマット」をご参照ください。

3. 宛先テーブルのマッピング

このステップでは、ソーステーブルと宛先テーブル間のマッピングルールを定義し、プライマリキー、動的パーティション、DDL/DML 設定などのパラメータに関するルールを指定する必要があります。これらのルールによって、データの書き込み方法が決まります。

操作

説明

[Refresh]

システムは、選択したソーステーブルを自動的にリストアップします。ただし、宛先テーブルのプロパティを反映させるには、更新して確認する必要があります。

  • 同期するテーブルを一括で選択し、[マッピングの一括更新] をクリックします。

  • 宛先テーブル名: この名前は、Customize Mapping Rules for Destination Table Names ルールに基づいて自動的に生成されます。デフォルトでは、名前は ${source_database_name}_${table_name} です。この名前のテーブルが宛先に存在しない場合、システムによって自動的に作成されます。

[Customize Mapping Rules for Destination Table Names] (オプション)

システムには、テーブル名を生成するためのデフォルトルールがあります: ${source_database_name}_${table_name}。[Edit] 列の [Customize Mapping Rules for Destination Table Names] ボタンをクリックして、カスタム宛先テーブル名ルールを追加することもできます。

  • ルール名: ルール名を定義します。ビジネス上の意味が明確な名前を指定することを推奨します。

  • 宛先テーブル名: 宛先テーブル名は、image ボタンをクリックし、Manually enterBuilt-in Variable を組み合わせることで生成できます。サポートされている変数には、ソースデータソース名、ソースデータベース名、およびソーステーブル名が含まれます。

  • 組み込み変数の編集:既存の組み込み変数に文字列変換を適用できます。

次のシナリオを実装できます。

  1. プレフィックスまたはサフィックスの追加:定数を設定して、ソーステーブル名にプレフィックスまたはサフィックスを追加します。

    ルール設定

    結果

    image

    image

  2. 統一文字列置換:ソーステーブル名の dev_ 文字列を prd_ に置き換えます。

    ルール設定

    結果

    image

    image

  3. 複数のテーブルから単一のテーブルへのデータ書き込み:宛先テーブル名を定数に設定します。

    ルール設定

    結果

    image

    image

フィールドデータ型マッピングの編集 (オプション)

システムは、ソースと宛先のフィールドタイプ間のデフォルトマッピングを提供します。このマッピングをカスタマイズするには、テーブルの右上隅にある [Edit Mapping of Field Data Types] をクリックします。設定が完了したら、[Apply and Refresh Mapping] をクリックします。

フィールドタイプマッピングを編集する際は、型変換ルールが有効であることを確認してください。そうしないと、型変換が失敗し、ダーティデータが生成され、タスクの実行に影響を与える可能性があります。

宛先テーブルスキーマの編集 (オプション)

カスタムテーブル名マッピングルールに基づいて、システムは新しい宛先テーブルを作成するか、一致する名前の既存のテーブルを再利用します。

DataWorks は、ソーステーブルスキーマに基づいて宛先テーブルスキーマを自動的に生成します。ほとんどの場合、手動での介入は必要ありません。次の方法でテーブルスキーマを変更することもできます。

  • 単一のテーブルにフィールドを追加するには、Target Table 列の image.png ボタンをクリックします。

  • フィールドの一括追加:同期するすべてのテーブルを選択し、テーブルの下部で Batch Edit > Destination Table Schema - Batch Modify and Add Field を選択します。

  • 列名の変更はサポートされていません。

既存のテーブルの場合、フィールドの追加のみが可能です。新しいテーブルの場合、フィールドとパーティションフィールドを追加し、テーブルタイプまたはテーブルプロパティを設定できます。詳細については、UI の編集可能な領域をご参照ください。

[Value assignment]

ネイティブフィールドは、ソーステーブルと宛先テーブルの一致するフィールド名に基づいて自動的にマッピングされます。[新しく追加されたフィールドとパーティションフィールド] には、手動で値を割り当てる必要があります。値を割り当てるには、次の操作を実行します。

  • 単一テーブルの割り当て:[Configuration] 列の [Value assignment] ボタンをクリックして、宛先テーブルフィールドに値を割り当てます。

  • 一括割り当て:リストの下部で、Batch Edit > Value assignment を選択して、宛先テーブルの同一フィールドに一括で割り当てます。

割り当ては定数と変数の両方をサポートしており、[Value Type] 設定でタイプを切り替えることができます。サポートされている方法は次のとおりです。

  • テーブルフィールド

    • 手動入力: abc などの定数値を入力します。

    • 変数の選択:ドロップダウンリストからサポートされているシステム変数を選択します。UI に表示される image ツールチップで各変数の意味を確認できます。

    • 関数:関数を使用して、宛先フィールドに簡単な変換を適用します。詳細については、「関数式を使用して宛先テーブルフィールドに値を割り当てる」をご参照ください。

  • パーティションフィールド:[ソースフィールド] の列挙値または [イベント時刻] に基づいて、動的にパーティションを作成できます。

    • 手動入力abc などの定数値を入力します。

    • ソースフィールド:ソーステーブルフィールドの値をパーティションフィールドの値として使用します。値のタイプは、フィールド値または時刻値にすることができます。

      • フィールド値:ソースフィールドからの列挙値。パーティション数が過剰になり、データが過度に分散されるのを防ぐため、列挙値の数が限られているフィールドを使用することを推奨します。

      • 時刻値:ソースフィールドの値が時刻の場合、異なるフォーマットに基づいて処理し、[Target format] を指定して抽出された値をフォーマットできます。

        • 時刻文字列: "2018-10-23 02:13:56" や "2021/05/18" などの時刻を表す文字列。フォーマットを指定して文字列を解析できます。たとえば、上記の文字列は yyyy-MM-dd HH:mm:ss および yyyy/MM/dd フォーマットを使用しています。

        • 時刻オブジェクト:ソース値が DateDatetime などの時刻型フォーマットである場合は、このタイプを選択します。

        • UNIX タイムスタンプ (秒):秒単位で正確な UNIX タイムスタンプ。1610529203"1610529203" などの 10 桁のタイムスタンプフォーマットの数値または文字列もサポートされています。

        • UNIX タイムスタンプ (ミリ秒):ミリ秒単位で正確な UNIX タイムスタンプ。1610529203002"1610529203002" などの 13 桁のタイムスタンプフォーマットの数値または文字列もサポートされています。

    • 変数の選択:ソースのイベント変更時刻 EVENT_TIME をパーティション値のソースとして使用できます。この方法は、ソースフィールド方法と同様に使用されます。

    • 関数:ソースフィールドに簡単な変換を適用し、その結果をパーティション値として使用できます。詳細については、「関数式を使用して宛先テーブルフィールドに値を割り当てる」をご参照ください。

説明

パーティション数が過剰になると、同期効率に影響します。1 日に 1,000 を超える新しいパーティションが作成されると、パーティション作成が失敗し、タスクが終了します。そのため、パーティションフィールドに値を割り当てる際は、生成される可能性のあるパーティション数を見積もる必要があります。秒またはミリ秒レベルでパーティションを作成する場合は注意してください。

[ソース分割列]

ソース分割列では、ソーステーブルからフィールドを選択するか、[Not Split] を選択できます。同期タスクが実行されると、このフィールドに基づいて複数のタスクに分割され、データを並列かつバッチで読み取ります。

テーブルのプライマリキーをソース分割列として使用することを推奨します。STRING、FLOAT、DATE 型のフィールドはサポートされていません。

現在、ソース分割列は、ソースが MySQL データソースの場合にのみサポートされています。

[フル同期をスキップしますか?]

ステップ 3 でフル同期を設定した場合、特定のテーブルのフル同期をスキップできます。これは、他の方法を使用して既に宛先に全データを同期している場合に便利です。

[Full condition]

このパラメータを使用すると、フル同期フェーズ中にソースデータをフィルタリングできます。WHERE キーワードなしで WHERE 句の内容のみを入力する必要があります。

[Configure DML Rule]

DML メッセージ処理は、データが宛先に書き込まれる前に、ソースからの変更データ (InsertUpdateDelete) に対してきめ細かいフィルタリングと制御を実行するために使用されます。このルールは、増分フェーズ中にのみ適用されます。

その他

[Table Type]:MaxCompute は、標準テーブル、PK Delta TableAppend Delta Table をサポートしています。宛先テーブルを作成する場合、その構造を編集する際にテーブルタイプを選択できます。既存のテーブルのタイプは変更できません。

  • リアルタイム全データベース同期のフル + 増分モードは、PK Delta Table タイプの宛先テーブルのみをサポートしています。

  • 増分のみモードにおけるリプレイモードは PK Delta Tables をサポートしています。増分ストリームモードは標準テーブルと Append Delta Tables をサポートしています。

Delta テーブルの詳細については、「Delta Table」をご参照ください。

ステップ4:詳細パラメータの設定

詳細パラメータの設定

カスタム同期要件を満たすためにタスクのきめ細かい設定を行う必要がある場合は、[Advanced Parameters] タブに移動して詳細パラメータを変更できます。

  1. UI の右上隅にある [詳細設定] をクリックして、詳細パラメータ設定ページに移動します。

  2. ツールチップに基づいてパラメータ値を変更します。各パラメータの説明は、その名前の横に表示されます。

  3. AI を活用した設定機能を使用することもできます。タスクの同時実行性の調整など、自然言語の指示を入力します。大規模言語モデル (LLM) が推奨されるパラメータ値を生成します。ビジネス要件に基づいて、生成された値を受け入れるかどうかを決定できます。

    image

重要

これらのパラメータを変更するのは、その意味を完全に理解している場合のみにしてください。そうしないと、タスクの遅延、他のタスクをブロックする過剰なリソース消費、データ損失などの予期しない問題が発生する可能性があります。

DDL 機能の設定

一部のリアルタイム同期リンクは、ソーステーブルスキーマのメタデータ変更を検出し、宛先に通知できます。これにより、宛先は更新を同期したり、アラートの送信、変更の無視、タスクの終了などの他のアクションを実行したりできます。

インターフェースの右上隅にある [Configure DDL Capability] をクリックして、各変更タイプに対応する処理ポリシーを設定できます。異なるチャネルは異なる処理ポリシーをサポートしています。

  • 通常処理:宛先は、ソースからの DDL 変更情報を処理します。

  • 無視:変更メッセージは無視され、宛先では変更は行われません。

  • エラー:リアルタイム全データベース同期タスクが終了し、そのステータスが [エラー] に設定されます。

  • アラート:ソースでこのタイプの変更が発生したときにアラートを送信します。[Configure Alert Rule] で DDL 通知ルールを設定する必要があります。

説明

ソースに新しい列が追加され、DDL 同期によって宛先に作成される場合、システムは宛先テーブルの既存の行にあるその列のデータをバックフィルしません。

ステップ5:タスクのデプロイと実行

  1. すべての設定が完了したら、ページ下部の [Save] をクリックして、タスク設定を完了します。

  2. 全データベース同期タスクは直接デバッグをサポートしておらず、実行するには [Operation Center] に公開する必要があります。そのため、新しいタスクまたは編集されたタスクは、[Deploy] 後にのみ有効になります。

  3. タスクを公開する際、[Start immediately after deployment] を選択すると、タスクは自動的に開始されます。それ以外の場合、タスクが公開された後、Data Integration > [Synchronization Task] ページに移動し、対象タスクの [操作] 列でタスクを手動で開始します。

  4. [Name/ID] でタスクの [Tasks] をクリックして、詳細な実行プロセスを表示します。

ステップ 6:アラートの設定

1. アラートルールの追加

Data Integration > Synchronization Task リストで、対応する全データベースのリアルタイムタスクを見つけ、[操作] 列で More > アラーム設定 をクリックしてタスクのアラートポリシーを設定します。

image

(1) Create Rule をクリックしてアラートルールを設定します。

Alert Reason を設定して、Business delay[フェールオーバー]Task statusDDL NotificationTask Resource Utilization などのタスクメトリックを監視し、指定したしきい値に基づいて CRITICAL または WARNING アラートを設定できます。

  • Configure Advanced Parameters で、アラートメッセージの送信間隔を制御し、一度に多くのメッセージを送信することによる無駄やメッセージのバックログを防ぐことができます。

  • アラート理由として Business delayTask status、または Task Resource Utilization を選択した場合、復旧通知を有効にすることで、タスクが正常に戻った後に受信者へ通知することもできます。

(2) アラートルールの管理。

既存のアラートルールは、アラートスイッチを使用して有効または無効にできます。また、アラートレベルに基づいて異なる担当者にアラートを送信することもできます。

2. アラートの表示

展開されたタスク リストで More > Configure Alert Rule をクリックして [アラートイベント] ページを開くと、発生したアラートを表示できます。

タスクの管理

タスクの編集

  1. Data Integration > [Synchronization Task] ページで、作成した同期タスクを見つけ、More 列の Operation をクリックし、次に Edit をクリックします。タスク情報を変更できます。手順はタスク設定と同じです。

  2. 実行中でないタスクについては、設定を変更して保存し、タスクを本番環境にデプロイすると変更が有効になります。

  3. [Running]のタスクでは、Start immediately after deployment オプションを選択せずに編集して公開すると、元の操作ボタンが Apply Updates に変わります。変更をオンライン環境に反映させるには、このボタンをクリックする必要があります。

  4. [更新を適用] をクリックすると、システムはタスクを停止、デプロイ、再起動することで変更を反映します。

    • テーブルを追加するか、既存のテーブルに切り替える場合

      更新を適用する際にチェックポイントを選択することはできません。[OK] をクリックすると、システムは新しいテーブルに対してスキーマ移行完全同期を実行します。完全同期が完了すると、新しいテーブルの増分同期が元のテーブルと並行して開始されます。

    • 他の情報を変更する場合:

      更新を適用する際にチェックポイントを選択できます。[OK] をクリックすると、タスクは指定されたチェックポイントから再開します。チェックポイントを指定しない場合、タスクは最後に停止した時点から再開します。

    変更されていないテーブルは影響を受けません。更新と再起動の後、最後に停止した時点から再開します。

タスクの表示

同期タスクを作成した後、同期タスクページでタスクのリストとその基本情報を表示できます。

image

  • [操作] 列では、同期タスクを Start または 停止 でき、[More] では [編集]View などの他の操作を実行できます。

  • 実行中のタスクについては、Execution Overview で基本的な実行ステータスを確認できます。該当の概要領域をクリックして、実行の詳細を表示することもできます。

    image

ブレークポイントからの再開

シナリオ

タスクを開始または再起動する際にチェックポイントを手動でリセットする操作は、次のシナリオに適しています。

  • タスクの復旧とデータの再開:タスクが中断された場合、中断した時点に開始チェックポイントを手動で設定することで、正確なデータ復旧を保証できます。

  • データ問題のトラブルシューティングとバックトラッキング:同期されたデータに損失や異常が見つかった場合、問題が発生する前の時点にチェックポイントをロールバックして、問題のあるデータをリプレイし、修正することができます。

  • タスク設定の主な変更:宛先テーブルスキーマやフィールドマッピングなど、タスク設定に大幅な調整を行った後は、新しい設定におけるデータの正確性を確保するために、特定の時点にチェックポイントをリセットすることを推奨します。

手順

Start をクリックし、ダイアログボックスで、[Whether to reset the site] を選択します:

image

  • チェックポイントをリセットせずにタスクを直接実行する:タスクは最後に停止した時点 (最後のチェックポイント) から続行されます。

  • チェックポイントをリセットして時間を選択する:タスクは指定した時刻のチェックポイントから開始されます。選択する時間が、ソースのバイナリログで利用可能な最も早い時点以降であることを確認してください。

重要

同期タスクの実行中に、無効なチェックポイントまたは存在しないチェックポイントを示すエラーが発生した場合は、次の解決策をお試しください。

  • チェックポイントをリセットする:タスクを開始する際に、ソースデータベースで利用可能な最も早いチェックポイントを選択してください。

  • ログ保持期間を調整する:データベースのチェックポイントが期限切れになった場合は、データベースのログ保持期間を 7 日間に増やすことを検討してください。

  • データを同期する:データが失われた場合は、完全同期を再度実行するか、オフライン同期タスクを設定して失われたデータを手動で同期することを検討してください。

タスクの運用と保守およびチューニング

タスクの開始後、データ消費の遅延、タスクのストール、またはパフォーマンスの低下などの問題が発生した場合は、「全データベースのリアルタイム同期の運用と保守およびチューニング」をご参照ください。

よくある質問

リアルタイム全データベース同期に関するよくある問題の詳細については、「リアルタイム全データベース同期に関するよくある質問」をご参照ください。

付録:インクリメンタルストリームテーブルのフォーマット

フラット化されたソーステーブルのフィールド

パラメーター

説明

sequence_id

インクリメンタルイベントのレコード ID です。値は一意で、単調増加します。

operation_type

オペレーションタイプ です。有効な値: I、D、U。

execute_time

データに対応するタイムスタンプ です。

before_image

変更前のイメージがキャプチャされたかどうかを示します。有効な値: Y、N。

after_image

変更後のイメージがキャプチャされたかどうかを示します。有効な値: Y、N。

src_datasource

ソースデータソース です。

src_database

ソースデータベース です。

src_table

ソーステーブル です。

フィールド 1

実際のデータフィールド 1 です。

フィールド 2

実際のデータフィールド 2 です。

フィールド 3

実際のデータフィールド 3 です。

JSON にマージされたソースフィールド

パラメーター

説明

sequence_id

インクリメンタルイベントのレコード ID です。値は一意で、単調増加します。

operation_type

オペレーションタイプ です。有効な値: I、D、U。
DDL: ALTER、TRUNCATE、RENAME



execute_time

データに対応するタイムスタンプ です。

before_image

変更前のイメージがキャプチャされたかどうかを示します。有効な値: Y、N。

after_image

変更後のイメージがキャプチャされたかどうかを示します。有効な値: Y、N。

src_datasource

ソースデータソース です。

src_database

ソースデータベース です。

src_table

ソーステーブル です。

ddl_sql

オペレーションが DDL タイプの場合、このフィールドに DDL ステートメントが書き込まれます。

data_columns

JSON オブジェクトにマージされた実際のデータフィールド です。