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DataWorks:MongoDB データソース

最終更新日:Jun 22, 2026

DataWorks は MongoDB との双方向のデータ同期を提供します。このトピックでは、DataWorks が MongoDB に対して提供するデータ同期機能について説明します。

サポートバージョン

MongoDB バージョン 4.x、5.x、6.x、7.x、および 8.0 のみがサポートされます。

注意事項

  • MongoDB データベースに接続するには、そのデータベース用に作成されたアカウントを使用します。ApsaraDB for MongoDB データソースを使用する場合、デフォルトでルートアカウントが作成されます。セキュリティ上の理由から、MongoDB データソースを追加する際には、ルートアカウントを使用しないことを推奨します。

  • MongoDB シャードクラスターを使用する場合、データソースには mongos ノードのアドレスを設定する必要があります。mongod/shard ノードのアドレスは設定しないでください。設定した場合、同期タスクがデータセット全体ではなく、指定された shard からのみデータをクエリする可能性があります。mongosmongod の詳細については、mongos および mongod のドキュメントをご参照ください。

  • 同時実行数が 1 より大きい場合、同期タスクに設定されたコレクション内のすべての _id フィールドは、同じデータ型である必要があります。たとえば、すべての _id フィールドは、string 型または ObjectId 型のいずれかである必要があります。そうでない場合、一部のデータが同期されない可能性があります。

    説明
    • 同時実行数が 1 より大きい場合、タスクは _id フィールドに基づいて分割されます。そのため、このシナリオでは _id フィールドに複数のデータ型が混在することはサポートされていません。_id フィールドに複数のデータ型が含まれている場合は、データ同期の同時実行数を 1 に設定してください。そのためには、splitFactor パラメーターを設定しないか、splitFactor パラメーターを 1 に設定します。

  • Data Integration は配列型をサポートしていません。ただし、MongoDB は配列型をサポートし、強力なインデックス機能を提供します。特定のパラメーターを設定して、文字列を MongoDB の配列に変換できます。変換後、データを MongoDB に並列で書き込むことができます。

  • 自己管理型 MongoDB データベースは、パブリックネットワークアクセスをサポートしていません。Alibaba Cloud 内部ネットワーク経由でのみアクセスできます。

  • Docker を使用してデプロイされた MongoDB クラスターはサポートされていません。

  • query パラメーターを使用して特定の列からデータを読み取ることはできません。

  • バッチ同期タスクで、Data Integration が MongoDB からフィールド構造を取得できない場合、Data Integration はデフォルトで 6 つのフィールドのフィールドマッピングを生成します。フィールド名は col1col2col3col4col5、および col6 です。

  • タスク実行中、デフォルトでは splitVector コマンドがタスクのシャーディングに使用されます。一部の MongoDB バージョンでは splitVector コマンドがサポートされていないため、no such cmd splitVector エラーが発生する可能性があります。このエラーを防ぐには、タスク設定で image アイコンをクリックしてコードエディタに切り替え、MongoDB パラメーター設定に次のパラメーターを追加して splitVector の使用を無効にします。

    "useSplitVector" : false

サポートされるフィールドタイプ

MongoDB Reader でサポートされる MongoDB データ型

Data Integration は、すべての MongoDB データ型をサポートしているわけではありませんが、ほとんどのデータ型をサポートしています。ご使用のデータ型がサポートされていることを確認してください。

Data Integration がサポートされているデータ型を読み取る際、次の操作を実行します。

  • 基本データ型の場合、Data Integration は column パラメーターで設定されたフィールドの名前に基づいて、対応するパスからデータを自動的に読み取ります。詳細については、「付録: MongoDB のサンプルスクリプトとパラメーターの説明」をご参照ください。Data Integration はデータ型も自動的に変換します。列の type プロパティを指定する必要はありません。

    タイプ

    バッチ読み取り (MongoDB Reader)

    説明

    ObjectId

    サポート

    オブジェクト ID 型です。

    Double

    サポート

    64 ビット浮動小数点数型です。

    32-bit integer

    サポート

    32 ビット整数です。

    64-bit integer

    サポート

    64 ビット整数です。

    Decimal128

    サポート

    Decimal128 型です。

    説明

    フィールドがネストされた型または combine 型として設定されている場合、JSON シリアル化中にオブジェクトとして処理されます。データを 10 進数として出力するには、decimal128OutputType パラメーターを追加し、bigDecimal に設定する必要があります。

    String

    サポート

    文字列型です。

    Boolean

    サポート

    ブール型です。

    Timestamp

    サポート

    タイムスタンプ型です。

    説明

    BsonTimestamp はタイムスタンプを格納します。タイムゾーンの影響を考慮する必要はありません。詳細については、「MongoDB のタイムゾーンの問題」をご参照ください。

    Date

    サポート

    日付型です。

  • 一部の複雑なデータ型については、列の type プロパティを設定してカスタム処理を実行できます。

    タイプ

    バッチ読み取り (MongoDB Reader)

    説明

    Document

    サポート

    埋め込みドキュメント型です。

    • type プロパティが設定されていない場合、Document は JSON シリアル化を使用して直接変換されます。

    • type プロパティが document に設定されている場合、フィールドはネストされた型になります。MongoDB Reader はパスに基づいて Document のプロパティを読み取ります。詳細な例については、後述の「例 2: 多階層にネストされた Document の再帰的解析」をご参照ください。

    Array

    サポート

    配列型です。

    • type が array.json または arrays に設定されている場合、データは JSON シリアル化を使用して直接処理されます。

    • type が array または document.array に設定されている場合、要素は文字列に連結されます。区切り文字は、column の splitter プロパティで指定され、デフォルトはカンマ (,) です。

    重要

    Data Integration は配列型をサポートしていません。ただし、MongoDB は配列型をサポートし、強力なインデックス機能を提供します。特定のパラメーターを設定して、文字列を MongoDB の配列に変換できます。変換後、データを MongoDB に並列で書き込むことができます。

Data Integration の特殊なデータ型: combine

タイプ

バッチ読み取り (MongoDB Reader)

説明

Combine

サポート

Data Integration のカスタムデータ型です。

type が combine に設定されている場合、MongoDB Reader は設定された列に対応するキーを削除し、ドキュメント全体の他のすべての情報を JSON 出力にシリアル化します。詳細な例については、後述の「例 1: combine 型の使用」をご参照ください。

MongoDB Reader のデータ型マッピング

次の表に、MongoDB Reader の MongoDB データ型と Data Integration データ型のマッピングを示します。

変換後の型カテゴリ

MongoDB データ型

LONG

INT、LONG、document.INT、および document.LONG

DOUBLE

DOUBLE および document.DOUBLE

STRING

STRING、ARRAY、document.STRING、document.ARRAY、および COMBINE

DATE

DATE および document.DATE

BOOLEAN

BOOL および document.BOOL

BYTES

BYTES および document.BYTES

MongoDB Writer のデータ型マッピング

型カテゴリ

MongoDB データ型

Integer

INT および LONG

Floating-point

DOUBLE

String

STRING および ARRAY

Date and time

DATE

Boolean

BOOL

Binary

BYTES

例 1: combine 型の使用

MongoDB Reader プラグインの combine データ型を使用すると、MongoDB ドキュメント内の複数のフィールドを単一の JSON 文字列にマージできます。たとえば、3 つの MongoDB ドキュメントから MaxCompute にフィールドをインポートするとします。次の例では、フィールドはキーと値のペアではなくキーで表されます。フィールド a と b は 3 つのドキュメントすべてに共通であり、x_n は可変フィールドです。

  • doc1: a b x_1 x_2

  • doc2: a b x_2 x_3 x_4

  • doc3: a b x_5

設定ファイルでは、1 対 1 のマッピングが必要なフィールドを明示的に指定する必要があります。マージするフィールドには、ドキュメント内の既存のフィールド名とは異なる新しい名前を割り当て、type を COMBINE に設定します。次のコードに例を示します。

"column": [
{
"name": "a",
"type": "string",
},
{
"name": "b",
"type": "string",
},
{
"name": "doc",
"type": "combine",
}
]

次の表に、MaxCompute での最終的な出力を示します。

odps_column1

odps_column2

odps_column3

a

b

{x_1,x_2}

a

b

{x_2,x_3,x_4}

a

b

{x_5}

説明

combine 型を使用して MongoDB ドキュメント内の複数のフィールドをマージした後、出力が MaxCompute にマッピングされると、共通フィールドは自動的に削除されます。ドキュメントの固有フィールドのみが保持されます。

たとえば、a と b はすべてのドキュメントに共通のフィールドです。ドキュメント doc1: a b x_1 x_2 のフィールドを combine 型を使用してマージすると、出力は {a,b,x_1,x_2} になります。この結果が MaxCompute にマッピングされると、共通フィールド a と b は削除されます。最終的な出力は {x_1,x_2} になります。

例 2: 多階層にネストされた Document の再帰的解析

MongoDB のドキュメントに複数のネストレベルがある場合、document 型を設定して再帰的に解析できます。次のコードに例を示します。

  • MongoDB のソースデータ:

    {
        "name": "name1",
        "a":
        {
            "b":
            {
                "c": "this is value"
            }
        }
    }
  • MongoDB の列設定:

    {"name":"_id","type":"string"}
    {"name":"name","type":"string"}
    {"name":"a.b.c","type":"document"}

    設定が完了すると、ソースフィールドと宛先フィールドは次のようにマッピングされます: _idid に、namename に、a.b.cc にマッピングされます。

上記の設定により、ネストされたソースフィールド a.b.c の値が宛先フィールド c に書き込まれます。同期タスクが実行されると、宛先に書き込まれるデータは this is value になります。

データソースの追加

DataWorks で同期タスクを開発する前に、「データソース管理」の指示に従って、必要なデータソースを DataWorks に追加する必要があります。データソースを追加する際に、DataWorks コンソールでパラメーターの説明を表示して、パラメーターの意味を理解できます

データ同期タスクの開発

同期タスクの設定のエントリポイントと手順については、次の設定ガイドをご参照ください。

単一テーブルのバッチ同期タスクの設定

単一テーブルのリアルタイム同期タスクの設定

単一テーブルのリアルタイム同期タスクの設定」をご参照ください。

データベース全体の同期タスクの設定

データベース全体のバッチ同期、完全および増分リアルタイム同期、またはシャード化されたデータベースからのリアルタイム同期のタスクを設定できます。詳細については、「データベース全体のバッチ同期タスク」および「データベース全体のリアルタイム同期タスクの設定」をご参照ください。

ベストプラクティス

よくある質問

付録: MongoDB のサンプルスクリプトとパラメーターの説明

コードエディタを使用したバッチ同期タスクの設定

コードエディタを使用してバッチ同期タスクを設定する場合、統一されたスクリプト形式の要件に基づいて、スクリプトに関連パラメーターを設定する必要があります。詳細については、「スクリプトモードでの設定」をご参照ください。次の情報は、コードエディタを使用してバッチ同期タスクを設定する際に、データソースに対して設定する必要があるパラメーターについて説明します。

Reader スクリプトのサンプル

次のスクリプトは、MongoDB からローカル環境にデータを抽出するように設定されたタスクの例です。パラメーターの詳細については、後続のパラメーターの説明をご参照ください。

重要
  • コードを実行する前に、コメントを削除してください。

  • array から特定の要素を抽出することはできません。

{
    "type":"job",
    "version":"2.0",// バージョン番号。
    "steps":[
        {
            "category": "reader",
            "name": "Reader",
            "parameter": {
                "datasource": "datasourceName", // データソース名。
                "collectionName": "tag_data", // コレクション名。
                "query": "", // データフィルタリングクエリ。
                "column": [
                    {
                        "name": "unique_id", // フィールド名。
                        "type": "string" // フィールドタイプ。
                    },
                    {
                        "name": "sid",
                        "type": "string"
                    },
                    {
                        "name": "user_id",
                        "type": "string"
                    },
                    {
                        "name": "auction_id",
                        "type": "string"
                    },
                    {
                        "name": "content_type",
                        "type": "string"
                    },
                    {
                        "name": "pool_type",
                        "type": "string"
                    },
                    {
                        "name": "frontcat_id",
                        "type": "array",
                        "splitter": ""
                    },
                    {
                        "name": "categoryid",
                        "type": "array",
                        "splitter": ""
                    },
                    {
                        "name": "gmt_create",
                        "type": "string"
                    },
                    {
                        "name": "taglist",
                        "type": "array",
                        "splitter": " "
                    },
                    {
                        "name": "property",
                        "type": "string"
                    },
                    {
                        "name": "scorea",
                        "type": "int"
                    },
                    {
                        "name": "scoreb",
                        "type": "int"
                    },
                    {
                        "name": "scorec",
                        "type": "int"
                    },
                    {
                        "name": "a.b",
                        "type": "document.int"
                    },
                    {
                        "name": "a.b.c",
                        "type": "document.array",
                        "splitter": " "
                    }
                ]
            },
            "stepType": "mongodb"
        },
        { 
            "stepType":"stream",
            "parameter":{},
            "name":"Writer",
            "category":"writer"
        }
    ],
    "setting":{
        "common": { 
            "column": { 
                "timeZone": "GMT+0" // タイムゾーン。
            } 
        },
        "errorLimit":{
            "record":"0"// エラーレコード数。
        },
        "speed":{
            "throttle":true,// 速度制限を有効にするかどうかを指定します。このパラメーターを false に設定すると、速度制限は無効になり、mbps パラメーターは有効になりません。このパラメーターを true に設定すると、速度制限が有効になります。
            "concurrent":1, // 同時実行タスク数。
            "mbps":"12"// 速度制限レート。1 mbps = 1 MB/s。
        }
    },
    "order":{
        "hops":[
            {
                "from":"Reader",
                "to":"Writer"
            }
        ]
    }
}

パラメーター

説明

datasource

データソースの名前。コードエディタでは、このパラメーターの値は追加されたデータソースの名前と同じである必要があります。

collectionName

MongoDB コレクションの名前。

hint

hint パラメーターは、クエリオプティマイザーにクエリに対して特定のインデックスを使用させ、パフォーマンスを向上させることができます。詳細については、「hint パラメーター」をご参照ください。例:

{
"collectionName":"test_collection",
"hint":"{age:1}"
}

column

MongoDB から読み取るドキュメントフィールドを指定する配列。

  • name: column の名前。

  • type パラメーターでサポートされる型は次のとおりです。

    • string: 文字列。

    • long: 整数。

    • double: 浮動小数点数。

    • date: 日付。

    • bool: ブール値。

    • bytes: バイナリシーケンス。

    • arrays: ["a","b","c"] のような JSON 文字列として読み取ります。

    • array: a,b,c のように、要素が splitter で区切られた文字列として読み取ります。arrays 形式を使用することを推奨します。

    • combine: MongoDB Reader プラグインを使用してデータを読み取る際に、MongoDB ドキュメント内の複数のフィールドを単一の JSON 文字列にマージできます。

  • splitter: MongoDB は配列型をサポートしていますが、Data Integration フレームワークはサポートしていません。そのため、MongoDB から読み取った配列型は、この区切り文字を使用して文字列にマージする必要があります。

batchSize

バッチで取得するレコード数。このパラメーターはオプションです。デフォルト値: 1000

cursorTimeoutInMs

カーソルのタイムアウト期間。このパラメーターはオプションです。デフォルト値: 1000 * 60 * 10 = 600000cursorTimeoutInMs が負の値に設定されている場合、カーソルはタイムアウトしません。

説明
  • カーソルがタイムアウトしないように設定することは推奨しません。クライアントプログラムが予期せず終了した場合、タイムアウトしないカーソルは、サービスが再起動されるまで MongoDB サーバー上に残ります。

  • カーソルのタイムアウトが発生した場合は、次の操作を実行できます。

    • batchSize パラメーターを使用して、バッチで取得するレコード数を減らします。

    • cursorTimeoutInMs パラメーターを使用して、カーソルのタイムアウト期間を延長します。

query

このパラメーターを使用して、返される MongoDB データをフィルタリングします。指定された時間形式のみがサポートされます。UNIX タイムスタンプ形式は直接サポートされていません。

説明
  • query パラメーターは JavaScript 構文をサポートしていません。

  • 指定された列からのデータの読み取りはサポートされていません。

query パラメーターの一般的な例を次に示します。

  • ステータスが normal のデータをクエリします。

    {
      ...
      "query":"{ status: "normal"}"
      ...
    }
  • status: "normal"

    {
      ...
      "query":"{ status: { $in: [ "normal", "forbidden" ] }}"
      ...
    }
  • AND 構文: ステータスが normal で、年齢が 30 未満のデータをクエリします。

    {
      ...
      "query":"{ status: "normal", age: { $lt: 30 }}"
      ...
    }
  • 日付構文: 作成時刻が 2022-12-01 00:00:00.000 以上のデータをクエリします。+0800 は UTC+8 タイムゾーンを示します。

    {
      ...
      "query":"{ createTime:{$gte:ISODate('2022-12-01T00:00:00.000+0800')}}"
      ...
    }
  • スケジューリングパラメータープレースホルダー付きの日付構文: 作成時刻が特定の時点以上のデータをクエリします。

    {
      ...
      "query":"{ createTime:{$gte:ISODate('$[yyyy-mm-dd]T00:00:00.000+0800')}}"
      ...
    }
    説明

    スケジューリングパラメーターの詳細については、「シナリオ: Data Integration におけるスケジューリングパラメーターの典型的な適用シナリオ」をご参照ください。バッチタスクの増分同期を実装する方法については、「Data Integration でのスケジューリングパラメーターの使用」をご参照ください。

  • 時間以外のフィールドの増分同期。

    代入ノードを使用してフィールドをターゲットデータ型に処理し、それを Data Integration に渡してデータ同期を行うことができます。たとえば、MongoDB の増分フィールドが UNIX タイムスタンプである場合、代入ノードを使用して、エンジン関数を使用して時間型のフィールドを UNIX タイムスタンプに変換できます。その後、タイムスタンプをバッチ同期タスクに渡すことができます。代入ノードの使用方法の詳細については、「代入ノード」をご参照ください。

説明

MongoDB のクエリ構文の詳細については、MongoDB の公式ドキュメントをご参照ください。

splitFactor

深刻なデータスキューが存在する場合、同時実行数を増やさずに、より細かい粒度のシャーディングを実現するために splitFactor を増やすことを検討してください。

Writer スクリプトのサンプル

次のスクリプトは、MongoDB にデータを書き込むように設定されたデータ同期タスクの例です。パラメーターの詳細については、後続のパラメーターの説明をご参照ください。

{
    "type": "job",
    "version": "2.0",// バージョン番号。
    "steps": [
        {
            "stepType": "stream",
            "parameter": {},
            "name": "Reader",
            "category": "reader"
        },
        {
            "stepType": "mongodb",// プラグイン名。
            "parameter": {
                "datasource": "",// データソース名。
                "column": [
                    {
                        "name": "_id",// 列名。
                        "type": "ObjectId"// データ型。replaceKey が _id の場合、type を ObjectId に設定する必要があります。type を string に設定すると、置き換えは失敗します。
                    },
                    {
                        "name": "age",
                        "type": "int"
                    },
                    {
                        "name": "id",
                        "type": "long"
                    },
                    {
                        "name": "wealth",
                        "type": "double"
                    },
                    {
                        "name": "hobby",
                        "type": "array",
                        "splitter": " "
                    },
                    {
                        "name": "valid",
                        "type": "boolean"
                    },
                    {
                        "name": "date_of_join",
                        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",
                        "type": "date"
                    }
                ],
                "writeMode": {// 書き込みモード。
                    "isReplace": "true",
                    "replaceKey": "_id"
                },
                "collectionName": "datax_test"// コレクション名。
            },
            "name": "Writer",
            "category": "writer"
        }
    ],
    "setting": {
        "errorLimit": {// エラーレコード数。
            "record": "0"
        },
        "speed": {
            "throttle": true,// 速度制限を有効にするかどうかを指定します。このパラメーターを false に設定すると、速度制限は無効になり、mbps パラメーターは有効になりません。このパラメーターを true に設定すると、速度制限が有効になります。
            "concurrent": 1,// 同時実行タスク数。
            "mbps": "1"// 速度制限レート。1 mbps = 1 MB/s。
        },
       "jvmOption": "-Xms1024m -Xmx1024m"
    },
    "order": {
        "hops": [
            {
                "from": "Reader",
                "to": "Writer"
            }
        ]
    }
}

Writer スクリプトのパラメーター

パラメーター

説明

必須

デフォルト値

datasource

データソースの名前。コードエディタでは、このパラメーターの値は追加されたデータソースの名前と同じである必要があります。

はい

なし

collectionName

MongoDB コレクションの名前。

はい

なし

column

MongoDB に書き込むドキュメントフィールドを指定する配列。

  • name: 列の名前。

  • type: 列の型。

    • int: 32 ビット整数。

    • string: 文字列。

    • array: splitter パラメーターは必須です。ソース文字列を分割するために使用されます。例:

      ソースデータが a,b,c で、splitter がカンマ (,) に設定されている場合、データは配列 ["a","b","c"] に分割され、MongoDB に書き込まれます。

      {"type":"array","name":"col_split_array","splitter":",","itemtype":"string"}
      説明

      array タイプの場合、itemtype パラメーターは以下の列挙型をサポートします: doubleintlongboolbytes、および string

    • json: JSON 文字列。

    • long: long 整数。

    • date: 日付。

    • double: 浮動小数点数。

    説明

    MongoDB Writer はネストされた型の書き込みもサポートしています。type プレフィックス document. を追加して、ネストされた型を示します。name パラメーターにカスケード名を設定できます。例:

    {"type":"document.string","name":"col_nest.col_string"}
    {"type":"document.array","name":"col_nest.col_split_array","splitter":",","itemtype":"string"}
  • splitter: 特殊な区切り文字。文字列を文字配列に分割する必要がある場合にのみ、このパラメーターを使用します。文字列は指定された区切り文字を使用して配列に分割され、MongoDB に格納されます。

はい

なし

writeMode

転送中にデータを上書きするかどうかを指定します。これには isReplacereplaceKey が含まれます:

  • isReplace: true に設定すると、同じ replaceKey に対して上書き操作が実行されます。false に設定すると、上書き操作は実行されません。

  • replaceKey: 各レコードのビジネスプライマリキーを指定します。これは上書きに使用されます。replaceKey には複数のキーはサポートされていません。これは通常、MongoDB のプライマリキーを指します。

説明

isReplace が true に設定され、_id フィールド以外のフィールドが replaceKey として設定されている場合、ランタイム中に次のようなエラーが発生する可能性があります:

After applying the update, the (immutable) field '_id' was found to have been altered to _id: "2"

これは、書き込まれるデータに _idreplaceKey と一致しないレコードが含まれているためです。詳細については、よくある質問の「エラー: After applying the update, the (immutable) field '_id' was found to have been altered to _id: "2"」をご参照ください。

いいえ

なし

preSql

MongoDB にデータを書き込む前に実行する事前操作 (既存データのクリアなど)。preSql が空の場合、事前操作は設定されません。preSql を設定する場合、その値が JSON 構文に準拠していることを確認してください。

いいえ

なし

Data Integration タスクを実行すると、設定された preSql が最初に実行されます。実際のデータ書き込みフェーズは、preSql の実行が完了した後にのみ開始されます。preSql パラメーターは、書き込まれるデータの内容には影響しません。preSql パラメーターは、Data Integration にべき等実行を提供します。たとえば、preSql を使用して、ビジネスルールに基づいて各タスク実行前に既存データをクリアできます。この場合、タスクが失敗した場合は、Data Integration タスクを再実行するだけで済みます。

preSql の形式要件は次のとおりです。

  • type フィールドを設定して、事前操作のタイプを指定する必要があります。サポートされている値は drop と remove です。例: "preSql":{"type":"remove"}

    • drop: コレクションとその中のデータを削除します。削除するコレクションは collectionName パラメーターで指定されます。

    • remove: 条件に基づいてデータを削除します。

    • json: JSON オブジェクトを使用して、データ削除の条件を指定できます。例: "preSql":{"type":"remove", "json":"{'operationTime':{'$gte':ISODate('${last_day}T00:00:00.424+0800')}}"}。この例では、${last_day}$[yyyy-mm-dd] 形式の DataWorks スケジューリングパラメーターです。必要に応じて、他の MongoDB がサポートする条件演算子 (例: $gt、$lt、$gte、$lte)、論理演算子 (例: and、or)、または関数 (例: max、min、sum、avg、ISODate) も使用できます。

      Data Integration は、次の標準 MongoDB API を使用してデータ削除を実行します。

      query=(BasicDBObject) com.mongodb.util.JSON.parse(json);        
      col.deleteMany(query);
      説明

      条件に基づいてデータを削除するには、JSON 設定を使用することを推奨します。

    • item: item にデータフィルタリングのための列名 (name)、条件 (condition)、および列の値 (value) を設定できます。例: "preSql":{"type":"remove","item":[{"name":"pv","value":"100","condition":"$gt"},{"name":"pid","value":"10"}]}

      Data Integration は、設定された item 条件に基づいてクエリ条件を構築し、標準の MongoDB API を使用して削除を実行します。例: col.deleteMany(query);

  • preSql が認識されない場合、事前削除操作は実行されません。