# Domo エンティティからの読み取り
<a name="domo-reading-from-entities"></a>

**前提条件**

読み取り元の Domo オブジェクト。Data Set や Data Permission Policies などのオブジェクト名が必要です。次の表に、サポートされているエンティティを示します。

**ソースに対応するエンティティ**:


| エンティティ | フィルタリング可能 | 制限をサポートする | Order By をサポートする | Select \$1 をサポートする | パーティション分割をサポートする | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| データセット | はい | あり | あり | あり | あり | 
| Data Permission Policies | なし | なし | なし | あり | なし | 

**例**:

```
Domo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="domo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "dataset",
        "API_VERSION": "v1"
    }
```

## Domo エンティティとフィールドの詳細
<a name="domo-reading-from-entities-field-details"></a>

静的メタデータを持つエンティティ:

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/domo-reading-from-entities.html)

次のエンティティについて、Domo はメタデータを動的に取得するエンドポイントを提供するため、演算子のサポートはエンティティのデータ型レベルでキャプチャされます。

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/domo-reading-from-entities.html)

## パーティショニングクエリ
<a name="domo-reading-from-partitioning"></a>

**フィールドベースのパーティション分割**

Spark で同時実行を使用する場合は、追加の Spark オプション `PARTITION_FIELD`、`LOWER_BOUND`、`UPPER_BOUND`、および `NUM_PARTITIONS` を指定できます。これらのパラメータを使用すると、元のクエリは Spark タスクで同時に実行できるサブクエリの `NUM_PARTITIONS` の数に分割されます。
+ `PARTITION_FIELD`: クエリのパーティション化に使用するフィールドの名前。
+ `LOWER_BOUND`: 選択したパーティションフィールドの**包括的な**下限値。

  DateTime フィールドでは、ISO 形式の値を受け入れます。

  有効な値の例:

  ```
  "2023-01-15T11:18:39.205Z"
  ```

  Date フィールドでは、ISO 形式の値を受け入れます。

  有効な値の例:

  ```
  "2023-01-15"
  ```
+ `UPPER_BOUND`: 選択したパーティションフィールドの**排他的**上限値。

  有効な値の例:

  ```
  "2023-02-15T11:18:39.205Z"
  ```
+ `NUM_PARTITIONS`: パーティション数。

エンティティごとのパーティション分割フィールドのサポートの詳細は、次の表にまとめられています。

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/domo-reading-from-entities.html)

例:

```
Domo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="domo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "dataset",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "permissionTime"
        "LOWER_BOUND": "2023-01-15T11:18:39.205Z"
        "UPPER_BOUND": "2023-02-15T11:18:39.205Z"
        "NUM_PARTITIONS": "2"
    }
```

**レコードベースのパーティション分割**

Spark で並行処理を使用する場合は、追加の Spark オプション `NUM_PARTITIONS` を指定できます。これらのパラメータを使用すると、元のクエリは Spark タスクで同時に実行できるサブクエリの `NUM_PARTITIONS` の数に分割されます。

レコードベースのパーティショニングでは、存在するレコードの合計数が Domo からクエリされ、指定された `NUM_PARTITIONS` 数で割られます。その後、結果のレコード数は、各サブクエリによって同時に取得されます。

例:

```
Domo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="domo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "dataset",
        "API_VERSION": "v1",
        "NUM_PARTITIONS": "2"
    }
```