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

**前提条件**

読み取り元の ServiceNow Tables オブジェクト。pa\$1bucket や Incident などのオブジェクト名が必要になります。

**例**:

```
servicenow_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="servicenow",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "pa_buckets",
        "API_VERSION": "v2"
        "instanceUrl": "https://<instance-name>.service-now.com"
    }
)
```

**ServiceNow エンティティとフィールドの詳細**:

次のエンティティについて、ServiceNow はメタデータを動的に取得するためのエンドポイントを備えているため、オペレータのサポートは各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/servicenow-reading-from-entities.html)

**注記**  
構造体データ型は、コネクタの応答で文字列データ型に変換されます。

**注記**  
`DML_STATUS` は、CREATED/UPDATED レコードの追跡に使用される追加のユーザー定義属性です。

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

**フィールドベースのパーティショニング**:

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。

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/servicenow-reading-from-entities.html)
+ `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、SPark SQL クエリで使用される Spark タイムスタンプ形式を受け入れます。

  有効な値の例は次のとおりです:

  ```
  "2024-01-30T06:47:51.000Z"
  ```
+ `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。
+ `NUM_PARTITIONS`: パーティション数。

次の表に、エンティティパーティション分割フィールドのサポートの詳細を示します:

例:

```
servicenow_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="servicenow",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "pa_buckets",
        "API_VERSION": "v2",
        "instanceUrl": "https://<instance-name>.service-now.com"
        "PARTITION_FIELD": "sys_created_on"
        "LOWER_BOUND": "2024-01-30T06:47:51.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-06-30T06:47:51.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }
```

**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` 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 ServiceNow API 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。
+ `NUM_PARTITIONS`: パーティション数。

例:

```
servicenow_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="servicenow",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "pa_buckets",
        "API_VERSION": "v2",
        "instanceUrl": "https://<instance-name>.service-now.com"
        "NUM_PARTITIONS": "2"
    }
```