# Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "はじめに" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.894Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store ## はじめに Data Storeは、アプリケーションの永続データ（バックエンド情報やエンドユーザーデータを含む）を保存するためのクラウドベースのリレーショナルデータベース管理システムとして機能するCatalyst Cloud Scaleコンポーネントです。テーブルの作成、レコードの変更、フィールド特性の設定、データの効率的な管理などの操作を実行する機能はCatalystによって提供されており、スケーラビリティ、信頼性、および他のサービスとのシームレスな統合が保証されています。これらのアクションは数回のボタンクリックで実行できます。また、ZCQLでクエリを実行してデータ操作を管理することもできます。 Data Store内の各テーブルにスコープと権限を設定することもできます。これらは、テーブルのデータの可用性と、各テーブルに対するさまざまなユーザーロールに付与されるアクセスレベルを定義します。Data StoreはAPIおよびアプリケーションプラットフォームのSDKと連携し、さまざまな操作に対するアプリケーションからのHTTPリクエストを処理するために使用できます。 Catalystには、Data Storeで実行する分析クエリを処理するために特別に構築された、組み込みの独自OLAP（オンライン分析処理）データベース機能が付属しています。あらゆる規模のデータセットに対して即座に結果を得るために、Data Storeのプライマリリレーショナルデータベースの代わりに、OLAPデータベースで直接高度な分析クエリを実行できます。 #### Catalyst Data Storeの主な機能 * クエリ操作を実行せずに、コンソールでデータベースの作成やテーブルの管理ができます。 * ZCQLクエリ操作でアクセスできます。これにより、データ処理をより細かく制御し、特定の要件に対応できます。 * 分析クエリを専用に処理する組み込みのOLAPデータベースが付属しています。 * APIおよびプラットフォーム固有のSDKと連携して、データ操作を実行できます。 * キューを使用してバックグラウンドで大量のデータ挿入を処理できます。 * スコープと権限に基づいて、クライアントデバイスからアクセスおよび変更できます。 * スケーラビリティとユニバーサルアクセスを保証するクラウドストレージを含みます。 * プロジェクトのさまざまなコラボレーター間でデータと更新の同期を提供します。 * Catalyst Searchを使用して、インデックス付きカラムでの高度な検索をサポートします。 * 一括読み取り、一括書き込み、および一括削除操作をサポートします。 * Metricsは、Data Storeの以下の使用状況情報を表示します - テーブル数と行数の履歴。 #### SDKおよびAPIドキュメント Catalystは、Data Storeでさまざまな操作を実行するための複数のAPIを提供しています。また、Catalyst SDKパッケージでさまざまなData Store機能にアクセスすることもできます。これらのプログラミング環境での作業に関する詳細情報とコードサンプルについては、以下のヘルプページを参照してください: * Data Store - Java SDK * Data Store - Node.js SDK * Data Store - Python SDK * Data Store - Web SDK * Data Store - API -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブル" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.894Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/tables/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # テーブル Catalyst Data Storeにテーブルを作成して、アプリケーションのデータを保存できます。テーブルにカラムを作成して類似データを分類・グループ化し、レコードを作成できます。 Catalystの用語では、Data Storeの行はテーブルの個々のレコードを表し、カラムはテーブルに作成されたフィールドを表します。 <br /> ### 新しいテーブルの作成 Data Storeに新しいテーブルを作成するには: 1. Catalyst Cloud Scaleコンソールの_Storage_の下にあるData Storeに移動します。 2. _Data Store_ページで、Create a new Tableをクリックします。<br /> <br /> 3. テキストボックスにTable Nameを入力し、Createをクリックします。<br /> <br /> 注意: テーブル名には英数字とアンダースコアのみ使用できます。空白や特殊文字を含めないでください。テーブル名は数字で始めることもできません。 テーブルが作成され、_Data Store_ページに表示されます。作成したすべてのテーブルは、ページの左側に一覧表示されます。 <br /> テーブルが作成されると、一意のTable IDが自動的に作成されます。SDKやAPIで作業する際に、テーブルを参照するために使用できます。Table IDは、リストからテーブルをクリックすると、テーブル名の下に表示されます。 検索ボックスを使用して、名前で特定のテーブルを検索できます。 Data Storeに新しいテーブルを作成すると、その特性のデフォルトカラムのセットが自動的に作成されます。これらのカラムの詳細については、次のセクションを参照してください。 <br /> ### テーブル名の更新 Data Storeでテーブル名を更新するには: 1. _Data Store_ページで、名前を変更するテーブルの省略記号アイコンをクリックし、Editをクリックします。<br /> <br /> 2. テーブルの新しい名前を入力し、Updateをクリックします。<br /> <br /> ### テーブルのトランケート トランケート操作は、テーブルのスキーマを保持したまま、テーブル内のすべてのレコードを削除します。操作が終了した後も、テーブルのカラムとテーブルのメタデータは引き続き利用できます。 テーブルに新しいデータセットを定期的に再入力し、古いデータをクリアしたい場合にテーブルをトランケートできます。新しいテーブルをゼロから作成するのを避け、事前定義されたスキーマを持つ既存のテーブルを使用したい場合にも、この操作を実行できます。 <br /> Data Storeでテーブルをトランケートするには: 1. トランケートするテーブルの省略記号アイコンをクリックし、Truncateをクリックします。<br /> <br /> 2. ポップアップウィンドウに「**TRUNCATE**」と入力して操作を確認し、Confirmをクリックします。<br /> <br /> トランケートプロセスが開始されます。Catalystスケジューラーがバックグラウンドで実行され、操作を実行します。トランケート操作の進行中でも、Data Storeで他の操作を実行できます。 トランケートが完了すると、コンソールで操作のステータスに関する通知を受け取ります。 <br /> ### テーブルの削除 Data Storeからテーブルを削除するには: 1. 削除するテーブルの省略記号アイコンをクリックし、Deleteをクリックします。<br /> <br /> 2. 確認ポップアップでYes, Proceedをクリックします。<br /> <br /> テーブルがData Storeから削除されました。 <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "カラム" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.894Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/columns/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # カラム テーブルの_Schema View_ページには、テーブルに作成されたカラムが表示されます。前のセクションで説明したように、テーブルが作成されると、デフォルトで一連のカラムが自動的に作成されます。 <br /> <br /> ### デフォルトカラム すべてのテーブルに存在する4つのデフォルトカラムは以下のとおりです: * ROWID: テーブル内の特定のレコードの一意のIDまたは主キーを表します。新しいレコードを追加すると、そのレコードのROWID値が自動的に作成されます。 * CREATORID: Catalystアカウントユーザーの一意のIDを表します。 * CREATEDTIME: 特定のレコードが作成された時刻を示します。 * MODIFIEDTIME: レコードが最後に変更された時刻を示します。 これら4つのデフォルトカラムに加えて、新しく作成したカラムはデフォルトカラムの下のSchema Viewページに一覧表示されます。 注意: ROWIDおよびCREATORIDカラムの値は変更できません。 <br /> ### カラムの特性 Catalyst Data Storeのすべてのカラムには、カラムの構造と動作を定義する一連の特性が含まれています。7つのカラム特性は以下のとおりです: 1. Column ID: テーブル内の特定のカラムの一意のIDです。新しいカラムを追加すると、レコードのColumn ID値が自動的に作成されます。Column ID値は変更できません。 2. Column Name: カラムの名前です。 3. Data Type: Catalystは以下のデータ型をサポートしています: <br /> * Text: Var Charデータ型よりも多くの文字を格納できる長文テキストデータ型で、最大10,000文字です。 * Var Char: 文字と数字を保持できる可変長文字データ型で、最大255文字です。 * Date: YYYY-MM-DD形式の日付値 * DateTime: YYYY-MM-DDおよびHH:MM:SS形式の日付と時刻の値 * Int: 4バイト整数データ型で、最大10桁です。 * Double: 倍精度浮動小数点数で、小数部分を含めて最大17桁です。 * Boolean: ブール値は'true'または'false'のいずれかです。 * BigInt: 8バイト整数データ型で、最大19桁です。 * Foreign Key: 別のテーブルの主キーを参照します。 * Encrypted text : 暗号化された長文テキストデータ型で、最大10,000文字です。 4. Default Value: ユーザーがカラムの値を空のままにした場合、カラムにデフォルト値が設定されます。 5. Search Index Constraint: カラムに対して_Search Index_制約が有効になっている場合、テーブル内のそのカラムに対して全文検索インデックスが作成されます。これにより、アプリケーションでCatalyst Search統合を使用する際に、そのカラムの検索が可能になります。 6. IsUnique Constraint: カラムに対してIsUnique制約が有効になっている場合、そのカラムが一意の値を含むことを示し、テーブル内の同じカラムに重複する値が存在する可能性を排除します。 7. IsMandatory Validator: カラムに対してIsMandatoryバリデーターが有効になっている場合、そのカラムには空でないデータ値を含める必要があります。IsMandatoryバリデーターが有効なカラムに値を追加せずにスキップしようとすると、エラーメッセージが生成されます。 8. PII/ePHI Validator: 個人識別情報（PII）/電子保護医療情報バリデーター（ePHI）は、HIPAAやGDPRガイドラインなど、関連するすべてのデータおよびプライバシー保護法に準拠して保存・管理する必要がある機密ユーザーデータを示します。このような機密データの例には、識別可能な健康情報（IIHI）、名前、住所、電話番号などの個人情報および連絡先情報、医療記録番号（MRN）やメディケア受給者識別子（MBI）を含む医療履歴および医療情報、社会保障番号や車両識別子などの身元情報、およびこの範囲に該当するその他のユーザーデータが含まれます。機密ユーザーデータを含むカラムに対しては、PII/ePHIバリデーターを有効にする必要があります。<br /><br />このバリデーターがカラムに対して有効になっている場合、Catalystアカウント管理者および必要な権限を持つプロジェクトメンバーは、コンソールのAudit LogsにあるApplication Logsセクションで、これらのカラムで実行されたすべてのアクティビティを確認できます。アクティビティには、機密カラム内の行の作成、更新、または削除が含まれます。 これらのカラム特性のうち、_IsUnique_や_IsMandatory_などは複数のデータ型で使用できます。_Search Index_制約と_Default Value_は、_Text_を除くすべてのデータ型で使用できます。*PII/ePHI*バリデーターはすべてのデータ型で使用できます。 _Var Char_データ型には、入力可能な最大文字数を定義するMax Lengthという追加の特性があります。Catalystがサポートするmax Lengthの最大値は255文字です。これより大きい値を指定することはできません。この値を編集する場合は、常に以前のMax Length値よりも大きい値を指定する必要があります。 同様に、_Foreign Key_データ型には2つの追加の特性があります: 1. Parent Table: 主キーが参照されるべきテーブル 2. On Delete: 親テーブルの主キーカラムが削除された場合に実行されるアクション。NullとCascadeの2つのオプションがあります。<br /> Nullを選択した場合、親テーブルの主キーカラムが削除されると、外部キーの値はnullに設定されます。Cascadeを選択した場合、親テーブルの主キーカラムが削除されると、外部キーカラム全体が削除されます。 すべてのカラム特性の値は、すべてのテーブルの4つのデフォルトカラム（ROWID、CREATORID、CREATEDTIME、MODIFIED TIME）に事前に入力されていますが、Default Value特性を除きます。デフォルトカラムのColumn ID値は自動的に作成され、Default Value特性はnullです。 デフォルトカラムのその他のカラム特性の事前入力値は以下のとおりです: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th><strong>カラム名</strong></th> <th><strong>データ型</strong></th> <th><strong>Search Indexed</strong></th> <th><strong>IsUnique</strong></th> <th><strong>IsMandatory</strong></th> <th><strong>PII/ePHI</strong></th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>ROWID</td> <td>BigInt</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> </tr> <tr> <td>CREATORID</td> <td>BigInt</td> <td>True</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> </tr> <tr> <td>CREATEDTIME</td> <td>DateTime</td> <td>True</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> </tr> <tr> <td>MODIFIEDTIME</td> <td>DateTime</td> <td>True</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> </tr> </tbody> </table> ### 新しいカラムの作成 注意: Catalystでは、開発環境でテーブルごとに最大100カラムを作成できます。この上限の引き上げをご希望の場合は、support@zohocatalyst.comまでサポートにお問い合わせください。各リクエストはケースバイケースで対応いたします。本番環境ではカラム作成に上限はありません。 Data Storeでテーブルに新しいカラムを作成するには: 1. テーブルの_Schema View_セクションで、\[+New Column\]をクリックします。<br /> <br /> 2. Column Nameを入力し、ドロップダウンリストからData Typeを選択します。<br /> <br /> 3. データ型に必要な詳細を入力し、必要な制約とバリデーターを有効にします。<br /> <br /> 注意: カラム名には英数字と特定の特殊文字のみ使用できます。空白を含めないでください。 4. Createをクリックします。 これでカラムが作成され、テーブルの_Schema View_ページにその特性とともに一覧表示されます。検索ボックスを使用して、名前で特定のカラムを検索できます。 <br /> <br /> ### カラムの編集 _Schema View_ページから、テーブル内のカラムの特定の特性を編集できます。カラムが作成された後に編集できない特性には、_Column ID_、_Data Type_、および_IsUnique_制約があります。 Data Storeでテーブル内のカラムを編集するには: 1. テーブルの_Schema View_セクションで、編集が必要なカラムの省略記号アイコンをクリックし、Editをクリックします。<br /> <br /> 2. 必要な変更を行い、Updateをクリックします。<br /> <br /> <br /> ### カラムの削除 Data Storeでカラムを削除するには: 1. テーブルの_Schema View_セクションで、削除が必要なカラムの省略記号アイコンをクリックし、Deleteをクリックします。<br /> <br /> 2. 確認ウィンドウのポップアップでYes, Proceedをクリックします。<br /> <br /> これでカラムがテーブルから削除されました。 <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "スコープと権限" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.894Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/scopes-and-permissions/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # スコープと権限 Data Storeのスコープと権限の設定では、すべてのテーブルに対してTable ScopesとTable Permissionsを定義できます。これらの設定を使用して、データの可用性をカスタマイズし、不正アクセスを防止できます。 <br /> ### テーブルスコープ テーブルスコープは、特定のテーブルの可用性範囲を定義します。これにより、指定した範囲にデータの可用性が制限されます。Data Storeで利用可能な3つのテーブルスコープは以下のとおりです: * Global: 作成するテーブルのスコープとして_Global_を選択した場合、テーブルのデータセット全体にグローバルにアクセスできます。これは、アプリケーションのすべてのユーザーが完全なアクセスを必要とするテーブルに使用できます。 * Org: 作成するテーブルのスコープとして_Org_を選択した場合、組織のユーザーのみがテーブルのデータにアクセスできます。 * User: 作成するテーブルのスコープとして_User_を選択した場合、自分のみがテーブルのデータにアクセスできます。 テーブルスコープは各ユーザーロールに対して定義されます。たとえば、ユーザーロール*App Admin*に対してテーブルスコープを「Org」に選択した場合、そのロールのユーザーは、自分と同じ組織に所属している場合にのみテーブルのデータを表示できます。 テーブルの_Table Scope_を設定するには: 1. _Data Store_ページで、テーブル名をクリックし、Scopes & Permissionsをクリックします。 2. _Table Scope_の下で、各ユーザーロールに対して3つのオプションからテーブルのスコープを選択します。<br /> <br /> これで、各ユーザーロールに対して選択したスコープでテーブルのデータセットが利用可能になります。 <br /> ### テーブル権限 テーブル権限は、さまざまなCatalystユーザーロールに付与されるテーブルへのアクセスおよび変更の権限レベルを定義します。Catalystユーザーのユーザーロールは、_Authentication_の_Roles_セクションで管理できます。ユーザーロールの詳細については、Rolesヘルプページを参照してください。 Data Storeのすべてのテーブルには、4つの特定のアクセス権限があります: * Select: このオプションがユーザーロールに対して選択されている場合、そのロールのユーザーはテーブルのデータを表示できます。 * Update: このオプションがユーザーロールに対して選択されている場合、そのロールのユーザーはテーブル内の既存データを更新できます。 * Insert: このオプションがユーザーロールに対して選択されている場合、そのロールのユーザーはテーブルに新しいデータを追加できます。 * Delete: このオプションがユーザーロールに対して選択されている場合、そのロールのユーザーはテーブルから既存のコンテンツおよびテーブル自体を削除できます。 テーブルの_Table Permissions_を設定するには: テーブルの_Scopes & Permissions_セクションで、_Table Permissions_の下の必要なチェックボックスをクリックして、すべてのユーザーロールに必要なアクセス権限を有効にします。<br /> <br /> これで、Catalystアカウントのユーザーロールに対してテーブルデータのアクセス権限が設定されました。 <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "レコード" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.894Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/records/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # レコード テーブルの_Data Views_ページには、テーブルに作成されたレコードが一覧表示されます。レコードのカラムは、4つのデフォルトカラムCREATORID、MODIFIEDTIME、CREATEDTIME、ROWIDを含め、各レコードのカラムとして表示されます。これらのデフォルトカラムの値は自動的に作成されます。 <br /> ### 新しいレコードの作成 Data Storeでテーブルに新しいレコードを作成するには: 1. _Data Views_セクションで、最初のレコードを追加する場合はAdd Rowをクリックします。テーブルにレコードが存在する場合は\[+New Row\]が表示されます。 2. レコードのカラムの値を入力します。<br /> <br /> 3. Addをクリックします。 データレコードが保存され、_Data Views_ページに表示されます。検索ボックスを使用して、インデックス付きカラムの名前で特定のレコードを検索できます。 <br /> 注意: <br /> * Search Index制約が無効になっているカラム名ではレコードを検索できません。 * カラムの値は、そのデータ型で指定された形式で入力してください。テキストボックスは不一致な値の入力を防止します。特定のケースでは、不一致な値を示すエラーメッセージが表示されます。 * _IsUnique_制約が有効になっているカラムでは、他のレコードに既に存在する値を入力しないようにしてください。同様に、*IsMandatory*バリデーターが有効になっているカラムでは、データ値を空白のままにしないでください。 * データ型がForeign Keyのカラムでは、参照する親テーブルのレコードのROWIDをその値として指定する必要があります。 <br /> ### レコードの編集 Data Storeでテーブルのレコードを編集するには: 1. テーブルの_Data Views_セクションで、編集が必要なレコードの省略記号アイコンをクリックし、Editをクリックします。<br /> <br /> 2. 必要な変更を行い、Updateをクリックします。<br /> <br /> <br /> ### レコードの削除 Data Storeでテーブルのレコードを削除するには: 1. テーブルの_Data Views_セクションで、削除が必要なレコードの省略記号アイコンをクリックし、Deleteをクリックします。<br /> <br /> 2. 確認ポップアップでYes, Proceedをクリックします。<br /> <br /> <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "一括操作" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.894Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/bulk-operations/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # 一括操作 ### レコードの一括読み取りと一括書き込み Catalystでは、CLIまたはAPIを使用して、Data Store内のテーブルに対して一括読み取りおよび一括書き込み操作を実行できます。 * レコードの一括読み取り: この操作は、Data Store内の特定のテーブルから大量のレコードを読み取り、ジョブが成功した場合に読み取り操作の結果を含むCSVファイルを生成します。 * レコードの一括書き込み: この操作は、StratusのバケットにアップロードされたCSVファイルから大量のレコードを取得し、Data Store内の特定のテーブルに一括書き込みを行い、ジョブ実行の詳細を含むレポートファイルを生成します。 これらの操作の詳細については、以下のヘルプリンクを参照してください: * Data Storeのインポートとエクスポート CLIドキュメント * 一括読み取りAPIドキュメント * 一括書き込みAPIドキュメント <br /> ### レコードの一括削除 Catalystでは、APIまたはSDK操作を使用して、Data Store内の特定のテーブルからレコードを一括削除できます。 一括削除操作では、1回のAPI呼び出しまたはSDK操作で最大200行を削除できます。 この操作の詳細については、以下のヘルプリンクを参照してください: * 一括削除APIドキュメント * 一括削除 Java SDKドキュメント * 一括削除 Node.js SDKドキュメント * 一括削除 Python SDKドキュメント * 一括削除 Web SDKドキュメント ## OLAP データベース -------------------------------------------------------------------------------- title: "はじめに" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.894Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/olap-database/introduction/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # OLAP Database ## はじめに Catalystには、Data Storeで実行する分析クエリを処理するために特別に構築された、組み込みの独自OLAP（オンライン分析処理）データベース機能が付属しています。あらゆる規模のデータセットに対して即座に結果を得るために、Data Storeのプライマリリレーショナルデータベースの代わりに、OLAP Databaseで直接高度な分析クエリを実行できます。OLAP Databaseはその速度と効率性により、多次元データに対する複雑な分析を実行でき、高度なビジネスインテリジェンス向けに設計されています。 Catalyst ZCQLは、一般的なCRUD操作を実行するためのData Storeのクエリをサポートし、句やステートメントを含めることもできます。これに加えて、ZCQLは読み取りクエリでデータに対して迅速な算術および分析操作を実行し、要件に合わせて結果を加工するのに役立つ組み込み関数もサポートしています。これらは高度な計算を伴うため、Catalystはこれらのクエリを専用に処理するための最先端のOLAPシステムを提供しています。1回限りの操作で、プライマリ Data Storeのデータベースからの OLAP Databaseへのデータの自動同期を有効にし、プラットフォームのSDKおよびAPIを通じて直接データ取得クエリを実行できます。 注意: OLAP Databaseは、データ取得における分析処理に最適化されたプライマリ Data Storeのデータベースに対するセカンダリデータベースです。OLAP Databaseへの直接的な書き込み操作は許可されていません。OLAPではCreate、Update、Delete操作を実行できず、Read操作のみ実行できます。 OLAPシステムは、ビジネスユーザーや意思決定者にとって複雑なデータ分析を容易にするように設計されています。高度なデータ分析とビジネスインテリジェンスが不可欠となる一般的なアプリケーションには、集計レポートの生成、リアルタイムダッシュボードと分析、予算策定や予測を含む財務分析、営業およびマーケティングのパフォーマンス分析、在庫および物流管理、データマイニングとトレンド分析などがあります。アプリケーションがこれらの側面のいずれかを含む場合、OLAP Databaseにクエリを実行し、その機能を最大限に活用できます。 <br> ### プライマリ Data StoreとOLAP Databaseの違い プライマリ Data Storeにクエリを実行する代わりに、OLAP Databaseを有効にしてクエリを実行する必要がある場合を判断するために、以下に記載されている要素を考慮してください。 <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>プライマリ Data Store</th> <th>OLAP Database</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>プライマリ Data Storeは、ビジネスインテリジェンスの目的ではなく、トランザクションを処理するクエリを処理するのに適したOLTP（オンライントランザクション処理）を実装しています。</td> <td>OLAPシステムは多次元データモデル向けに構築されており、高速な実行時間で複雑な分析およびアドホッククエリの実行を可能にし、高度なデータ分析により適しています。</td> </tr> <tr> <td>プライマリ Data Storeは基本的にトランザクション指向であるため、すべてのCRUD操作を同等に最適化された方法で処理できます。</td> <td>OLAP Databaseは、通常読み取り操作で実行される分析クエリを処理するように設計されているため、読み取りに高度に最適化されています。</td> </tr> <tr> <td>プライマリ Data Storeではすべての CRUD操作を実行できます。</td> <td>OLAP Databaseでは直接的な書き込み操作を実行できません。</td> </tr> <tr> <td>トランザクションのSELECT、INSERT、UPDATE、DELETE操作を実行する場合に使用します。</td> <td>組み込みのZCQL関数を含む分析SELECT操作を実行する場合に使用します。</td> </tr> </tbody> </table> -------------------------------------------------------------------------------- title: "主な機能" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.895Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/olap-database/key-features/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Catalyst OLAP Databaseの主な機能 * データ分析と高度なビジネスインテリジェンス OLAPシステムは、複雑なビジネスデータを分析し、実用的なインサイトを提供するために構築されており、戦略の計画と情報に基づいたビジネス上の意思決定を可能にします。列指向ストレージを使用してデータを整理し、それらの間の関係を定義します。データは複数の次元で分類されたキューブの形で表現されます。これにより、データに対する集計と操作を効率的に実行できます。ZCQLで提供されるさまざまな句と分析関数を使用して、**Drill-down**、**Roll-up**、**Slice**、**Dice**などの主要な分析操作をデータに対して実行できます。次のセクションの例を参照してください。 * 完全にプラットフォーム管理されたストレージ Catalystは、OLAP Databaseのセットアップや管理におけるお客様側の労力を排除します。Zohoの実績のあるインフラストラクチャ上に構築されており、完全にプラットフォームで管理されています。コンソールからプロジェクトに対して1回限りの操作としてOLAP Databaseを有効にできます。これにより、プライマリ Data Storeからのデータ同期が自動化されます。管理に向けた他のアクションを実行する必要はありません。 * プライマリ Data Storeとのほぼリアルタイム同期 プロジェクトでOLAP Databaseを有効にすると、プライマリ Data StoreからのデータはほぼリアルタイムでOLAPシステムに自動同期されます。同期は定期的な間隔で実行されるスケジューラーに基づくものではなく、プライマリ Data Storeに対する更新によってトリガーされます。これにより、同期がほぼリアルタイムに近くなり、データ取り込みとクエリ実行の間の遅延を最小限に抑えて、データが到着するとすぐに分析を実行できます。同期は、OLAP Databaseが有効になっている期間中、Data Storeで作成および更新されたすべてのテーブルに対して維持されます。 * 大規模データセットでの即時結果 Catalystは、OLAP Databaseのクエリにおいて、高度にスケーラブルで、効率的で、手間のかからないエクスペリエンスを提供します。高い同時実行性のクエリ処理が可能で、あらゆる規模のデータセットに対して即時の結果を得ることができます。最大規模のデータセットであっても、タイムアウトや遅延なしに複雑なクエリの結果を取得できます。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "OLAP操作のヘルプガイド" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.895Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/olap-database/olap-operations-guide/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # OLAP操作のヘルプガイド このセクションでは、ZCQLを使用してOLAP Databaseで実行できる一般的なOLAP操作の例を紹介します。 **サンプルデータベース:** 以下は、地域、年、四半期別の製品売上データを含むサンプルテーブルです。 <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>sale_id </th> <th>region</th> <th>product</th> <th>year</th> <th>quarter</th> <th>amount</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>101</td> <td>East</td> <td>Laptop</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>900</td> </tr> <tr> <td>102</td> <td>East</td> <td>Laptop</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>1100</td> </tr> <tr> <td>103</td> <td>East</td> <td>Phone</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>500</td> </tr> <tr> <td>104</td> <td>West</td> <td>Laptop</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>800</td> </tr> <tr> <td>105</td> <td>West</td> <td>Phone</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>600</td> </tr> <tr> <td>106</td> <td>West</td> <td>Laptop</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>700</td> </tr> <tr> <td>107</td> <td>North</td> <td>Phone</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>300</td> </tr> <tr> <td>108</td> <td>North</td> <td>Phone</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>400</td> </tr> </tbody> </table> <br> ### Roll-Up Roll-upは、データをより上位の階層に集約または要約し、粒度を低減させる操作です。たとえば、四半期から年へ、または個々の売上金額から合計へデータを要約します。 このクエリ例では、四半期レベルの売上を地域ごとの年間売上合計にロールアップします。 SELECT region, year, Sum(amount) FROM sales_fact GROUP BY region, year ORDER BY region 以下の出力が生成されます: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>region</th> <th>year</th> <th>Sum(amount)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>East</td> <td>2024</td> <td>2500</td> </tr> <tr> <td>North</td> <td>2024</td> <td>700</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>2024</td> <td>2100</td> </tr> </tbody> </table> <br> ### Drill-Down Drill-down操作は、概念階層の要約レベルから下位レベルに移動し、データのより詳細なビューを提供し、新しい次元を追加します。 このクエリ例では、年間合計ではなく各四半期の合計をドリルダウンして提供します。 SELECT region, year, quarter, Sum(amount) FROM sales_fact GROUP BY region, year, quarter ORDER BY region, quarter 以下の出力が生成されます: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>region</th> <th>year</th> <th>quarter</th> <th>Sum(amount)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>East</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>1400</td> </tr> <tr> <td>East</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>1100</td> </tr> <tr> <td>North</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>300</td> </tr> <tr> <td>North</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>400</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>800</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>1300</td> </tr> </tbody> </table> <br> ### Slicing Slice操作は、データが表現されているキューブから単一の次元を選択し、次元を削減したキューブのスライスを作成します。この操作は、分析のために特定のデータスライスに焦点を当てるのに役立ちます。 このクエリ例では、地域ごとのQ1の平均売上金額を提供します。 SELECT region, Avg(amount) FROM sales_fact WHERE quarter = 'Q1' GROUP BY region ORDER BY region 以下の出力が生成されます: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>region</th> <th>Avg(amount)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>East</td> <td>700</td> </tr> <tr> <td>North</td> <td>300</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>600</td> </tr> </tbody> </table> <br> ### Dicing Dice操作は、データが表現されているキューブの2つ以上の次元に複数のフィルターを適用し、より小さなサブキューブを形成します。元のデータキューブの多次元サブセットを提供します。 このクエリ例では、2024年のQ1またはQ2におけるEastおよびWest地域でのLaptopの売上件数をカウントします。 SELECT region, Count(sale_id) FROM sales_fact WHERE product = 'Laptop' AND region IN ('East', 'West') AND quarter IN ('Q1', 'Q2') AND year = 2024 GROUP BY region ORDER BY region 以下の出力が生成されます: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>region</th> <th>Count(sale_id)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>East</td> <td>2</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>2</td> </tr> </tbody> </table> -------------------------------------------------------------------------------- title: "OLAP Databaseの有効化とクエリ" description: "Catalyst Data Storeは、アプリの永続データを保存する高度にスケーラブルなクラウドベースのリレーショナルデータベースです。アプリケーションのバックエンドからのデータや、アプリケーションのエンドユーザーのデータが含まれます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.895Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/olap-database/enable-and-query/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # OLAP Databaseの有効化とクエリ ### OLAP Databaseの有効化 OLAP Databaseは、Catalystプロジェクト全体に対して有効にできます。このプロジェクトのData Storeに作成されたすべてのテーブルは、OLAP Databaseに自動的に同期されます。 プロジェクトでOLAP Databaseを有効にするには: 1. *CloudScale*の**Data Store**に移動し、**OLAP Database**タブをクリックします。 2. このセクションから**Enable**をクリックします。 <br /> 3. 確認ポップアップで**Enable**をクリックします。 <br /> OLAP Databaseが有効になり、Catalystはプライマリ Data Storeからのデータの同期を開始します。 <br /> <br> ### OLAP Databaseの無効化 必要に応じて、OLAP Databaseをいつでも無効にできます。通常、分析クエリを実行する必要がなく、プライマリ Data Storeのみにクエリを実行したい場合に無効にできます。 OLAP Databaseが無効の場合、プライマリ Data Storeからのデータは同期されません。後で再度有効にすることを選択した場合、Catalystはその時点で更新されたデータを同期します。 プロジェクトでOLAP Databaseを無効にするには: 1. Data Storeの**OLAP Database**タブで、ウィンドウ内の省略記号アイコンをクリックします。次に、**Disable**をクリックします。 <br /> 2. 確認ポップアップウィンドウで**Disable**をクリックします。 <br /> <br> ### OLAP Databaseでのクエリ実行 OLAP Databaseが有効な場合、ZCQLを使用してプライマリ Data Storeでクエリを実行するのと同じ方法で、プログラムからOLAP Databaseでクエリを実行できます。Catalystはプライマリ Data Storeからリアルタイムでデータを自動同期するため、テーブルの最新データに対してクエリが実行されます。 ZCQLクエリを構築し、CatalystのサーバーサイドSDK（Java、Node.js、Python）またはクライアントサイドSDK（Web、Android、iOS、Flutter）、およびREST APIを使用して実行できます。これらのSDKを使用してOLAP Databaseでクエリを実行するための構文については、各ヘルプページを参照してください。 Catalystは、CatalystコンソールでData Storeに保存されたデータに対してZCQLクエリを実行できる**ZCQLコンソールツール**を提供しています。コード補完、コードセーバー、保存されたクエリを再利用するためのZCQLエクスプローラーなどの機能を利用できます。 ZCQLコンソールでは、プライマリデータベースまたはOLAP Databaseのいずれかに対してクエリを実行することを選択できます。Data Storeの**ZCQL Console**タブをクリックし、*Execute on*の横にある**OLAP DB**をクリックします。分析クエリを入力し、**Execute Query**をクリックします。 <br /> コンソールがクエリ結果を返します。ドロップダウンを使用してテーブル形式またはJSON形式で表示することを選択できます。 <br /> コンソールで利用可能なさまざまな機能の詳細については、ZCQLコンソールのヘルプセクションを参照してください。 --- ## API Reference — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "新しい行の挿入" description: "このAPIを使用すると、Data Store内のテーブルにデータの新しい行（レコード）を挿入できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.896Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Data Storeは、アプリケーションの永続データをテーブル形式で保存するクラウドベースのリレーショナルデータベース管理システムです。 Data Store APIを使用すると、プロジェクトのData Store内のテーブルにレコードを挿入・管理したり、テーブルやカラムの詳細を取得したり、一括読み取りや一括書き込みのアクションを実行したりできます。ただし、テーブルとそのスキーマの作成はCatalystコンソールからのみ行えます。 # テーブルへの新しい行の挿入 ### 説明 このAPIを使用すると、テーブルの一意のIDまたは名前を指定して、Data Store内のテーブルにデータの新しい行（レコード）を挿入できます。 以下に説明するように、リクエスト内のJSON配列でレコードのカラム名とその対応する値を渡す必要があります。 注意: <br /> * テーブルとそのカラムは事前に作成されている必要があります。コンソールからテーブルを作成し、そのためのカラムを作成できます。 * 開発環境では、各プロジェクトのテーブルごとに最大5,000件のレコードを挿入できます。開発環境では、各プロジェクト全体で最大25,000件のレコードを作成できます。本番環境ではレコード作成の上限はありません。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID テーブルの一意のIDまたはテーブル名 #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> Content-Type: application/json <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.rows.CREATE 注意: この操作は、Catalyst SDKを使用してCatalystユーザー認証権限でも実行できます。詳細については、[Catalyst API前提条件セクション](/ja/api/introduction/overview-and-prerequisites/#prerequisites)を参照してください。 #### リクエストJSON配列 以下のような**JSON配列**でカラム名とその対応する値を送信する必要があります： { "column1_name": "column1_value", "column2_name": "column2_value", "column3_name": "column3_value", . . } ここでcolumn_nameはテーブル内の一意のカラム名、column_valueはレコード内のその対応する値です。 <br> 注意: レコードに挿入するカラム名と値のペアを少なくとも1つ送信する必要があります。 ### レスポンス詳細 レスポンスには、ROWIDやCREATEDTIMEなどの作成された行のメタデータと、挿入されたカラムのキー名と値が含まれます。 curl -X POST \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/row \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" \ -H "Content-Type:application/json" \ -d '[ { "Department_ID":"IT678", "Department_Name":"Marketing", "Employee_Name":"Robert Page" } ]' { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": "12096000000003003", "MODIFIEDTIME": "2023-06-05 11:35:14:332", "Department_ID": null, "Employee_Name": "Robert Page", "Department_Name": "Marketing", "CREATEDTIME": "2023-06-05 11:35:14:332", "ROWID": 12096000000642928 } ] } Insert Rows- Java SDK<br/><br/> Insert Rows- Node.js SDK<br/><br/> Insert Rows- Python SDK<br/><br/> Insert Rows- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "全行の取得" description: "このAPIを使用すると、Catalyst Data Store内の特定のテーブルからすべての行を取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # テーブル内の全行の取得 ### 説明 このAPIを使用すると、Data Store内の特定のテーブルからすべての行を取得できます。テーブルはIDまたは名前で参照できます。このAPIは、すべての行を取得するためにページネーションを組み込んでいます。**ページネーション**を使用すると、APIコールの反復を通じてレコードをページ単位で取得できます。 例えば、100件ずつのバッチで個別のページとして行を取得する場合、リクエストにmax_rowsパラメーターを含め、各ページで取得する最大行数を100と指定する必要があります。 さらに、各APIレスポンスには、次の行セットを取得するための次のAPIコールで渡すことができるトークンが含まれます。このトークンは、後続のデータ取得を認可します。前回のAPIコールのレスポンスで取得したトークン文字列を、リクエストのnext_tokenパラメーターで渡す必要があります。最初のAPIコールではnext_tokenパラメーターを渡す必要はありません。このようにして各反復でAPIコールを実行し、すべての行をページ単位で取得できます。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row?next_token={token_string}&max_rows={number_of_rows}</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID テーブルの一意のIDまたはテーブル名 <p>（最初のAPIコールでは不要）ページネーションで次の行セットを取得するために渡す、前回のAPIコールから取得したトークン値</p> <p>（任意）ページネーションで1ページに返される最大行数。この値が指定されない場合、APIはデフォルトで1ページあたり200行を返します。</p> #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.rows.READ 注意: この操作は、Catalyst SDKを使用してCatalystユーザー認証権限でも実行できます。詳細については、[Catalyst API前提条件セクション](/ja/api/introduction/overview-and-prerequisites/#prerequisites)を参照してください。 ### レスポンス詳細 レスポンスには、指定したmax_rows値に基づいてページ単位でAPIコールを通じて取得された行が返されます。リクエストされた件数やmax_rowsの件数を超える行がある場合、次の行セットを取得するために渡す必要があるトークンがnext_tokenとしてレスポンスに含まれます。取得するレコードがこれ以上ない場合、レスポンスにトークンは含まれません。 curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/CustomerDetails/row?max_rows=4&next_token=************* \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:16:41", "Department_ID": "IT148", "Department_Name": "Admin", "Employee_Name": "Eric Hyde", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:16:41", "ROWID": 56000000342025, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:18:56", "Department_ID": "IT170", "Department_Name": "Sales", "Employee_Name": "Steven Kelso", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:56", "ROWID": 56000000342026, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:19:00", "Department_ID": "IT190", "Department_Name": "Marketing", "Employee_Name": "Micheal Forman", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:58", "ROWID": 56000000342027, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:45:11", "Department_ID": "IT111", "Department_Name": "Support", "Employee_Name": "Madeline Burkhart", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:34", "ROWID": 56000000342028, "doubleDataType": null }, ], "more_records" : true, "next_token" : "{{token}}" } { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:16:41", "Department_ID": "IT148", "Department_Name": "Admin", "Employee_Name": "Eric Hyde", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:16:41", "ROWID": 56000000342025, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:18:56", "Department_ID": "IT170", "Department_Name": "Sales", "Employee_Name": "Steven Kelso", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:56", "ROWID": 56000000342026, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:19:00", "Department_ID": "IT190", "Department_Name": "Marketing", "Employee_Name": "Micheal Forman", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:58", "ROWID": 56000000342027, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:45:11", "Department_ID": "IT111", "Department_Name": "Support", "Employee_Name": "Madeline Burkhart", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:34", "ROWID": 56000000342028, "doubleDataType": null }, ], "more_records" : false } Get Rows- Java SDK<br/><br/> Get Rows- Node.js SDK<br/><br/> Get Rows- Python SDK<br/><br/> Get Rows- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の更新" description: "このAPIを使用すると、Data Store内のテーブルの特定の行を更新できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # テーブル内の行の更新 ### 説明 このAPIを使用すると、テーブルIDまたはテーブル名を指定して、Catalyst Data Store内のテーブルの特定の行を更新できます。以下に説明するように、リクエストJSONでレコード内の更新するデータを送信する必要があります。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID テーブルの一意のIDまたはテーブル名 #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> Content-Type: application/json <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.rows.UPDATE 注意: この操作は、Catalyst SDKを使用してCatalystユーザー認証権限でも実行できます。詳細については、[Catalyst API前提条件セクション](/ja/api/introduction/overview-and-prerequisites/#prerequisites)を参照してください。 #### リクエストJSONフォーマット 以下のような**JSON配列**で、レコードのROWIDとともに、更新するカラム名とその対応する値をリクエストで送信する必要があります： { "column1_name": "column1_value", "column2_name": "column2_value", "column3_name": "column3_value", . . "*ROWID*":{row_id of the record} } #### リクエストJSONプロパティ 指定したテーブルのカラム名を指定します カラムの値を指定します 更新するレコードのROWID ### レスポンス詳細 レスポンスには、ROWIDやCREATEDTIMEなどの更新された行のメタデータと、更新されたカラムのキー名と値が含まれます。 curl -X PUT \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/row \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" \ -H "Content-Type:application/json" \ -d '[ { "Department_Name":"Finance", "Employee_Name":"Morgan Jones", "ROWID":3376000000170191 } ]' { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": 3376000000002099, "MODIFIEDTIME": "2019-02-26 11:18:49", "Department_ID":"IT245", "Department_Name":"Finance", "Employee_Name": "Morgan Jones", "CREATEDTIME": "2019-02-26 11:18:49", "ROWID": 3376000000170191 } ] } Update Rows- Java SDK<br/><br/> Update Rows- Node.js SDK<br/><br/> Update Rows- Python SDK<br/><br/> Update Rows- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の削除" description: "このAPIを使用すると、Data Store内のテーブルの特定のレコードまたは行を削除できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # テーブル内の行の削除 ### 説明 このAPIを使用すると、テーブルの一意のIDまたは名前を指定して、Data Store内のテーブルの特定のレコードまたは行を削除できます。行はそのROWIDで参照されます。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row/{row_id}</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID テーブルの一意のIDまたはテーブル名 行の一意のID #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.rows.DELETE 注意: この操作は、Catalyst SDKを使用してCatalystユーザー認証権限でも実行できます。詳細については、[Catalyst API前提条件セクション](/ja/api/introduction/overview-and-prerequisites/#prerequisites)を参照してください。 ### レスポンス詳細 レスポンスには、ROWIDやCREATEDTIMEなどの削除された行のメタデータと、行内のカラムのキー名と値が含まれます。 curl -X DELETE \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/row/3376000000171021 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-02-26 11:18:49", "Department_ID": "IT809" "Department_Name": "Accounting", "Customer_Name": "Jason Pierre", "CREATEDTIME": "2019-02-26 11:18:49", "ROWID": 3376000000171021, "doubleDataType": null } } Delete a Row- Java SDK<br/><br/> Delete a Row- Node.js SDK<br/><br/> Delete a Row- Python SDK<br/><br/> Delete a Row- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルメタデータの取得" description: "このAPIを使用すると、Data Storeから特定のテーブルのメタデータを取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # 特定のテーブルのメタデータの取得 ### 説明 このAPIを使用すると、テーブルの一意のIDまたは名前を指定して、Data Storeから特定のテーブルのメタデータを取得できます。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID テーブルの一意のIDまたはテーブル名 #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.READ ### レスポンス詳細 レスポンスには、table_idやtable_nameなどのテーブル詳細と、各カラムのcolumn_id、column_name、data_typeなどの全カラムのメタデータを含む、テーブルのメタデータが返されます。 curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "table_id": 56000000111778, "project_id": { "id": 4000000006007, "project_name": "HRApp" }, "table_name": "EmpDetails", "modified_by": { "is_confirmed":true, "zuid": 1019540152, "user_id": 671930455, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows" }, "modified_time": "2019-02-19T02:45:16+05:30", "column_details": [ { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091030, "column_name": "ROWID", "category": 1, "data_type": "bigint", "is_read_only": false, "max_length": 50, "is_mandatory": false, "default_value": "250", "decimal_digits": 2, "is_unique": false, "search_index_enabled": false }, { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091031, "column_name": "CREATORID", "category": 1, "data_type": "bigint", "is_read_only": false, "max_length": 50, "is_mandatory": false, "default_value": "250", "decimal_digits": 2, "is_unique": false, "search_index_enabled": true }, { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091032, "column_name": "CREATEDTIME", "category": 1, "data_type": "datetime", "is_read_only": false, "max_length": 50, "is_mandatory": false, "default_value": "250", "decimal_digits": 2, "is_unique": false, "search_index_enabled": true }, { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091033, "column_name": "MODIFIEDTIME", "category": 1, "data_type": "datetime", "is_read_only": false, "max_length": 50, "is_mandatory": false, "default_value": "250", "decimal_digits": 2, "is_unique": false, "search_index_enabled": true } { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091034, "column_name": "EmpID", "category": 1, "data_type": "varchar", "is_read_only": false, "max_length": 6, "is_mandatory": true, "default_value": "", "decimal_digits": , "is_unique": true, "search_index_enabled": true } { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091035, "column_name": "EmpName", "category": 1, "data_type": "varchar", "is_read_only": false, "max_length": 30, "is_mandatory": true, "default_value": "", "decimal_digits": , "is_unique": false, "search_index_enabled": false } { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091036, "column_name": "DeptName", "category": 1, "data_type": "varchar", "is_read_only": false, "max_length": 30, "is_mandatory": true, "default_value": "", "decimal_digits": , "is_unique": false, "search_index_enabled": false } ], "table_scope": "ORG" } } Get Table Metadata- Java SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Node.js SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Python SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "全テーブルのメタデータ取得" description: "このAPIを使用すると、Data Storeからプロジェクト内の全テーブルのメタデータを取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-tables-metadata/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # 全テーブルのメタデータの取得 ### 説明 このAPIを使用すると、Data Storeからプロジェクト内の全テーブルのメタデータを取得できます。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.READ ### レスポンス詳細 レスポンスには、各テーブルのtable_idやtable_nameなどのテーブル詳細と、テーブルを最後に更新したユーザーの詳細を含む、全テーブルのメタデータが返されます。 curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status":"success", "data":[ { "project_id":{ "project_name":"ShipmentTracking", "id":4000000006007 }, "table_name":"CustomerInfo", "modified_by":{ "zuid":1019540152, "is_confirmed":true, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_id":671930111 }, "modified_time":"Apr 11, 2020 10:33 PM", "table_id":3376000000081234 }, { "project_id":{ "project_name":"ShipmentTracking", "id":3376000000061190 }, "table_name":"EmpInfo", "modified_by":{ "zuid":1019540232, "is_confirmed":true, "email_id":"p.boyle@zylker.com", "first_name":"Patricia", "last_name":"Boyle", "user_id":671930455 }, "modified_time":"Mar 09, 2020 03:16 AM", "table_id":3376000000017896 } ] } Get Table Metadata- Java SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Node.js SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Python SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "カラムメタデータの取得" description: "このAPIを使用すると、Data Store内のテーブルの特定のカラムのメタデータを取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # 特定のカラムのメタデータの取得 ### 説明 このAPIを使用すると、Data Store内のテーブルの特定のカラムのメタデータを取得できます。テーブルは一意のIDまたは名前で参照され、カラムはカラムIDで参照されます。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/column/{column_id}</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID テーブルの一意のIDまたはテーブル名 カラムの一意のID #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.columns.READ ### レスポンス詳細 レスポンスには、column_id、column_name、data_typeなどの特定のカラムのメタデータが返されます。 curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/column/4000000042018 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "table_id": 56000000118, "column_sequence": 3, "column_id": 4000000042018, "column_name": "Department", "category": 2, "data_type": "text", "is_read_only": false, "max_length": 100, "is_mandatory": true, "default_value": "Admin", "is_unique": false, "search_index_enabled": false } } Get Column Metadata- Java SDK<br/><br/> Get Column Metadata- Node.js SDK<br/><br/> Get Column Metadata- Python SDK<br/><br/> Get Column Metadata- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "全カラムのメタデータ取得" description: "このAPIを使用すると、Data Store内のテーブルの全カラムのメタデータを取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # 全カラムのメタデータの取得 ### 説明 このAPIを使用すると、テーブルの一意のIDまたは名前を指定して、Data Store内のテーブルの全カラムのメタデータを取得できます。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/column</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID テーブルの一意のIDまたはテーブル名 #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.columns.READ ### レスポンス詳細 レスポンスには、各カラムのcolumn_id、column_name、data_typeなどの全カラムのメタデータが返されます。 curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/column \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status":"success", "data":[ { "table_id":829000000037723, "column_sequence":1, "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":829000000037726 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":2, "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":829000000037728 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":3, "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":829000000037730 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":4, "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":829000000037732 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":5, "column_name":"EmpID", "category":2, "data_type":"bigint", "is_read_only":false, "max_length":15, "is_mandatory":true, "decimal_digits":2, "is_unique":true, "search_index_enabled":false, "column_id":829000000038445 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":6, "column_name":"EmpName", "category":2, "data_type":"text", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":true, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":829000000038450 } ] } Get Column Metadata- Java SDK</br></br> Get Column Metadata- Node.js SDK</br></br> Get Column Metadata- Python SDK</br></br> Get Column Metadata- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルのトランケート" description: "このAPIを使用すると、Data Store内の特定のテーブルをトランケートできます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/truncate-table/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # テーブルのトランケート ### 説明 このAPIを使用すると、テーブルの一意のIDまたは名前を指定して、Data Store内の特定のテーブルをトランケートできます。 トランケート操作は、スキーマを保持したままテーブル内のすべてのレコードを削除します。操作の完了後も、テーブルのカラムとテーブルのメタデータは引き続き利用可能です。 操作の更新についてはCatalystコンソールで通知を受け取ります。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/truncate</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID テーブルの一意のIDまたはテーブル名 #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.rows.DELETE ### レスポンス詳細 レスポンスにはトランケート操作のステータスが返されます。 curl -X DELETE \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/NewsHeadlines/truncate \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": "The table will be truncated Shortly. Kindly Check Notification bar for updates" } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の一括削除" description: "このAPIを使用すると、Data Store内の特定のテーブルからレコードまたはデータ行を一括で削除できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # テーブル内の行の一括削除 ### 説明 このAPIを使用すると、Data Store内の特定のテーブルからレコードまたはデータ行を一括で削除できます。テーブルは一意のIDまたは名前で参照されます。 一括削除操作では、1回のAPIコールで最大200行を削除できます。サンプルリクエストに示すように、削除する行の一意のROWIDをリクエストURLのパラメーターとして渡すことで、削除する行を選択できます。 リクエストには少なくとも1つのROWIDを含める必要があり、最大200件のROWIDを含めることができます。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row?ids={rowID_1},{rowID_2},{rowID_3}</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID テーブルの一意のIDまたはテーブル名 削除するレコードのRow IDをパラメーターとして指定します。複数のRow IDはカンマで区切る必要があります。パラメーターキー名はidsである必要があります #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.rows.DELETE ### レスポンス詳細 レスポンスには、ROWIDやCREATEDTIMEなどのメタデータを含む、操作で削除されたすべての行のデータと、各行のカラムのキー名と値が含まれます。 curl -X DELETE \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/row?ids=1028000000171815,1028000000171810,1028000000171805,1028000000171617 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": "1444000000003001", "MODIFIEDTIME": "2020-11-19 15:20:21:830", "Department_ID":"IT245", "Department_Name":"Finance", "Employee_Name": "Morgan Jones", "CREATEDTIME": "2020-11-19 15:20:21:830", "ROWID": "1028000000171815" }, { "CREATORID": "1444000000003001", "MODIFIEDTIME": "2020-11-19 15:20:34:503", "Department_ID":"IT121", "Department_Name":"HR", "Employee_Name": "Leena Medley", "CREATEDTIME": "2020-11-19 15:20:34:503", "ROWID": "1028000000171810" }, { "CREATORID": "1444000000003001", "MODIFIEDTIME": "2020-11-19 15:20:42:314", "Department_ID":"IT783", "Department_Name":"Marketing", "Employee_Name": "Tamira Shah", "CREATEDTIME": "2020-11-19 15:20:42:314", "ROWID": "1028000000171805" }, { "CREATORID": "1444000000003001", "MODIFIEDTIME": "2020-11-19 15:20:42:314", "Department_ID":"IT098", "Department_Name":"Sales", "Employee_Name": "Julia McGregor", "CREATEDTIME": "2020-11-19 15:20:42:314", "ROWID": "1028000000171617" } ] } Bulk Delete Rows- Java SDK<br/><br/> Bulk Delete Rows- Node.js SDK<br/><br/> Bulk Delete Rows- Python SDK<br/><br/> Bulk Delete Rows- Web SDK ### 行の一括書き込み -------------------------------------------------------------------------------- title: "一括書き込みジョブの作成" description: "このAPIは、Stratus内のCSVファイルからData Store内のテーブルにレコードを書き込む一括書き込み操作をトリガーします。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/create-bulk-write-job/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # レコードの一括書き込み 一括書き込み操作は、StratusのバケットにアップロードされたCSVファイルから数千のレコードを取得し、Data Store内の特定のテーブルに挿入します。このデータ集約型の操作は、単一のAPI実行で実行できます。 一括書き込み操作が正常に実行された後、ジョブ実行の詳細を含むCSVレポートファイルがダウンロードURLに生成されます。 Catalystは一括書き込み操作用に3つのAPIをサポートしています：一括書き込み作成API、ジョブ実行のステータスを手動で確認するための一括書き込みステータス確認API、および結果をダウンロードするための一括書き込み結果ダウンロードAPIです。コールバックURLを設定して、ジョブステータスのレスポンスを自動的に送信することもできます。 注意: Catalyst CLIを使用して一括書き込み操作を実行することもできます。Data Storeインポート・エクスポートCLIドキュメントを参照してください。 # 一括書き込みジョブの作成 ### 説明 このAPIは、Stratusに保存されたCSVファイルからレコードを取得し、入力JSONで指定した条件に基づいてData Store内のテーブルにエクスポートする一括書き込み操作をトリガーします。CSVファイルはStratusでのオブジェクトURLを使用して参照され、テーブルは一意のテーブルIDまたはテーブル名を使用して参照されます。 注意:<br /> * この操作の実行を開始する前に、必要なCSVファイルをStratusにアップロードしていることを確認してください。 * CSVファイルの最初の行はヘッダー行（カラム名がヘッダー行として存在する必要があります）でなければなりません。 * CSVファイルにはCSVファイル標準に準拠した形式のデータが含まれている必要があります。ファイルが標準形式でない場合、テーブルに書き込まれるデータが破損する可能性があります。 * このAPIを使用して、開発環境では各プロジェクトのテーブルごとに5,000件のレコードを挿入できます。CSVファイルにそれ以上のレコードが含まれている場合、最初の5,000件のレコードがテーブルに書き込まれます。その他のレコードは開発環境ではスキップされます。本番環境ではテーブルへの挿入に制限はありません。ただし、一括書き込みAPIは本番環境でも1回のAPIコールでCSVファイルから最大100,000件のレコードを挿入できます。それ以上のレコードを書き込む必要がある場合、それに応じて複数の一括書き込みAPIリクエストを送信し、100,000件のレコードごとにバッチで実行できます。 このAPIを使用して実行できる操作は3つあります： * **Insert:** CSVファイルからテーブルにデータの新しい行を挿入します * **Update:** テーブル内の既存のデータ行を更新します。レコードはテーブル内の一意のカラム、またはData Storeで生成されたROWIDを使用して識別されます。 * **Upsert:** 挿入と更新の両方の操作を同時に実行できます。レコードが既に存在する場合、行は更新されます。レコードが存在しない場合、そのデータの新しい行が挿入されます。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{projectId}/bulk/write</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.bulk.CREATE #### リクエストJSONプロパティ 一括書き込みAPIリクエストの入力はJSON形式で送信する必要があります。リクエストパラメーターを以下に説明します。 テーブルの一意のIDまたはテーブル名。テーブルIDはData Storeから、またはコンソールでテーブルを開いた際のURLから取得できます。 APIを使用して実行する操作を指定します。 許可される値: insert、update、upsert デフォルトの操作: insert bucket_name、object_key（オブジェクトのパスまたはオブジェクトURL）、およびversion_id（バージョニングが有効な場合）を含みます。 レコードの識別に使用する一意のカラム。 例えば、「EmployeeID」という一意のカラムをfind_by値として指定すると、CatalystはData Storeテーブル内のレコードをEmployeeID値を使用して検索します。更新操作の場合、CatalystはCSVファイルのEmployeeIDに一致する行を更新します。アップサート操作の場合、Catalystは既存の行を更新し、EmployeeID値が一致するレコードがない場合は新しい行を挿入します。 Update: Data Storeで設定された一意の値を持つカラム、またはCatalystがレコードに対して生成したROWIDを指定できます。 Upsert: Data Storeで設定された一意の値を持つカラムのみ指定できます。ROWIDをfind_by値として指定することはできません。これは、アップサートでは一致するものが見つからない場合に新しい行を挿入するため、Data Storeに存在しない行のROWID値は利用できないためです。 Insert: 挿入操作にfind_byカラムを指定した場合、CSVファイルのカラム値に一致するレコードはスキップされ、Data Storeテーブルに挿入されません。これは、挿入では特定のレコードが既に存在する場合に更新できないためです。 他のテーブルで主キーとなっているカラムの外部キーマッピング。CSVファイルからインポートされたカラムを外部キーとして設定する必要がある場合に指定します。 外部キーは以下の形式でマッピングする必要があります：<br> *{*<br> *"local_column" : "local_column_name_1",*<br> *"reference_column" : "reference_column_name_1"*<br> *}*<br> ここでlocal_columnは一括書き込み操作が処理されるテーブル内のカラム名、reference_columnはそのカラムが主キーであるテーブル内のカラム名です。 サンプルリクエストコードを参照してください。 ジョブステータスの自動JSONレスポンスが送信されるコールバックURLのプロパティを定義するセクション。 ジョブステータスが変更されるたびに、HTTP POSTメソッドを使用して自動レスポンスが送信されるURL。ジョブ詳細に関する情報はJSONレスポンスの本文に含まれます。 コールバックURLを設定しない場合、必要な時に[一括書き込みステータス確認API](/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/check-bulk-write-status/#CheckBulkWriteStatus)を使用してジョブ処理のステータスを手動で確認する必要があります。 コールバックURLへのJSONレスポンスで渡す必要があるヘッダー ヘッダーは以下の形式で指定する必要があります：<br> *{* <br> *"{header_name_1}" : "{header_value_1}",*<br> *"{header_name_2}" : "{header_value_2}"*<br> *}* 以降同様。サンプルリクエストコードを参照してください。 コールバックURLに付加するパラメーター パラメーターは以下の形式で指定する必要があります：<br> *{* <br> *"{param_name_1}" : "{param_value_1}",*<br> *"{param_name_2}" : "{param_value_2}"*<br> *}* 以降同様。サンプルリクエストコードを参照してください。 ### レスポンス詳細 ジョブ処理には3つの状態があり、それぞれ異なるレスポンスが生成されます： * **処理中:** APIを実行すると、Catalystはジョブの実行が処理中であることを示すレスポンスを即座に自動的に送信します。リクエストでコールバックURLを設定した場合、レスポンスは定義した形式でそのURLにも送信されます。 レスポンスにはjob_id parameterが含まれ、コールバックURLを設定していない場合に、後続のレスポンスのジョブ実行ステータスの確認に使用できます。 * **成功:** 成功状態のレスポンスには、ジョブ実行の詳細を含むCSVレポートファイルをダウンロードできるダウンロードURLが含まれます。書き込みがスキップされたすべてのレコードとその理由がリストされます。コールバックURLを設定していない場合、このレスポンスはCatalystから自動的に送信されません。 * **失敗:** 失敗状態のレスポンスには、発生したエラーの説明と詳細が含まれます。コールバックURLを設定していない場合、このレスポンスはCatalystから自動的に送信されません。 curl -X POST https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/write \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910***************************16.2f****************************57" \ -d '{ "table_identifier": "3376000000165511", "operation": "insert", "object_details": { "bucket_name": "zylker-emp", "object_key": "employees/emp_rec.csv", "version_id": "3546576879809" }, "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "find_by": "EmpID", "fk_mapping": [ { "local_column": "EmployeeID", "reference_column": "EmpID" }, { "local_column": "DepartmentID", "reference_column": "DeptID" } ] }' { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "In-Progress", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "object_details": { "bucket_name": "zylker-emp", "object_key" : "employees/emp_rec.csv", "version_id":"3546576879809" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:33 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "Completed", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:25 PM", "results": { "download_url": "https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/bulk/write/2000000110013/download", "description": "Bulk WRITE job completed. ", "details": [ { "table_id": 3376000000165511, "records_processed": 176 } ] } } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "Failed", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } } "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:25 PM", "results": { "description": "The reference_column 'DeptID' in fk_mapping of table 3376000000165511 is not a unique column", "details": [ ] } } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "一括書き込みステータスの確認" description: "このAPIを使用すると、以前に開始した一括書き込みジョブのステータスを手動で確認できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/check-bulk-write-status/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # 一括書き込みステータスの確認 ### 説明 このAPIを実行すると、以前に開始した[一括書き込みジョブ](/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/create-bulk-write-job/#CreateBulkWriteJob)のステータスを手動で確認できます。 JSONリクエストでコールバックURLを設定していなかった場合は、このAPIを実行してジョブステータスを自分で確認する必要があります。一括書き込み操作を開始した際に自動的に送信される処理中レスポンスに含まれるjob_idを使用して、その後のジョブステータスを確認する必要があります。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/bulk/write/{job_id}</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID <p>Bulk Write APIの実行後に最初の[処理中ステータスレスポンス](/ja/api/introduction/overview-and-prerequisites/#response-details)で送信されたジョブの一意のID</p> #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **オプションヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.bulk.CREATE ### レスポンス詳細 成功状態のJSONレスポンスには、実行されたジョブの詳細とダウンロードURLが含まれます。このURLから、ジョブ実行の詳細を含む[CSVレポートファイルをダウンロード](/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/download-bulk-write-result/#DownloadBulkWriteResult)できます。書き込みがスキップされたすべてのレコードとその理由が一覧表示されます。 失敗状態のJSONレスポンスには、実行されたジョブの詳細と、ジョブ処理中に発生したエラーの説明およびその詳細が含まれます。 curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/write/2000000110044 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "In-Progress", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 } "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv", } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:33 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "Completed", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 } "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:25 PM", "results": { "download_url": "https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/bulk/write/2000000110013/download", "description": "Bulk WRITE job completed. ", "details": [ { "table_id": 3376000000165511, "records_processed": 176 } ] } } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "Failed", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 } "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:25 PM", "results": { "description": "The reference_column 'DeptID' in fk_mapping of table 3376000000165511 is not a unique column", "details": [ ] } } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "一括書き込み結果のダウンロード" description: "このAPIを使用すると、以前に開始した成功した一括書き込みジョブの結果をダウンロードできます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/download-bulk-write-result/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # 一括書き込み結果のダウンロード ### 説明 このAPIを実行すると、以前に開始した成功した一括書き込みジョブの結果をダウンロードできます。このURLは、成功状態のJSONレスポンスにも含まれます。 ダウンロードされたCSVファイルには、ジョブ実行の詳細が含まれます。書き込みがスキップされたすべてのレコードとその理由が一覧表示されます。 注意: ダウンロードURLは生成後**1日間**有効です。その期間が過ぎるとリンクは無効になり、ジョブ詳細を含むCSV結果ファイルを取得できなくなります。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/bulk/write/{job_id}/download</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID <p>Bulk Write APIの実行後に最初の[処理中ステータスレスポンス](/ja/api/introduction/overview-and-prerequisites/#response-details)で送信されたジョブの一意のID</p> #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **オプションヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.bulk.CREATE ### レスポンス詳細 このAPIを実行すると、一括書き込み結果ファイルがシステムの設定されたディレクトリに自動的にダウンロードされます。 **ファイル形式:** CSV結果ファイルを含むZIPファイル 一括書き込みジョブの詳細を示すサンプル結果ファイル： curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/write/2000000110044/download \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" ### 行の一括読み取り -------------------------------------------------------------------------------- title: "一括読み取りジョブの作成" description: "このAPIは、Data Store内のテーブルからレコードを一括で取得する一括読み取り操作をトリガーします。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/create-bulk-read-job/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # レコードの一括読み取り 一括読み取り操作は、Data Store内の特定のテーブルから数千のレコードを読み取り、ジョブが成功した場合、読み取り操作の結果を含むCSVファイルを生成します。このデータ集約型の操作は、単一のAPI実行で実行できます。 Catalystは一括読み取り操作用に3つのAPIをサポートしています：一括読み取り作成API、ジョブ実行のステータスを手動で確認するための一括読み取りステータス確認API、および結果をダウンロードするための一括読み取り結果ダウンロードAPIです。コールバックURLを設定して、ジョブステータスのレスポンスを自動的に送信することもできます。 注意: Catalyst CLIを使用して一括読み取り操作を実行することもできます。Data Storeインポート・エクスポートCLIドキュメントを参照してください。 # 一括読み取りジョブの作成 ### 説明 このAPIは、入力JSONで指定した条件に一致するData Store内のテーブルからレコードを取得する一括読み取り操作をトリガーします。テーブルは一意のテーブルIDまたはテーブル名で参照されます。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{projectId}/bulk/read</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.bulk.READ #### リクエストJSONプロパティ 一括読み取りAPIリクエストの入力はJSON形式で送信する必要があります。リクエストパラメーターを以下に説明します。 テーブルの一意のIDまたはテーブル名。テーブルIDはData Storeから、またはコンソールでテーブルを開いた際のURLから取得できます。 一括読み取りジョブの条件と基準を定義するセクション 一括読み取り処理の結果として生成されるCSVファイルは、1ページに200,000件のレコードを含みます。 ページ値「1」は、クエリに一致する最初の200,000件のレコードがエクスポートされることを示します。ページ値を増やすことで後続のレコードを取得できます。 例えば、200,001件目から400,000件目までのレコードを取得する場合、ページ値を「2」に指定する必要があります。 デフォルト値: 1 テーブルから取得するレコード内の特定のカラム。カラムを指定しない場合、すべてのカラムが選択され取得されます。 <br> 配列に複数のカラムを含めることができます。サンプルリクエストのコードウィンドウを参照してください。 レコードが取得される基準となる条件のセット 条件グループを結合する演算子。 <br> サポートされる演算子: AND、OR <br> 2つ以上の条件グループを定義する場合、リクエストでANDまたはOR演算子を使用できます。例えば、前のセクションで指定した形式で「column1がvalue 1に等しい AND column2がvalue 2を含む」のような条件を指定できます。 <br> 注意: 1つのAPIリクエストで両方の演算子を組み合わせて使用することはできません。1つのリクエストではANDまたはORのいずれかを使用できます。 このセクションには最大25個の条件セットを含めることができます。例では3つの条件セットを示しています。 <br> 注意: 1つのAPIリクエストには、1つのグループ演算子を持つ1つの全体グループのみを含めることができます。 条件を定義するテーブル内の特定のカラム名 カラム名と条件値を照合する比較演算子 <br> サポートされる比較演算子: equal、not_equal、greater_than、greater_equal、less_than、less_equal、starts_with、ends_with、contains、not_contains、in、not_in、between、not_between <br> 注意:<br> * inおよびnot_in比較演算子には、カンマで区切って複数の値を指定できます。 * Catalystは暗号化されたカラムに対してはequal比較演算子のみをサポートしています。暗号化されたカラムの条件として他の比較演算子を使用することはできません。 条件として定義するレコード内の特定のカラムの値 ジョブステータスの自動JSONレスポンスが送信されるコールバックURLのプロパティを定義するセクション ジョブステータスが変更されるたびに、HTTP POSTメソッドを使用して自動レスポンスが送信されるURL。ジョブ詳細に関する情報はJSONレスポンスの本文に含まれます。 <br> コールバックURLを設定しない場合、必要な時に[一括読み取りステータス確認API](/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/check-bulk-read-status/#CheckBulkReadStatus)を使用してジョブ処理のステータスを手動で確認する必要があります。 コールバックURLへのJSONレスポンスで渡す必要があるヘッダー。 <br> ヘッダーは以下の形式で指定する必要があります：<br> *{* <br> *"{header_name_1}" : "{header_value_1}",*<br> *"{header_name_2}" : "{header_value_2}"*<br> *}* <br> 以降同様。サンプルリクエストコードを参照してください。 コールバックURLに付加するパラメーター <br> パラメーターは以下の形式で指定する必要があります：<br> *{* <br> *"{param_name_1}" : "{param_value_1}",*<br> *"{param_name_2}" : "{param_value_2}"*<br> *}* <br> 以降同様。サンプルリクエストコードを参照してください。 ### レスポンス詳細 ジョブ処理には3つの状態があり、それぞれ異なるレスポンスが生成されます： * **処理中:** APIを実行すると、Catalystはジョブの実行が処理中であることを示すレスポンスを即座に自動的に送信します。リクエストでコールバックURLを設定した場合、レスポンスは定義した形式でそのURLにも送信されます。 レスポンスにはjob_id parameterが含まれ、コールバックURLを設定していない場合に、後続のレスポンスのジョブ実行ステータスの確認に使用できます。 * **成功:** 成功状態のレスポンスには、一括読み取りジョブのクエリに一致するレコードを含むCSVファイルをダウンロードできるダウンロードURLが含まれます。コールバックURLを設定していない場合、このレスポンスはCatalystから自動的に送信されません。 * **失敗:** 失敗状態のレスポンスには、発生したエラーの説明と詳細が含まれます。コールバックURLを設定していない場合、このレスポンスはCatalystから自動的に送信されません。 curl -X POST \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/read \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910***************************16.2f****************************57" \ -d '{ "table_identifier": "EmpDetails", "query" : { "page" : "1", "select_columns" : [ "EmpID", "EmpName", "Department" ], "criteria": { "group_operator": "or", "group": [ { "column_name": "Department", "comparator": "equal", "value": "Marketing" } , { "column_name": "EmpID", "comparator": "greater_than", "value": "1000" } , { "column_name": "EmpName", "comparator": "starts_with", "value": "S" } ] } }, "callback" : { "url" : "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers" : { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params" : { "project_name" : "EmployeeDatabase" } } }' { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000118004, "status": "In-Progress", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:06 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000118004, "status": "In-Progress", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:06 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000117007, "status": "Failed", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:00 PM", "results": { "description": "The column ID in select_columns is invalid", } } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "一括読み取りステータスの確認" description: "このAPIを使用すると、以前に開始した一括読み取りジョブのステータスを手動で確認できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.899Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/check-bulk-read-status/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # 一括読み取りステータスの確認 ### 説明 このAPIを実行すると、以前に開始した一括読み取りジョブのステータスを手動で確認できます。 JSONリクエストでコールバックURLを設定していない場合、このAPIを実行してジョブステータスを自分で確認する必要があります。一括読み取り操作を開始した際に自動的に送信される処理中レスポンスに含まれるjob_idを使用して、その後のジョブステータスを確認する必要があります。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/bulk/read/{job_id}</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID <p>一括読み取りAPIの実行後に最初の処理中ステータスレスポンスで送信されたジョブの一意のID</p> #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.bulk.READ ### レスポンス詳細 成功状態のJSONレスポンスには、実行されたジョブの詳細と、一括読み取りジョブのクエリに一致するレコードのリストを含むCSVファイルをダウンロードできるダウンロードURLが含まれます。 失敗状態のJSONレスポンスには、実行されたジョブの詳細と、ジョブ処理で発生したエラーの説明、およびスキップされた行とその理由などの詳細が含まれます。 curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/read/2000000118004 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000118004, "status": "In-Progress", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:06 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000118004, "status": "Completed", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:06 PM", "results": { "download_url": "https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/bulk/read/2000000117007/download", "description": "Bulk READ job 2000000117007 completed.", "details": [ { "table_id": 3376000000165541, "records_processed": 21, "more_records": false } ] } } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000117007, "status": "Failed", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:00 PM", "results": { "description": "The column ID in select_columns is invalid", } } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "一括読み取り結果のダウンロード" description: "このAPIを使用すると、以前に開始した成功した一括読み取りジョブの結果をダウンロードできます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.899Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/download-bulk-read-result/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # 一括読み取り結果のダウンロード ### 説明 このAPIを実行すると、開始した成功済みの一括読み取りジョブの結果をダウンロードできます。このURLは成功状態のJSONレスポンスでも送信されます。 ダウンロードされたCSV結果ファイルには、一括読み取りジョブのクエリに一致するすべてのレコードのリストが含まれます。 注意: ダウンロードURLは生成後**1日間**有効です。この期間が過ぎるとリンクは期限切れとなり、ジョブ詳細を含むCSV結果ファイルを取得できなくなります。 ### リクエスト詳細 #### リクエストURL <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/bulk/read/{job_id}/download</p> Catalyst APIにアクセスするためのDC固有のドメイン プロジェクトの一意のID 一括読み取りAPIの実行後に最初の処理中ステータスレスポンスで送信されたジョブの一意のID #### リクエストヘッダー **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **任意のヘッダー** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### スコープ ZohoCatalyst.tables.bulk.READ ### レスポンス詳細 このAPIを実行すると、一括読み取りの結果ファイルがシステムの設定されたディレクトリに自動的にダウンロードされます。 **ファイル形式:** CSV結果ファイルを含むZIPファイル 一括読み取りジョブの詳細を示すサンプル結果ファイル： curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/read/2000000118004/download \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" --- ## SDK — Android — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "新しいData Storeインスタンスの作成" description: "Catalyst Data Storeは、アプリケーションの永続データをテーブル形式で格納するクラウドベースのリレーショナルデータベース管理システムです。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.901Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/create-data-store-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Data Store - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/authentication/add-new-user/#AddNewUser) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Data Storeは、アプリケーションの永続データをテーブルを通じて格納するクラウドベースのリレーショナルデータベース管理システムです。 ### 新しいData Storeインスタンスの作成 CatalystプロジェクトのData Storeにアクセスするには、Data Storeのインスタンスを作成し、このクラスで定義されているメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスすることができます。これにより、不要なサーバー呼び出しを防ぐことができます。 Data Storeインスタンスを正常に取得するには、以下のコード構文に示すように**getDataStoreInstance()**メソッドを呼び出す必要があります： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance(): ZCatalystDataStore -------------------------------------------------------------------------------- title: "新しいテーブルインスタンスの作成" description: "Data Store内の特定のテーブルのテーブルインスタンスを作成し、このクラスで定義されているメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスできます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.901Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/create-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Tables (/ja/cloud-scale/help/data-store/tables) - Data Store - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 新しいテーブルインスタンスの作成 Data Store内の特定のテーブルのテーブルインスタンスを作成し、このクラスで定義されているメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスできます。これにより、不要なサーバー呼び出しを防ぐことができます。 テーブルインスタンスは、以下の2つの方法のいずれかで**getTableInstance()**メソッドを呼び出すことで作成できます。 両方の方法で使用する&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、Data Storeインスタンスページで定義されているインスタンスです。 ### IDによるテーブルインスタンスの作成 以下のコード構文に示すように、特定のテーブルIDを引数としてgetTableInstance()メソッドに渡すことで、テーブルインスタンスを作成できます： &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getTableInstance( id: Long ): ZCatalystTable **パラメータ**: * **id**: インスタンスを作成する必要がある特定のテーブルの一意のテーブルID 以下にサンプルコードスニペットを示します： val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance(2823000000017011) //これをあなたのテーブルIDに置き換えてください ### 名前によるテーブルインスタンスの作成 また、以下のコード構文に示すように、特定のテーブル名を引数として**getTableInstance()**メソッドに渡すことで、テーブルインスタンスを作成することもできます： &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getTableInstance( identifier: String ): ZCatalystTable **パラメータ**: * **identifier**: インスタンスを作成する必要がある特定のテーブルの名前 以下にサンプルコードスニペットを示します： val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //これをあなたのテーブル名に置き換えてください -------------------------------------------------------------------------------- title: "カラムメタデータの取得" description: "指定したインスタンスのData Storeテーブルの全カラムまたは特定のカラムのメタデータをIDまたは名前で取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.901Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Columns (/ja/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Coulumns - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # カラムメタデータの取得 ### 特定のカラムのメタデータの取得 **getColumn()**メソッドを呼び出すことで、指定したインスタンスのData Storeテーブルの特定のカラムのメタデータを取得できます。操作が成功した場合、このメソッドはカラムのデータ型、デフォルト値、最大長、読み取り専用、一意、必須かどうかなどのメタデータを返すことができます。 特定のカラムのメタデータは2つの方法で取得できます。両方の方法で使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 #### i. IDによるカラムの取得 以下のコード構文に示すように、カラムIDを引数としてgetColumn()メソッドに渡すことで、特定のカラムのメタデータを取得できます： &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumn( id: Long, success: (ZCatalystColumn) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ZCatalystColumn&gt;&gt;? **パラメータ**: * **id**: 取得する必要がある特定のカラムの一意のカラムID 以下にサンプルコードスニペットを示します： val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //これをあなたのテーブル名に置き換えてください table.getColumn(2823000000017733, //ここにカラムIDを入力してください { column -> println("Get Column success") println("The name of the column is: ${column.name}") }, { exception -> println("Get column failed! $exception") }) #### ii. 名前によるカラムの取得 以下のコード構文に示すように、カラム名を引数としてgetColumn()メソッドに渡すことで、特定のカラムのメタデータを取得できます： &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumn( name: String, success: (ZCatalystColumn) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ZCatalystColumn&gt;&gt;? **パラメータ**: * **name**: 取得する必要がある特定のカラムの名前 以下にサンプルコードスニペットを示します： val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //これをあなたのテーブル名に置き換えてください table.getColumn("DepartmentName", //これをあなたの列名に置き換えてください { column -> println("Get Column Success") println("The ID of the column is: ${column.id}") }, { exception -> println("Get column failed! $exception") }) ### 全カラムのメタデータの取得 以下のコード構文に示すように、**getColumns()**メソッドを使用して、指定したインスタンスのテーブルの全カラムのメタデータを取得できます。操作が成功した場合、このメソッドは特定のテーブルの全カラムのメタデータを返すことができます。 以下のコードで使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumns( success: (List&lt;ZCatalystColumn&gt;) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystColumn&gt;&gt;&gt;? 以下にサンプルコードスニペットを示します： val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //これをあなたのテーブル名に置き換えてください table.getColumns( { columns -> println("Get Columns success") for (column in columns) { println("${column.name}") } }, { exception -> println("Get Columns failed! $exception.") } ) -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の取得" description: "指定したインスタンスのData Storeテーブルから、特定の行や全行をページネーションを使用して取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.901Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Get All Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の取得 ### 特定の行の取得 **getRow()**メソッドを使用して、指定したインスタンスのData Storeテーブルから特定の行を取得できます。以下のコード構文に示すように、行の一意のROWIDを引数としてこのメソッドに渡します。 以下のコードで使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRow( id: Long, success: (ZCatalystRow) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;? **パラメータ**: * **id**: 取得する必要がある特定の行の一意のROWID 以下にサンプルコードスニペットを示します： val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //これをあなたのテーブル名に置き換えてください table.getRow(2823000000014176, //ここに行IDを入力してください { row -> println("Get Row Success") println(" The row details are: ${row.getData()}") }, { exception -> println("Get row failed! $exception") }) <br> ### ページネーションによる行の取得 コードにページネーションを組み込むことで、Data Storeのテーブルから全行を取得できます。ページネーションにより、テーブルの行をイテレーションを通じてバッチまたはページ単位で取得できます。 たとえば、行を100件ずつのバッチで個別のページとして取得する場合、各ページで取得する最大行数を定義し、以下のように**maxRows**を使用してカウントを指定できます。 以下のコードスニペットで使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows(maxRows: Int, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;, ResponseInfo) -> Unit, failure: ((ZCatalystException) -&gt; Unit)? = null): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **パラメータ**: * **maxRows**: このイテレーションで取得する最大行数 以下にサンプルコードスニペットを示します： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRows( 10, { rows, info -&gt;{ println("The token for next set of rows - ${info.nextToken}") println("Boolean to know if there are records in next page - ${info.moreRecords}") } }, { exception -&gt; println("Failed to get the rows! $exception") }) さらに、ループの各実行後に、後続のデータ取得を許可するトークン文字列がレスポンスで返されます。このトークンはinfo.nextTokenを通じて取得でき、後続のイテレーションでnextTokenの値として渡します。ループの最初の実行時には、nextToken文字列は渡しません。 コードスニペットに示すように、info.moreRecordsを通じて取得待ちの行数を確認することもできます。 ページネーションを続行する場合は、nextTokenとmaxRowsを渡して次の行セットを取得できます。以下のように行います。 &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows(nextToken: String, maxRows: Int, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;, ResponseInfo) -> Unit, failure: ((ZCatalystException) -&gt; Unit)? = null): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **パラメータ**: * **maxRows**: このイテレーションで取得する最大行数 * **nextToken**: 次の行セットを取得するための認可トークン 以下にサンプルコードスニペットを示します： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRows( "1000.6f********" , 20 , { rows, info ->{ println("The token for next set of rows - ${info.nextToken}") println("Boolean to know if there are records in next page - ${info.moreRecords}") } }, { exception -> println("Failed to get the rows! $exception") }) info.moreRecordsがFALSEを返すまで、nextTokenとmoreRecordsの情報を取得できます。 最初のイテレーション後に残りの全行を取得し、maxRowsの制限を設定しない場合は、以下の方法で行うことができます： &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows(nextToken: String, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;, ResponseInfo) -&gt; Unit, failure: ((ZCatalystException) -&gt; Unit)? = null): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **パラメータ**: * **nextToken**: 次の行セットを取得するための認可トークン 以下にサンプルコードスニペットを示します： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRows( "1000.6f********", { rows, info ->{ println("The token for next set of rows - ${info.nextToken}") println("Boolean to know if there are records in next page - ${info.moreRecords}") } }, { exception -> println("Failed to get the rows! $exception") }) これにより、info.moreRecordsはFALSEを返します。 <br> ### 全行の取得 以下のコード構文に示すように、**getRows()**メソッドを使用して、指定したインスタンスのテーブルの全行を取得できます。操作が成功した場合、このメソッドはフィルターや条件なしでテーブルの全行を返します。 以下のコード構文で使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows( success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;,ResponseInfo) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)?= null): ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? 以下にサンプルコードスニペットを示します： val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //これをあなたのテーブル名に置き換えてください table.getRows( { rows, info ->{ println("The token for next set of rows - ${info.nextToken}") println("Boolean to know if there are records in next page - ${info.moreRecords}") } }, { exception -> println("Failed to get the rows! $exception") }) Note: これは全行を取得する操作のため、info.nextTokenは無視できます。ページネーションなしで利用可能な全行が返されます。全行が取得された場合、info.moreRecordsもFALSEを返します。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行からカラム値を取得" description: "Data Storeテーブルの行から特定のカラムの値を取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.902Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/get-column-value-from-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Columns (/ja/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Columns - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # 行からカラム値を取得 getFieldValue()メソッドを使用して、Data Storeテーブルの行から特定のカラムの値を取得できます。たとえば、行内の「Employee ID」という単一のカラムの値が必要な場合、このメソッドを使用してその特定の値を取得できます。 以下のコード構文に示すように、カラムのフィールド名を引数としてgetFieldValue()メソッドに渡す必要があります。 以下のコードで使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRow( id : Long, success: (ZCatalystRow) → ZCatalystRow.getFieldValue(fieldAPIName: String): Any, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;? **パラメータ**: * **id**: 取得する必要がある特定の行の一意のROWID * **fieldAPIName**: 値を取得する必要があるカラムの名前 以下にサンプルコードスニペットを示します： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRow(2823000000054062, // これをあなたのテーブル名に置き換えてください and the ROWID of the row { row -> println(" The value of 'Employee ID' field is :${row.getFieldValue("EmployeeID")}") //これをあなたの列名に置き換えてください }, { exception -> println("Failed to get the column value! $exception") }) -------------------------------------------------------------------------------- title: "新しい行インスタンスの作成" description: "Data Store内の特定のテーブルに対して新しい行インスタンスを作成できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.902Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/create-row-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 新しい行インスタンスの作成 Data Store内の特定のテーブルに対して新しい行インスタンスを作成し、このクラスで定義されているメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスできます。これにより、不要なサーバー呼び出しを防ぐことができます。 行インスタンスは、以下のコード構文に示すように**newRow()**メソッドを呼び出すことで作成できます。 ここで使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 <br /> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.newRow(): ZCatalystRow <br /> 以下にサンプルコードスニペットを示します： <br /> val rowInstance = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").newRow() //これをあなたのテーブル名に置き換えてください -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の作成" description: "Data Store内の特定のテーブルに対して新しい行インスタンスを作成し、このクラスで定義されているメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスできます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.902Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/create-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の作成 ### 単一行の作成 **newRow()**メソッドを使用して、指定したインスタンスのData Storeテーブルに新しい行を作成できます。カラム名と対応する行の値をキーと値のペアとして指定して、テーブルの行の値を設定する必要があります。 以下のコード構文で使用する&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;ROW_INSTANCE&gt;.create( success: (ZCatalystRow) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? Note: カラムがis_uniqueまたはis_mandatoryプロパティを有効にして作成された場合、それぞれ値が一意であること、または必須で渡されることを確認する必要があります。また、カラムに渡すデータがカラムに設定されたデータ型であることも確認する必要があります。 以下にサンプルコードスニペットを示します： val row = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").newRow() //これをあなたのテーブル名に置き換えてください row.setColumnValue("Department_Name", "Marketing") //これをあなたの列名に置き換えてください and its value row.setColumnValue("Employee_ID", "109223") //これをあなたの列名に置き換えてください and its value row.setColumnValue("Employee_Name", "Robert Smith") //これをあなたの列名に置き換えてください and its value row.create( { success -> println("New row created successfully $success") }, { exception -> println("Failed to create a new row! $exception") } ) ### 複数行の作成 Catalyst Android SDKでは、指定したインスタンスのテーブルに一度に複数の行を作成できます。テーブルに挿入する必要がある行を含む配列を渡すことで実行します。配列は、以下のコード構文に示すように**createRows()**メソッドの引数として渡します。 以下のコードで使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.createRows( rows: ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **パラメータ**: * **rows**: 作成する行の配列 以下にサンプルコードスニペットを示します： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").createRows( //これをあなたのテーブル名に置き換えてください rowsList, //カラムの名前と値を設定してarrayListに追加する { rows -> println("The IDs of the rows that were successfully created are listed below:") for (row in rows){ println("${row.id}") } }, { exception -> println("Add Rows Failed! $exception") }) -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の更新" description: "Data Storeテーブルの特定の行または全行を更新できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.902Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Rows (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Update Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の更新 ### 特定の行の更新 **update()**メソッドを使用して、Data Storeテーブルの特定の行を更新できます。これにより、カラムの変更された値をキーと値のペアとして渡すことで、行の1つ以上のカラムの値を更新できます。 以下のコード構文で使用する&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;ROW_INSTANCE&gt;.update( success: (ZCatalystRow) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? 以下にサンプルコードスニペットを示します： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRow(2823000000095003, //これをあなたのテーブル名に置き換えてください and the ROWID of the row { row -> row.setColumnValue("Employee_Name", "Morgan Jones") row.update( { success -> println("Row updated successfully $success") }, { exception -> println("Failed to update the row $exception") } ) }) ### 全行の更新 行の配列を引数として**updateRows()**メソッドに渡すことで、テーブル内の複数の行を更新できます。これにより、カラムの変更された値をキーと値のペアとして渡すことで、行の1つ以上のカラムの値を更新できます。 以下のコードで使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.updateRows( rows: ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **パラメータ**: * **rows**: 更新する行の配列 以下にサンプルコードスニペットを示します： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").updateRows( //これをあなたのテーブル名に置き換えてください rowsList, //カラムの名前と値を設定してarrayListに追加する { println(">>>> Rows updated successfully $it") }, { println(">>>> Update Rows Failed $it") }) -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の削除" description: "Catalyst Android SDKを使用して、特定のData Storeテーブルから単一の行を削除できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.902Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Delete Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の削除 Catalyst Android SDKを使用して、特定のData Storeテーブルから単一の行を削除できます。ただし、一度に複数の行を削除することはできません。 テーブルから行を削除するには、以下の2つの方法のいずれかを使用できます： ### テーブルインスタンスに行IDを渡して行を削除する 以下のコード構文に示すように、行のROWIDを引数として**deleteRow()**メソッドに渡すことで、テーブルから行を削除できます。 以下のコード構文で使用する&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.deleteRow( rowId: Long, success: () → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;Unit&gt;? **パラメータ**: * **rowId**: 削除する行の一意のROWID 以下にサンプルコードスニペットを示します： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("Project").deleteRow(2823000000098007, //これをあなたのテーブル名に置き換えてください and the ROWID of the row { println("Row deleted successfully $it") }, { exception -> println("Delete Row failed $exception") }) ### 行インスタンスを渡して行を削除する 行インスタンスに対して**delete()**メソッドを呼び出すだけで、テーブルから行を削除できます。 以下のコード構文で使用する&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されているインスタンスです。 &lt;ROW_INSTANCE&gt;.delete( success: () → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;Unit&gt;? 以下にサンプルコードスニペットを示します： ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRow(2823000000095003, //これをあなたのテーブル名に置き換えてください and the ROWID of the row { row -> row.delete( { println("Row deleted successfully") }, { exception -> println("Delete row failed $exception") } )}, { exception -> println("Exception occured $exception") }) --- ## SDK — Flutter — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "新しいData Storeインスタンスの作成" description: "Flutter SDKでData Storeの機能にアクセスするために、Data Storeのインスタンスを作成できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.914Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/create-data-store-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Data Store - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/authentication/add-new-user/#AddNewUser) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Data Storeは、テーブルを通じてアプリケーションの永続的なデータを格納するクラウドベースのリレーショナルデータベース管理システムです。 ### 新しいData Storeインスタンスの作成 CatalystプロジェクトのData Storeにアクセスするには、Data Storeのインスタンスを作成し、このクラスで定義されたメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスできます。これにより、不要なサーバー呼び出しを防ぐことができます。 Data Storeインスタンスを正常に取得するには、以下のコード構文に示すように**getDataStoreInstance()**メソッドを呼び出す必要があります： ZCatalystDataStore dataStore = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "新しいテーブルインスタンスの作成" description: "Data Store内の特定のテーブルのテーブルインスタンスを作成し、このクラスで定義されたメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスできます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.914Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/create-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Tables (/ja/cloud-scale/help/data-store/tables) - Data Store - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 新しいテーブルインスタンスの作成 Data Store内の特定のテーブルのテーブルインスタンスを作成し、このクラスで定義されたメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスできます。これにより、不要なサーバー呼び出しを防ぐことができます。 テーブルインスタンスは、以下の2つの方法のいずれかで**getTableInstance()**メソッドを呼び出すことで作成できます。 両方のメソッドで使用される&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、Data Storeインスタンスページで定義されたインスタンスです。 ### IDによるテーブルインスタンスの作成 以下のコード構文に示すように、特定のテーブルIDを引数としてgetTableInstance()メソッドに渡すことで、テーブルインスタンスを作成できます： ZCatalystTable &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getTableInstance(String identifier) **パラメーター**: * **identifier**: インスタンスを作成する特定のテーブルの一意のテーブルIDです サンプルコードスニペットを以下に示します： var table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("2823000000017011") <br> ### 名前によるテーブルインスタンスの作成 別の方法として、以下のコード構文に示すように、特定のテーブル名を引数として**getTableInstance()**メソッドに渡すことで、テーブルインスタンスを作成できます： &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getTableInstance( String identifier ) **パラメーター**: * **identifier**: インスタンスを作成する特定のテーブルの名前です サンプルコードスニペットを以下に示します： var table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance(identifier: "Products"); -------------------------------------------------------------------------------- title: "カラムメタデータの取得" description: "指定されたインスタンスのData Storeテーブルのすべてのカラムまたは特定の単一カラムのメタデータを、IDまたは名前で取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.914Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Columns (/ja/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Coulumns - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # カラムメタデータの取得 ### 特定のカラムのメタデータを取得する **getColumn()** メソッドを呼び出すことで、指定されたインスタンスのData Storeテーブルの特定の単一カラムのメタデータを取得できます。操作が成功した場合、このメソッドはカラムのデータ型、デフォルト値、最大長、読み取り専用かどうか、ユニークかどうか、必須かどうかなどのメタデータを返すことができます。 特定のカラムのメタデータは2つの異なる方法で取得できます。両方のメソッドで使用される&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 #### i. IDによるカラムの取得 以下のコード構文に示すように、カラムIDをString形式でgetColumn()メソッドの引数として渡すことで、特定のカラムのメタデータを取得できます。 Future<(APIResponse, ZCatalystColumn)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumn(String identifier) **パラメータ**: * **identifier**: 取得する必要がある特定のカラムの一意のカラムID サンプルコードスニペットを以下に示します： try { var (response, column) = await app .getDataStoreInstance() .getTableInstance('Projects') .getColumn('1624000000139101'); print(column.id) } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } #### ii. 名前によるカラムの取得 以下のコード構文に示すように、カラムの名前をgetColumn()メソッドの引数として渡すことで、特定のカラムのメタデータを取得できます。 Future<(APIResponse, ZCatalystColumn)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumn(String identifier) **パラメータ**: * **identifier**: 取得する必要がある特定のカラムの名前 サンプルコードスニペットを以下に示します： try { var (response, column) = await app .getDataStoreInstance() .getTableInstance('Projects') .getColumn('Category'); print(column.id); } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } <br> ### すべてのカラムのメタデータを取得する 以下のコード構文に示すように、**getColumns()**メソッドを使用して、指定されたインスタンスのテーブルのすべてのカラムのメタデータを取得できます。操作が成功した場合、このメソッドは特定のテーブルのすべてのカラムのメタデータを返すことができます。 以下のコードで使用される&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 Future<(APIResponse, List&lt;ZCatalystColumn&gt;)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumns() サンプルコードスニペットを以下に示します： try { var (response, columns) = await app .getDataStoreInstance() .getTableInstance('Projects') .getColumns(); for (var column in columns) { print(column.name); } } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の取得" description: "指定されたインスタンスのData Storeテーブルから、特定の単一行またはすべての行を取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Get All Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の取得 ### 特定の行を取得する **getRow()**メソッドを使用して、指定されたインスタンスのData Storeテーブルから特定の単一行を取得できます。以下のコード構文に示すように、行の一意のROWIDをこのメソッドの引数として渡します。 以下のコードで使用される&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 Future<(APIResponse, ZCatalystRow)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRow(int id) **パラメータ**: * **id**: 取得する必要がある特定の行の一意のROWID サンプルコードスニペットを以下に示します： try { ZCatalystTable table = app.getDataStoreInstance().getTableInstance('Projects'); var (response, row) = await table.getRow(1624000000139040); print(row.id); } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } <br> ### すべての行を取得する 以下のコード構文に示すように、**getRows()**メソッドを使用して、指定されたインスタンスのテーブルのすべての行を取得できます。操作が成功した場合、このメソッドはフィルターや条件なしでテーブルのすべての行を返します。 以下のコード構文で使用される&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 Future<(APIResponse, List)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows() サンプルコードスニペットを以下に示します： try { var (response, rows, resInfo) = await app .getDataStoreInstance() .getTableInstance('Projects') .getRows(); for (var row in rows) { print(row.getData()); } } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行からカラム値を取得する" description: "Data Storeテーブルの行内の特定のカラムの値を取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/get-column-value-from-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Columns (/ja/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Columns - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # 行からカラム値を取得する getColumnValue()メソッドを使用して、Data Storeテーブルの行内の特定のカラムの値を取得できます。たとえば、行内の「product_name」という単一カラムの値が必要な場合、このメソッドを使用してその特定の値を取得できます。 サンプルコード構文に示すように、カラムのカラム名をgetColumnValue()メソッドの引数として渡す必要があります。以下に示すように、まず行のインスタンスを取得する必要があります。 以下のコードで使用される&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 dynamic &lt;ROWINSTANCE&gt;.getColumnValue() **パラメータ**: * **id**: 取得する必要がある特定の行の一意のROWID サンプルコードスニペットを以下に示します： var table = dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products'); try{ var (response, table) = await table.getRow(id: 2823000000014176) print("quantity: ${row.getColumnValue("quantity")}") } on ZCatalystException catch (ex) { print("GET ROW FAILED: $ex"); } -------------------------------------------------------------------------------- title: "新しい行インスタンスの作成" description: "Data Store内の特定のテーブルに対して新しい行インスタンスを作成できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/create-row-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 新しい行インスタンスの作成 Data Store内の特定のテーブルに対して新しい行インスタンスを作成し、このクラスで定義されたメソッドがインスタンスオブジェクトにアクセスできるようにすることができます。これにより、不要なサーバーコールを防止できます。 以下のコード構文に示すように、**newRow()**メソッドを呼び出すことで行インスタンスを作成できます。 ここで使用される&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 <br /> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.newRow() <br /> サンプルコードスニペットを以下に示します： <br /> var row = ZCatalystApp.getInstance() .getDataStoreInstance() .getTableInstance(identifier: 'Products') .newRow(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の作成" description: "Data Store内の特定のテーブルに対して新しい行インスタンスを作成し、このクラスで定義されたメソッドがインスタンスオブジェクトにアクセスできるようにすることができます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/create-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の作成 ### 単一行の作成 **newRow()**メソッドを使用して、指定されたインスタンスのData Storeテーブルに新しい行を作成できます。カラム名と対応する行の値をキーと値のペアとして指定することで、テーブル内の行の値を設定する必要があります。 以下のコード構文で使用される&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されたインスタンスです。 Future<(APIResponse, ZCatalystRow)> &lt;ROW_INSTANCE&gt;.create() 注意: is_uniqueまたはis_mandatoryプロパティが有効な状態でカラムが作成された場合、値がそれぞれ一意であること、または必須で渡されることを確認する必要があります。また、カラムに渡すデータがカラムに設定されたデータ型であることも確認する必要があります。 行インスタンスの作成を含むサンプルコードスニペットを以下に示します： var row = ZCatalystApp.getInstance() .getDataStoreInstance() .getTableInstance(identifier: 'Products') .newRow(); //テーブルの行インスタンスを定義し、行のキーと値のデータを渡す row.setColumnValue('product_name', 'power_bank'); row.setColumnValue('product_price', 2000); row.setColumnValue('product_quantity', 2); try { var (response, row) = await row.create(); print('New row created successfully : ${row.id}'); } on ZCatalystException catch (ex) { print('Failed to create the row: $exception'); } <br> ### 複数行の作成 Catalyst Flutter SDKでは、指定されたインスタンスのテーブルに複数の行を一度に作成できます。テーブルに挿入する必要がある行を含むリストを渡すことで実行されます。以下のコード構文に示すように、リストは**createRows()**メソッドの引数として渡されます。 以下のコードで使用される&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 Future<(APIResponse, List&lt;ZCatalystRow&gt;)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.createRows(List&lt;ZCatalystRow&gt; rows) **パラメータ**: * **rows**: 作成する行の配列 行インスタンスの作成を含むサンプルコードスニペットを以下に示します： List&lt;ZCatalystRow&gt; newRows = []; //配列を作成する //作成する行の行インスタンスを定義する ZCatalystRow row1 = dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products').newRow(); row1.setColumnValue('product_name', 'a'); row1.setColumnValue('product_price', 25); row1.setColumnValue('product_quantity', 50); ZCatalystRow row2 = dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products').newRow(); row2.setColumnValue('product_name', 'b'); row2.setColumnValue('product_price', 30); row2.setColumnValue('product_quantity', 40); ZCatalystRow row3 = dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products').newRow(); row3.setColumnValue('product_name', 'c'); row3.setColumnValue('product_price', 25); row3.setColumnValue('product_quantity', 70); //配列に行インスタンスを追加する newRows.add(row1); newRows.add(row2); newRows.add(row3); try{ var (response, rows) = await dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products').createRows(rows: newRows); for (var row in rows) { print(row.id); //行の正常な作成時に実行するアクション } } on ZCatalystException catch (ex) { print('The IDs of the rows that were successfully created are listed below:') } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の更新" description: "Data Storeテーブル内の特定の単一行またはすべての行を更新できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Rows (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Update Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の更新 ### 特定の行を更新する 行インスタンスを取得した後、**update()**メソッドを使用してData Storeテーブル内の特定の単一行を更新できます。これにより、カラムの変更された値をキーと値のペアとしてsetColumnValue()メソッドに渡すことで、行の1つ以上のカラムの値を更新できます。 以下のコード構文で使用される&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されたインスタンスです。 Future<(APIResponse, ZCatalystRow)> &lt;ROW_INSTANCE&gt;.update() 行インスタンスの取得を含むサンプルコードスニペットを以下に示します： var (response, row) = ZCatalystApp.getInstance() .getDataStoreInstance() .getTableInstance(identifier: 'Products') .getRow(id: 2823000000014176) row.setColumnValue('product_quantity', '100'); //行の変更されたカラム名と値を渡す try { var (response, row) = await row.update(); print('Row updated successfully ${row.getColumnValue('product_quantity')}'); } on ZCatalystException catch (ex) { print('Failed to update the row $exception'); } <br> ### すべての行を更新する 行のリストを**updateRows()**メソッドの引数として渡すことで、テーブル内の複数の行を更新できます。行内で更新する各カラムのキーと値のペアに対して行インスタンスを取得し、setColumnValue()メソッドを通じて変更されたデータを渡す必要があります。次に、以下のコード構文に示すように、行インスタンスを配列に追加し、配列をupdateRows()メソッドの引数として渡すことができます。 以下のコードで使用される&lt;TABLE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 Future<(APIResponse, List&lt;ZCatalystRow&gt;)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.updateRows(List&lt;ZCatalystRow&gt; rows) **パラメータ**: * **rows**: 更新する行のリスト 行インスタンスの取得を含むサンプルコードスニペットを以下に示します： List&lt;ZCatalystRow&gt; modifiedRows = []; //配列を作成する var table = ZCatalystApp.getInstance() .getDataStoreInstance() .getTableInstance(identifier: 'Products'); //テーブルインスタンスを作成する try{ var (_, row) = await table.getRow(id: 2823000000014176); row.setColumnValue('product_price', '400'); modifiedRows.add(row); var (_, row) = await table.getRow(id: 2823000000014177); row.setColumnValue('product_price', '90'); modifiedRows.add(row); var (_, row) = await table.getRow(id: 2823000000014178); row.setColumnValue('product_price', '100'); modifiedRows.add(row); var (response, rows) = await table.updateRows(modifiedRows); } on ZCatalystException catch (ex) { print("Failed to update rows: $ex") } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の削除" description: "Catalyst Flutter SDKでは、特定のData Storeテーブルから単一の行を削除できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Delete Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の削除 Catalyst Flutter SDKでは、特定のData Storeテーブルから単一の行を削除できます。ただし、複数の行を同時に削除することはできません。 行インスタンスを取得し、それをdelete()メソッドに渡すことで、テーブルから行を削除できます。 以下のコード構文で使用される&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されたインスタンスです。 Future&lt;void&gt; &lt;ROW_INSTANCE&gt;.delete() 行インスタンスの取得を含むサンプルコードスニペットを以下に示します： ZCatalystTable table = app.getDataStoreInstance().getTableInstance('Products'); var (_, row) = await developers.getRow(1624000000139040); await row.delete(); --- ## SDK — iOS — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "新しいData Storeインスタンスの作成" description: "アプリケーションの現在のエンドユーザーの詳細を取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/create-data-store-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Data Store - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Data Storeは、アプリケーションの永続データをテーブル形式で保存するクラウドベースのリレーショナルデータベース管理システムです。 ### 新しいData Storeインスタンスの作成 CatalystプロジェクトのData Storeにアクセスするために、Data Storeのインスタンスを作成し、このクラスで定義されたメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスできます。これにより、不要なサーバー呼び出しを防ぐことができます。 Data Storeインスタンスを正常に取得するには、以下のコード構文に示すように**getDataStoreInstance()**メソッドを呼び出す必要があります: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : String) -> ZCatalystDataStore -------------------------------------------------------------------------------- title: "カラムメタデータの取得" description: "指定されたインスタンスのData Storeテーブルのすべてのカラムまたは特定のカラムのメタデータを、IDまたは名前で取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Columns (/ja/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Coulumns - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # カラムメタデータの取得 ### 特定のカラムのメタデータを取得する **getColumn()**メソッドを呼び出すことで、指定されたインスタンスのData Storeテーブルの特定のカラムのメタデータを取得できます。操作が成功すると、このメソッドはカラムのデータ型、デフォルト値、最大長、読み取り専用・一意・必須かどうかなどのメタデータを返すことができます。 以下のコード構文に示すように、カラムIDをgetColumn()メソッドの引数として渡すことで、特定のカラムのメタデータを取得できます。ここで使用されている&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getColumn( id : Int64, completion : @escaping ( Result&lt; ZCatalystColumn, ZCatalystError &gt; ) -> Void ) **パラメータ**: * **id**: 取得する特定のカラムの一意のカラムID * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックはカラムの詳細を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : String).getColumn(id :1096000000002459 ) { ( result ) in //ここにカラムIDを入力してください switch result{ case .success ( let column) : print(column.name) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### すべてのカラムのメタデータを取得する 以下のコード構文に示すように、**getColumns()**メソッドを使用して、指定されたインスタンスのテーブルのすべてのカラムのメタデータを取得できます。操作が成功すると、このメソッドは特定のテーブルのすべてのカラムのメタデータを返すことができます。 以下のコードで使用されている&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで先に作成されたインスタンスです。 &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getColumns( completion : @escaping ( Result&lt; [ ZCatalystColumn ], ZCatalystError &gt; ) -> Void ) **パラメータ**: * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックはテーブル内のすべてのカラムの詳細を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : "EmployeeDetails").getColumns{ ( result ) in // これをあなたのテーブル名に置き換えてください switch result { case .success ( let columns) : for column in columns { print(column.name) } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の取得" description: "指定されたインスタンスのData Storeテーブルから、特定の行またはすべての行をページネーション付きで取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Get All Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の取得 ### 特定の行を取得する **getRow()**メソッドを使用して、指定されたインスタンスのData Storeテーブルから特定の行を取得できます。以下のコード構文に示すように、行の一意のROWIDをこのメソッドの引数として渡します。 以下のコードで使用されている&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、Data Storeインスタンスページで定義されたインスタンスです。 &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getRow(id : Int64, completion: @escaping (Result&lt;ZCatalystRow, ZCatalystError&gt;) -> Void) **パラメータ**: * **id**: 取得する特定の行の一意のROWID * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックは行の詳細を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : "EmployeeDetails").getRow(id: 1096000000002845){( result ) in // これをあなたのテーブル識別子とROW IDに置き換えてください switch result{ case .success ( let row) : print(row.id) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } <br> ### ページネーションを使用して行を取得する ページネーションをコードに組み込むことで、Data Storeのテーブルからすべての行を取得できます。ページネーションを使用すると、テーブルの行をバッチまたはページとして反復的に取得できます。 たとえば、100件ずつのバッチで個別のページとして行を取得する場合、各ページで取得する最大行数を定義し、以下に示すように**maxRows**を使用してカウントを指定できます。 さらに、ループの各実行後に、後続のデータ取得を認可するトークン文字列がレスポンスで返されます。後続の反復時に、これをnextTokenの値として渡すことができます。ループの最初の実行時には、nextToken文字列は渡されません。 以下のコードスニペットで使用されている&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、Data Storeインスタンスページで定義されたインスタンスです。 &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getRows(nextToken : String?, maxRecord : String?, completion: @escaping (Result&lt;[ZCatalystRow], ZCatalystError&gt;) -&gt; Void) **パラメータ**: * **maxRows**: この反復で取得する最大行数 * **nextToken**: 次の行セットを取得するための認可トークン 最初の反復後にすべての残りの行を取得する場合は、maxRowsの制限を渡さないこともできます。すべての行が取得されると、ページネーションは完了します。 <br> ### すべての行を取得する 以下のコード構文に示すように、**getRows()**メソッドを使用して、指定されたインスタンスのテーブルのすべての行を取得できます。操作が成功すると、このメソッドはフィルターや条件なしでテーブルのすべての行を返します。 以下のコードで使用されている&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、Data Storeインスタンスページで定義されたインスタンスです。 &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getRows(completion: @escaping (Result&lt;[ZCatalystRow], ZCatalystError&gt;) -> Void) **パラメータ**: * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックはすべての行の詳細を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : "EmployeeDetails").getRows{ ( result ) in //これをあなたのテーブル名に置き換えてください switch result{ case .success ( let rows) : for row in rows{ print(row.id) } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "新しい行インスタンスの作成" description: "Data Store内の特定のテーブルに新しい行インスタンスを作成できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/create-new-row-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 新しい行インスタンスの作成 Data Store内の特定のテーブルに新しい行インスタンスを作成し、このクラスで定義されたメソッドを有効にしてインスタンスオブジェクトにアクセスできます。これにより、不要なサーバー呼び出しを防ぐことができます。 以下のコード構文に示すように、**newRow()**メソッドを呼び出すことで行インスタンスを作成できます。 ここで使用されている&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、Data Storeインスタンスページで定義されたインスタンスです。 &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.newRow() -> ZCatalystRow サンプルコードスニペットは以下の通りです: let instance = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071" ).newRow() //ここにテーブルIDを入力してください -------------------------------------------------------------------------------- title: "行からカラム値を取得" description: "Data Storeテーブルの行内の特定のカラム値を取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/column-value-from-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Columns (/ja/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Columns - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # 行からカラム値を取得 Data Storeテーブルの行内の特定のカラム値を取得できます。つまり、行内の「Employee ID」カラムの値のみが必要な場合、この操作を使用して取得できます。 この操作は、以下に示す3つの方法で実行できます。 以下のすべてのコードセクションで使用されている&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されたインスタンスです。 ### カラムのデータ型がわかっている場合: let data : &lt;T&gt; = try &lt;ROW_INSTANCE&gt;.getValue(forKey: "&lt;columnName&gt;") **パラメータ**: * **T**: 期待される値のデータ型 * **columnName**: 取得するカラムの名前 サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).getRow(id: 1096000000002845) {( result ) in //これをあなたのテーブルIDに置き換えてください and ROWID switch result{ case .success ( let row) : do{ let data : String = try row.getValue(forKey: "EmpID") as! String print(data) } catch{ print("Error occured") } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### カラムのデータ型がわからない場合: let data : &lt;T&gt;? = &lt;ROW_INSTANCE&gt;.getValue(forKey: "&lt;columnName&gt;") **パラメータ**: * **T**: 期待される値のデータ型 * **columnName**: 取得するカラムの名前 サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).getRow(id: 1096000000002845) {( result ) in //これをあなたのテーブルIDに置き換えてください and Row ID switch result{ case .success ( let row) : let data :String? = row.getValue(forKey: "EmpID") print(data) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### getValue()を使用しない場合: let data : &lt;T&gt;? = &lt;ROW_INSTANCE&gt;[ "&lt;columnName&gt;" ] **パラメータ**: * **T**: 期待される値のデータ型 * **columnName**: 取得するカラムの名前 ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).getRow(id: 1096000000002845) {( result ) in //これをあなたのテーブルIDに置き換えてください and Row ID switch result{ case .success ( let row) : let data :String? = row[ "EmpID" ] print(data) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行データの取得" description: "特定の行の実際のデータを取得できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/get-row-data/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Get Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) -------------------------------------------------------------------------------- # 行データの取得 以下に示すように、getData()メソッドを使用して、特定の行の実際のデータを取得できます。これにより、行がディクショナリ形式で返されます。 以下のコード構文で使用されている&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで生成されたインスタンスです。 &lt;ROW_INSTANCE&gt;.getRow() -> [ String : Any? ] サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").getRow(id: 1096000000002845) {( result ) in //これをあなたのテーブルIDに置き換えてください and ROW ID switch result{ case .success ( let row) : let datas = row.getData() print(datas) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行にカラム値を追加" description: "行内の特定のカラムに値を設定できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.915Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/add-column-value-to-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Get Metadata of Coulumns - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # 行にカラム値を追加 このメソッドを使用して、行内の特定のカラムに値を設定できます。行の作成時または更新時に使用できます。 以下のコードで使用されている&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで作成されたインスタンスです。 &lt;ROW_INSTANCE&gt;.setColumnValue( columnName : String, value : Any? ) **パラメータ**: * **columnName**: 値を設定するカラムの名前 * **value**: カラムに設定する値 サンプルコードスニペットは以下の通りです: let instance = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).newRow() //これをあなたのテーブルIDに置き換えてください instance.setColumnValue(columnName: "Department_Name", value: "Marketing") instance.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Robert Jones") //これをあなたの列名に置き換えてください and value -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の作成" description: "Data Storeテーブルに単一の行または複数の行を作成できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.916Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/create-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の作成 ### 単一の行を作成する 以下に示すように、**newRow()**メソッドを使用して、指定されたインスタンスのData Storeテーブルに新しい行を作成できます。テーブル内の行の値を、カラム名と対応する行の値をキーと値のペアとして指定して設定する必要があります。 以下のコード構文で使用されている&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されたインスタンスです。カラム値は、カラム値の追加ページで説明されているメソッドを使用して設定されます。 **パラメータ**: * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックは作成された行の詳細（一意のROWIDやその他のメタ情報など）を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 Note: is_uniqueまたはis_mandatoryプロパティを有効にしてカラムを作成した場合、それぞれ値が一意であること、または値が必ず渡されることを確認する必要があります。また、カラムに渡すデータがカラムの設定されたデータ型であることも確認する必要があります。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: let instance = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").newRow() //これをあなたのテーブルIDに置き換えてください instance.setColumnValue(columnName: "Department_Name", value: "Marketing") instance.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Linda Page") //これをあなたの列名に置き換えてください and value instance.create() {(result) in switch result{ case .success ( let row) : print("A new row is successfully created with row id /(row.id)") case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### 複数の行を作成する iOS SDKでは、指定されたインスタンスのテーブルに一度に複数の行を作成できます。テーブルに挿入する行を含む配列を渡すことで実行します。以下のコード構造に示すように、配列を**create()**メソッドの引数として渡します。 行インスタンスページで説明されているように各行のインスタンスを作成した後、&lt;ROW_INSTANCE&gt;の配列を渡す必要があります。カラム値は、カラム値の追加ページで説明されているように設定する必要があります。 以下のコードで使用されている&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、Data Storeインスタンスページで先に作成されたインスタンスです。 &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.create(_ rows: [ ZCatalystRow ], completion: @escaping(Result&lt;[ZCatalystRow], ZCatalystError&gt;) -> Void) **パラメータ**: * **rows**: 作成する行の配列 * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックは作成された行の詳細（ROWIDやその他のメタ情報など）を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: let row_instance1 = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").newRow() //ここにテーブルIDを入力してください row_instance1.setColumnValue(columnName: "Department_Name", value: "Marketing") row_instance1.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Robert Jones") //これをあなたの列名に置き換えてください and value let row_instance2 = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").newRow() //これをあなたのテーブルIDに置き換えてください row_instance2.setColumnValue(columnName: "Department_Name", value: "Finance") row_instance2.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Louis Smith") //これをあなたの列名に置き換えてください and value ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").create([row_instance1, row_instance2]) {(result) in switch result{ case .success ( let rows) : print("The rows ids which are successfully created are listed below") for row in rows{ print(row.id) } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の更新" description: "Data Storeテーブルの単一の行または複数の行を更新できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.916Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Rows (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Update Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の更新 ### 特定の行を更新する **update()**メソッドを使用して、Data Storeテーブルの特定の行を更新できます。カラムの変更された値をキーと値のペアとして渡すことで、行の1つ以上のカラムの値を更新できます。 以下のコード構文で使用されている&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されたインスタンスです。 &lt;ROW_INSTANCE&gt;.update( completion: @escaping(Result&lt;ZCatalystRow, ZCatalystError&gt;) -> Void) **パラメータ**: * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックは更新された行の詳細を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").getRow(id: 3376000000170191){(result)in //これをあなたのテーブルIDに置き換えてください switch result{ case .success ( let row) : row.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Morgan Jones") //列名と値をここに置き換えてください row.update {(update_result) in switch update_result{ case .success(let updated_row) : print("Name is updated") case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### すべての行を更新する 行の配列をupdate()メソッドの引数として渡すことで、テーブル内の複数の行を更新できます。カラムの変更された値をキーと値のペアとして渡すことで、行の1つ以上のカラムの値を更新できます。 各行のインスタンスを作成し、以下のコードに示すようにカラム値の追加メソッドを使用して各対応するカラムの更新された値を渡して、更新する行インスタンスの配列を渡す必要があります。 以下のコードで使用されている&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、テーブルインスタンスページで定義されたインスタンスです。 &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.update(_ rows: [ ZCatalystRow ], completion: @escaping(Result&lt;[ZCatalystRow], ZCatalystError&gt;) -> Void) **パラメータ**: * **rows**: 更新する行の配列 * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックはすべての更新された行の詳細を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: let data_store_instance = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "EmployeeDetails")//ここにテーブル名を入力してください data_store_instance.getRows{(result)in switch result{ case .success ( let rows) : for row in rows{ row.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Morgan Jones") } data_store_instance.update(rows) {(result) in switch result { case .success ( let updated_rows): print("Rows has been successfully updated"); case .error( let error ) : print( "Error occurred >>> \( error )" ) } } case .error(let error): print("Error occurred >>> \( error )") } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の削除" description: "Catalyst iOS SDKでは、Row IDまたは行インスタンスを使用して、特定のData Storeテーブルから単一の行を削除できます。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.916Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/ja/cloud-scale/help/data-store/records) - Delete Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の削除 Catalyst iOS SDKでは、特定のData Storeテーブルから単一の行を削除できます。ただし、一度に複数の行を削除することはできません。 テーブルから行を削除するには、以下の2つの方法のいずれかを使用できます: ### テーブルインスタンスにRow IDを渡して行を削除する 以下のコード構文に示すように、行のROWIDを**deleteRow()**メソッドの引数として渡すことで、テーブルから行を削除できます。 以下のコード構文で使用されている&lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;は、Data Storeインスタンスページで定義されたインスタンスです。 &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.deleteRow( id : Int64, completion : @escaping( ZCatalystError? ) -> Void ) **パラメータ**: * **id**: 削除する行の一意のROWID * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックは削除された行の詳細を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").deleteRow(id: 3376000000171021){( error ) in //これをあなたのROWIDに置き換えてください if let error = error{ print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } else { print("Row is successfully deleted.") } } ### 行インスタンスを渡して行を削除する 行インスタンスの**delete()**メソッドを呼び出すだけで、テーブルから行を削除できます。 以下のコード構文で使用されている&lt;ROW_INSTANCE&gt;は、行インスタンスページで定義されたインスタンスです。 &lt;ROW_INSTANCE&gt;.delete(completion: @escaping( ZCatalystError? ) -> Void) **パラメータ**: * **completion**: 操作が成功した場合、completionブロックは削除された行の詳細を返します。それ以外の場合は、エラーを返します。 サンプルコードスニペットは以下の通りです: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).getRow(id: 3376000000171021){(result)in //これをあなたのROWIDに置き換えてください switch result { case .success ( let row) : row.delete() {( error ) in if let error = error{ print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } else { print("Row is successfully deleted.") } } case .error(let error) : print("Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )") } } --- ## SDK — Java — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルメタデータの取得" description: "このページでは、Javaアプリケーションで単一または複数のテーブルのメタデータを取得するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.916Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/get-table-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Table Meta - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/#GetTableMetadata) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # テーブルメタデータの取得 単一または複数のテーブルのメタデータはいくつかの方法で取得できます。 ### テーブルIDによる単一テーブルのメタデータ取得 テーブルのメタデータは、以下のようにgetTable()メソッドを使用してテーブルIDを参照することで取得されます。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのテーブルIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable tableMeta = object.getTable(1510000000110121L); ### テーブル名による単一テーブルのメタデータ取得 一方で、テーブル名をgetTable()メソッドの引数として渡すことで、テーブルのメタデータ詳細を取得することもできます。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのテーブルIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable tableMeta = object.getTable("SampleTable"); ### すべてのテーブルの取得 単一テーブルのメタデータ取得に加えて、getAllTables()メソッドを使用してCatalystプロジェクト内のすべてのテーブルの詳細を取得できます。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //指定されたプロジェクト内のすべてのテーブルを取得する List<ZCTable> tableList =object.getAllTables(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "カラムメタデータの取得" description: "このページでは、Javaアプリケーションでデータストアのテーブルから単一または複数のカラムのメタデータを取得するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/get-column-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Column Meta - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/#GetColumnMetadata) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # カラムメタデータの取得 特定のテーブルの単一または複数のカラムのメタデータを取得するメソッドがあります。 ### カラムIDによる単一カラムのメタデータ取得 前述のテーブルのメタデータ取得に続き、getColumn()メソッドを使用してテーブルの特定のカラムのメタデータを取得します。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCColumn; import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのテーブルIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable table = object.getTable(1510000000110121L); //columnIDを使用して特定の列のメタ情報を取得する ZCColumn column = table.getColumn("1510000000110832"); <br> ### カラム名による単一カラムのメタデータ取得 カラムのメタデータを取得する別の方法として、テーブルIDの代わりにテーブル名を参照する方法があります。これも前述のケースと同じレスポンスを返します。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCColumn; import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのテーブルIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable table = object.getTable(1510000000110121L); //列名を使用して特定の列のメタ情報を取得する ZCColumn column = table.getColumn("Name"); <br> ### すべてのカラムの取得 単一カラムのメタデータ取得に加えて、_getAllColumns()_メソッドを使用して特定のテーブルのすべてのカラムのメタデータを取得できます。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCColumn; import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのテーブルIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable table = object.getTable(1510000000110121L); //テーブル内のすべての列を取得する List columns = table.getAllColumns(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルインスタンスの取得" description: "このページでは、JavaアプリケーションでデータストアのテーブルからテーブルIDおよび名前を使用してテーブルインスタンスを取得するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/get-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # テーブルインスタンスの取得 ### テーブルIDを使用したテーブルインスタンスの取得 テーブルを参照して操作を実行するための最初のステップとして、空の_テーブルインスタンス_を作成します。これは getTableInstance()メソッドを通じて行われ、実際にはサーバーサイドの呼び出しを行いません。値は保持されません。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのtableIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable tableMeta =object.getTableInstance(1510000000110121L); <br> ### テーブル名を使用したテーブルインスタンスの取得 ここではテーブルを参照するためにテーブル名を引数として渡します。サーバーサイドの呼び出しは行われず、前述のケースと同等です。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのテーブルIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable tableMeta = object.getTableInstance("SampleTable"); -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の挿入" description: "このページでは、Javaアプリケーションでデータストアのテーブルに単一行または一括で行を挿入するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/insert-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Insert Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の挿入 テーブルの一意のIDまたは名前を参照して、Data Storeのテーブルに新しいデータ行またはレコードを挿入できます。次のセクションで説明するように、テーブルに複数の行を挿入することもできます。 Note: 1. テーブルとそのカラムは事前に作成しておく必要があります。コンソールからテーブルを作成し、カラムを作成できます。 2. 開発環境では、プロジェクトごとに各テーブルに最大5,000レコードを挿入できます。開発環境ではプロジェクト全体で最大25,000レコードを作成できます。本番環境ではレコード作成の上限はありません。 ### 単一行の挿入 以下のサンプルコードに示すように、行インスタンスを作成し、カラム名とそれに対応する値を渡す必要があります。insertRow()メソッドは、一意の名前またはIDで参照して作成したインスタンスのテーブルに行を挿入します。行が挿入されると、その行の一意のRowID値が自動的に生成されます。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのtableIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable tab = object.getTable("1510000000110121"); //行インスタンスを作成する ZCRowObject row = ZCRowObject.getInstance(); //行インスタンスのset()メソッドを使用して必要な列の値を設定する row.set("Name","George Smith"); row.set("Age", 25); //insertRow()メソッドを呼び出してテーブルに単一行を追加する tab.insertRow(row); <br> ### 複数行の挿入 以下に示すように、行オブジェクトのリストを構築し、insertRows()メソッドの引数として渡すことで、テーブルに複数の行を挿入できます。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //RowObjectsのリストを作成する List rows = new ArrayList(); //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのtableIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable tab = object.getTable(1510000000110121L); //必要な数の行インスタンスを作成する ZCRowObject row1 = ZCRowObject.getInstance(); ZCRowObject row2 = ZCRowObject.getInstance(); //set()メソッドを使用して各行に列の値を設定する row1.set("Name","George Smith"); row1.set("Age", 25); row2.set("Name","Moana Violet"); row2.set("Age", 22); //add()メソッドを使用してリストに行を追加する rows.add(row1); rows.add(row2); //insertRows()メソッドを使用してテーブルにリストを追加する tab.insertRows(rows); -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の取得" description: "このページでは、Javaアプリケーションでデータストアのテーブルから単一行またはすべての行を取得するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Get Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の取得 Catalyst Data Storeのテーブルから単一行または複数行のデータを取得できます。以下のサンプルコードに示すように、テーブルの一意のテーブルIDをgetTable()メソッドに渡すことで行を取得できます。 ### 単一行の取得 getRow()メソッドを使用して、テーブルから単一行のデータを取得できます。以下に示すように、取得したい行の一意のRow IDをこのメソッドに渡す必要があります。 まずgetInstance()を使用してベースオブジェクトインスタンスを取得する必要があります。ベースオブジェクトインスタンスを使用して、行の取得に使用するテーブルインスタンスを取得する必要があります。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスZCObjectを作成する ZCObject obj = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトを使用してテーブルIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable tab = obj.getTable(1510000000110121L); //Row IDを渡してテーブルから単一行を取得する ZCRowObject row = tab.getRow(1510000000108103L); <br> ### ページネーションによるすべての行の取得 ZCRowPagedResponseクラスを使用してコードにページネーションを組み込むことで、Data Storeのテーブルからすべての行を取得できます。ページネーションにより、テーブルの行をバッチまたはページ単位でイテレーションを通じて取得できます。 たとえば、個別のページとして100行ずつバッチで行を取得する場合、各ページで取得する最大行数の変数を定義し、数を指定できます。以下のサンプルコードではmaxRowsを100に設定しています。 Note: maxRowsパラメータはオプションです。この値が指定されていない場合、SDK呼び出しはデフォルトで単一ページに200行を返します。 さらに、ループの各実行後に、後続のデータ取得を認可するトークン文字列がレスポンスに含まれます。getNextToken()メソッドを通じてこのトークンを取得し、以下のコードに示すように、後続のイテレーションでnextTokenの値として渡します。ループの最初の実行時、nextToken文字列の値はnullとして割り当てられます。 このイテレーションは、moreRecordsAvailable()メソッドで検証される、すべての行が取得されるまで実行されます。 サンプルコードに示すように、テーブル名と取得するカラム名を指定できます。 Note: ページネーションはJava SDK v1.7.0アップデートから利用可能になりました。古いバージョンのJava SDKでは利用できません。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCRowPagedResponse; String nextToken = null; //最初のnextTokenの値をnullとして宣言する iteration ZCRowPagedResponse pagedResp; //ページングされたレスポンスオブジェクトを定義する Long maxRows = 100; //1ページで取得する最大行数を定義する do { pagedResp = ZCObject.getInstance().getTable(empDetails).getPagedRows(nextToken, maxRows); //テーブル名を指定し、nextTokenとmaxRowsを渡してページングされたレスポンスを取得する //列名を渡してテーブルから列を取得する for(ZCRowObject row : pagedResp.getRows()) { basicIO.write("Employee ID: " +row.get("empID") + ","); basicIO.write("Name: " +row.get("empName") + ","); basicIO.write("Department: " +row.get("empDept") + ","); } //反復を検証し、レスポンスで取得したトークン文字列を次の反復に渡す if(pagedResp.moreRecordsAvailable()) { nextToken = pagedResp.getNextToken(); } } while(pagedResp.moreRecordsAvailable()); Note: テーブルから複数行のデータを取得するために以前利用可能であったgetAllRows()メソッドのサポートは廃止されました。ページネーションは、取得する行数の制限なくすべての行を取得できる拡張機能として利用可能です。getAllRows()メソッドは今後のすべてのSDKバージョンから削除されます。コードを適宜アップグレードしてください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の更新" description: "このページでは、Javaアプリケーションでデータストアのテーブルの単一行または一括で行を更新するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Update Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の更新 テーブル内の単一行または複数行の1つ以上のカラム値を更新する場合、 updateRows()メソッドを使用します。 Note: 行を更新するにはROWIDを設定する必要があります。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのテーブルIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable table = object.getTable(1510000000110121L); // テーブルIDを置き換えてください //RowObjectsのリストを作成する List<ZCRowObject> rows = new ArrayList(); //行インスタンスを作成する ZCRowObject row1 = ZCRowObject.getInstance(); ZCRowObject row2 = ZCRowObject.getInstance(); //ROWIDを参照して行に更新された値を設定する row1.set("Name","Amelia S"); row1.set("Age", 19); row1.set("ROWID", 1510000000109113L); // 行IDを置き換えてください row2.set("Name", "Walker Don"); row2.set("Age", 19); row2.set("ROWID", 1510000000109115L); // 行IDを置き換えてください //リストに行を追加する rows.add(row1); rows.add(row2); //テーブル内の複数行を更新する table.updateRows(rows); -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の削除" description: "このページでは、Javaアプリケーションでデータストアのテーブルから単一行を削除するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Delete Data - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の削除 テーブルから行を削除するには、呼び出しメソッドdeteleRow()にROWIDを渡すだけです。一度に複数の行を削除することはできません。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //ベースオブジェクトインスタンスを作成する ZCObject obj = ZCObject.getInstance(); //ベースオブジェクトのテーブルIDを参照してテーブルインスタンスを取得する ZCTable tab = obj.getTable(1510000000110121L); //ROWIDで単一行を削除する tab.deleteRow(1510000000109115L); -------------------------------------------------------------------------------- title: "一括行読み取り" description: "このページでは、Javaアプリケーションでデータストアのテーブルから複数の行を読み取るメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/bulk-read/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 一括行読み取り Catalystでは、Data Storeの特定のテーブルに対して一括読み取りジョブを実行できます。 以下のSDKスニペットでは、一括読み取りジョブが特定のテーブルから数千のレコードを読み取り、ジョブが成功した場合、読み取り操作の結果を含むCSVファイルを生成できます。テーブルは一意のテーブルIDで参照されます。 CatalystはJava SDKの一括書き込みに対して以下のメソッドをサポートしています： <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>使用メソッド</th> <th>説明</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>createBulkReadJob()</td> <td>新しい一括読み取りジョブを作成します。</td> </tr> <td>getBulkReadJobStatus()</td> <td>一括読み取りジョブのステータスと結果を確認します。</td> </tr> </tbody> </table> 以下のSDKスニペットをコピーして、特定のテーブルに対して一括読み取りジョブを実行します。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkReadServices; import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkQueryDetails; import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkCallbackDetails; import com.zc.component.object.bulk.ZCDataStoreBulk; import com.zc.component.object.bulk.result.ZCBulkResult; import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkReadDetails; ZCBulkReadServices bulkRead = ZCDataStoreBulk.getInstance().getBulkReadInstance(); bulkRead.createBulkReadJob(12096000000642178L); //ここにテーブルIDを入力してください // テーブルIDで一括読み取りジョブを作成する ZCBulkQueryDetails bulkQueryDetails = ZCBulkQueryDetails.getInstance(); // 一括クエリ詳細インスタンスを取得する ZCBulkCallbackDetails callbackDetails = ZCBulkCallbackDetails.getInstance(); // 一括コールバック詳細インスタンスを取得する bulkRead.createBulkReadJob(12096000000642178L, bulkQueryDetails); //ここにテーブルIDを入力してください // テーブルIDで一括読み取りジョブを作成する and query details bulkRead.createBulkReadJob(12096000000642178L, bulkQueryDetails, callbackDetails); //ここにテーブルIDを入力してください // テーブルIDで一括読み取りジョブを作成する ZCBulkReadDetails bulkReadDetails = ZCBulkReadDetails.getInstance(); // 一括読み取り詳細インスタンスを作成する bulkReadDetails.setTableIdentifier(12096000000642178L); // Table IDを入力してください ZCBulkResult readJob = bulkRead.createBulkReadJob(bulkReadDetails); // 一括読み取り詳細で一括読み取りジョブを作成する。 bulkRead.getBulkReadJobStatus(readJob.getJobId()); // 一括読み取りジョブのステータスと結果を取得する <br /> Note: createBulkReadJob()メソッドを使用して同時に読み取れる行は最大200,000行です。 <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "一括行書き込み" description: "このページでは、Javaアプリケーションでデータストアのテーブルに複数の行を書き込むメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/bulk-write/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 一括行書き込み Catalystでは、Data Storeの特定のテーブルに対して一括書き込みジョブを実行できます。一括書き込み操作は、StratusにアップロードされたCSVファイルから数千のレコードを取得し、特定のテーブルに挿入できます。 テーブルは一意のテーブルIDで参照されます。書き込み操作を実行するカラムは、一意のカラムIDで参照されます。 Note: 一括書き込み操作を実行するには、必要なデータをCSVファイルとしてStratusに最初にアップロードする必要があります。 書き込みジョブ中、ファイルは以下の属性を使用して参照されます： * bucketName: オブジェクトが保存されているバケットの名前です。 * objectKey: 必要なオブジェクトのパスまたはObject URLを含めることができます。 * versionID: バケットでバージョニングが有効な場合、ファイルの特定のversionIDがこの属性に保存されます。 これらの詳細はobjectDetailsという名前のJSONオブジェクトとして解決し、setObjectDetails()メソッドに渡す必要があります。 CatalystはJava SDKの一括書き込みに対して以下のメソッドをサポートしています： <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>使用メソッド</th> <th>説明</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>createBulkWriteJob(bulkWriteDetails)</td> <td>特定のテーブルに対して新しい一括書き込みジョブを作成します。</td> </tr> <td>createInsertBulkWriteJob(table ID, objectDetails)</td> <td>新しい一括書き込み挿入ジョブを作成します。</td> <tr> <td>createUpsertBulkWriteJob(tableId, objectDetails, column ID)</td> <td>新しい一括書き込みupsertジョブを作成します。</td> </tr> <tr> <td>getBulkWriteJobDetails(jobID)</td> <td>一括書き込みジョブのステータスと結果を取得します。</td> </tr> </tbody> </table> 以下のSDKスニペットをコピーして、特定のテーブルに対して一括書き込みジョブを実行します。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkWriteServices; import com.zc.component.object.bulk.ZCDataStoreBulk; import com.zc.component.object.bulk.result.ZCBulkResult; import com.zc.component.object.bulk.ZCBucketObjectDetails; import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkWriteDetails ZCBulkWriteServices bulkWrite = ZCDataStoreBulk.getInstance().getBulkWriteInstance(); // 一括書き込みインスタンスを作成する ZCBulkWriteDetails bulkWriteDetails = ZCBulkWriteDetails.getInstance(); // 一括書き込み詳細オブジェクトを作成して入力する bulkWriteDetails.setTableIdentifier(12096000000642178L); // Table IDを入力してください bulkWriteDetails.setObjectDetails(objectDetails); ZCBulkResult bulkWriteResult = bulkWrite.createBulkWriteJob(bulkWriteDetails); // 一括書き込みジョブを作成する bulkWrite.createInsertBulkWriteJob(12096000000642178L, objectDetails); // Table IDを入力してください // 一括書き込み挿入ジョブを作成する bulkWrite.createUpdateBulkWriteJob(12096000000642178L, objectDetails, 12096000000642900L); // Table IDとColumn IDを入力してください // 一括書き込み更新ジョブを作成する bulkWrite.createUpsertBulkWriteJob(12096000000642178L, objectDetails, 12096000000642900L); // Table IDとColumn IDを入力してください // 一括書き込みupsertジョブを作成する bulkWrite.getBulkWriteJobStatus(bulkWriteResult.getJobId()); // 一括書き込みジョブのステータスと結果を取得する <br /> Note: createBulkWriteJob()メソッドを使用して同時に書き込める行は最大100,000行です。 <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の一括削除" description: "このページでは、Javaアプリケーションでサンプルコードスニペットを使用してData Storeのテーブルから行を一括削除する方法について説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Bulk Delete Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/#BulkDeleteRows) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の一括削除 Catalystでは、Data Storeの特定のテーブルからレコードまたはデータ行を一括で削除できます。テーブルは一意のIDまたは名前で参照されます。テーブルIDはData Storeから、またはコンソールでテーブルを開いたときのURLから取得できます。 一括削除操作では、1回の操作で最大200行を削除できます。以下のサンプルコードに示すように、削除する行の一意のROWIDをArrayListに追加できます。コードには少なくとも1つのROWIDを含める必要があり、最大200個のROWIDを含めることができます。 ArrayListはZCRowObjectリストを通じてdeleteRows()関数に渡されます。テーブル名またはテーブルIDはgetTableInstance()に渡す必要があります。 #### サンプルコードスニペット <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; //ArrayListを定義して、削除するレコードのROWIDを追加する ArrayList rowIdList = new ArrayList<>(); rowIdList.add(1028000000171815L); // 行IDを置き換えてください rowIdList.add(1028000000171810L); rowIdList.add(1028000000171805L); rowIdList.add(1028000000171617L); rowIdList.add(1028000000171098L); //ArrayListをdeleteRows()関数に渡す。 //テーブルIDまたはテーブル名をZCObjectとして渡す。 List &lt;ZCRowObject&gt; deletedRowList = ZCObject.getInstance().getTableInstance("EmpDetails").deleteRows(rowIdList); --- ## SDK — Node JS — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Data Store インスタンスの取得" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルから行を一括削除する方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-component-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store ### コンポーネントインスタンスの取得 以下のメソッドで datastore の参照を作成できます。このメソッドはサーバー側の呼び出しを実行しません。 //Get a datastore instance let datastore = app.datastore(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルメタデータの取得" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションで単一テーブルまたは複数テーブルのメタデータを取得する方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.927Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-table-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get table meta - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/#GetTableMetadata) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # テーブルメタデータの取得 Catalyst Data Store 内の単一テーブルのメタデータは、2 つの方法で取得できます。以下のコードスニペットで使用している datastore の参照は、コンポーネントインスタンスです。 ### テーブル ID によるテーブルメタデータの取得 以下のように、getTableDetails() メソッドを使用して、テーブル ID を参照してテーブルのメタデータを取得します。 //テーブルIDを使用して単一テーブルの詳細を取得する let datastore = app.datastore(); let tablePromise = datastore.getTableDetails(1510000000110121); tablePromise.then((table) => { console.log(table); }); 各バージョンで受信するサンプルレスポンスを以下に示します: { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"1", "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":"2136000000007784" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"2", "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007786" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"3", "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007788" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"4", "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007790" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"5", "column_name":"CityName", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":"100", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000008503" } ], "table_id":"2136000000007781" } { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":2136000000007733 }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":1, "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":2136000000007784 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":2, "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007786 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":3, "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007788 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":4, "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007790 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":5, "column_name":"CityName", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":100, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000008503 } ], "table_id":2136000000007781 } ### テーブル名によるテーブルメタデータの取得 テーブル名を参照してテーブルのメタデータを取得する場合は、以下のコードスニペットを使用できます。ただし、将来テーブル名が変更された場合、コード内で使用しているすべての箇所に反映する必要があることに注意してください。 いずれの場合も、Promise が返され、テーブルのメタデータの詳細に解決されます。結果のメタデータは、.toString() または .toJSON() メソッドにアクセスして、文字列または JSON 出力に変換できます。 //テーブル名を使用して単一テーブルの詳細を取得する let datastore = app.datastore(); let tablePromise = datastore.getTableDetails('SampleTable'); tablePromise.then((table) => { console.log(table); }); 各バージョンで受信するサンプルレスポンスを以下に示します: { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"1", "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":"2136000000007784" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"2", "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007786" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"3", "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007788" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"4", "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007790" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"5", "column_name":"CityName", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":"100", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000008503" } ], "table_id":"2136000000007781" } { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":2136000000007733 }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":1, "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":2136000000007784 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":2, "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007786 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":3, "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007788 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":4, "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007790 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":5, "column_name":"CityName", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":100, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000008503 } ], "table_id":2136000000007781 } ### すべてのテーブルのメタデータの取得 単一テーブルのメタデータの取得に加えて、getAllTables() メソッドを使用して、Catalyst プロジェクト内のすべてのテーブルの詳細を取得できます。 ここで返される Promise は、テーブルメタデータの詳細の配列に解決されます。 //すべてのテーブルのメタデータを取得する let datastore = app.datastore(); let allTablePromise = datastore.getAllTables(); allTablePromise.then((tables) => { console.log(tables); }); 各バージョンで受信するサンプルレスポンスを以下に示します: [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000007781" }, "table_name":"CityDetails", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000009090" } ] [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":2136000000007733 }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":2136000000007781 }, "table_name":"CityDetails", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":2136000000009090 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルインスタンスの取得" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルから tableID と名前を使用してテーブルインスタンスを取得する方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.928Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # テーブルインスタンスの取得 以下のメソッドでテーブルの参照を作成できます。これらのメソッドはサーバー側の呼び出しを実行しません。以下のコードスニペットで使用している datastore の参照は、コンポーネントインスタンスです。 ### テーブル ID を使用したテーブルインスタンスの取得 getTable() メソッドを使用して、テーブル ID を参照することでテーブルの参照を作成できます。 //Get a Single Table without details using table ID let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table(1510000000110121); ### テーブル名を使用したテーブルインスタンスの取得 または、getTable() メソッドを使用して、テーブル名を参照することでテーブルの参照を作成できます。 これらのメソッドには Promise は含まれず、テーブルのインスタンスのみが返されます。 //Get a Single Table without details using table name let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); -------------------------------------------------------------------------------- title: "カラムメタデータの取得" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルから単一カラムまたは複数カラムのメタデータを取得する方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.928Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-column-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Column Meta - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/#GetColumnMetadata) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # カラムメタデータの取得 Catalyst Data Store のテーブルの単一カラムのメタデータの詳細は、以下のメソッドで取得できます。以下のコードスニペットで使用しているテーブルの参照は、テーブルインスタンスまたはテーブルメタのいずれかです。 ### ID によるカラムメタデータの取得 getColumnDetails() メソッドを使用して、特定のテーブルのカラムのメタデータを取得できます。 //Use Table Meta Object to get the column with column ID which returns a promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('ShipmentDetails'); let columnPromise = table.getColumnDetails(1510000000110832); columnPromise.then((column) => { console.log(column); }); 各バージョンで受信するサンプルレスポンスを以下に示します: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } ### 名前によるカラムメタデータの取得 カラムのメタデータを取得する別の方法として、カラム名を参照する方法があります。これは前述のものと同じレスポンスを返します。 カラムメタにはこれ以上の操作は含まれません。そのため、ここで返される Promise は JSON オブジェクトに解決されます。 //Use Table Meta Object to get the column with column ID which returns a promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let columnPromise = table.getColumnDetails('newColumn'); columnPromise.then((column) => { console.log(column); }); 各バージョンで受信するサンプルレスポンスを以下に示します: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } ### すべてのカラムのメタデータの取得 単一カラムのメタデータの取得に加えて、_getAllColumns()_ メソッドを使用して、特定のテーブルのすべてのカラムのメタデータを取得できます。 ここで返される Promise は、カラムメタデータの詳細の配列に解決されます。 //Use Table Meta Object to get all the columns which returns a promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let allColumnsPromise = table.getAllColumns(); allColumnsPromise.then((columns) => { console.log(columns); }); 各バージョンで受信するサンプルレスポンスを以下に示します: [ { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "1", column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: "2136000000007784" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "2", column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007786" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "3", column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007788" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "4", column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007790" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000008503" } ] [ { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 1, column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: 2136000000007784 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 2, column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007786 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 3, column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007788 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 4, column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007790 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000008503 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の取得" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルから単一行またはすべての行を取得する方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.928Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Get rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の取得 Catalyst Data Store のテーブルから、単一行または複数行のデータを取得できます。これらのコードスニペットで使用している table の参照は、テーブルインスタンスまたはテーブルメタのいずれかです。 ### 単一行の取得 getRow() メソッドを使用して、テーブルから単一行を取得できます。以下のサンプルコードに示すように、このメソッドに行の一意の Row ID を渡す必要があります。 ここで返される Promise は JSON の行オブジェクトに解決されます。 //テーブルインスタンスまたはテーブルメタオブジェクトを使用して行IDを渡して行を取得する let rowPromise = table.getRow(1510000000109476); 受信するサンプルレスポンスを以下に示します。レスポンスは Node.js の両方のバージョンで同じです。 { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", CityName: "Pune", ROWID: "2136000000011011" } ### ページネーションによる全行の取得 getMyPagedRows() 関数を使用してコードにページネーションを組み込むことで、Data Store のテーブルからすべてのデータ行を取得できます。ページネーションを使用すると、イテレーションを通じてテーブルの行をバッチまたはページ単位で取得できます。 このイテレーションは、以下のコードに示すように hasNext, で検証されるすべての行が取得されるまで実行されます。テーブルは一意のテーブル ID で参照できます。 たとえば、各ページで 100 行ずつのバッチで行を取得する場合、各ページで取得する最大行数の変数を定義し、数を指定できます。以下のサンプルコードでは、maxRows を 100 に設定しています。 Note: maxRows パラメータはオプションです。この値を指定しない場合、SDK の呼び出しはデフォルトで 1 ページあたり 200 行を返します。 さらに、ループの各実行後に、後続のデータ取得を認可するトークン文字列がレスポンスデータに含まれます。このトークンは next\_token を通じて取得でき、以下のコードに示すように、後続のイテレーション時に nextToken の値として渡します。ループの最初の実行時、nextToken 文字列の値は undefined に設定されます。次のレコードセットは、レスポンスデータの more\_records を通じて取得されます。 Note: ページネーションは Node.js SDK v2.1.0 アップデートから利用可能になりました。古いバージョンの Node.js SDK では利用できません。 //ページネーションで行を取得し、最初のイテレーションではnextTokenの値をundefinedとして宣言する function getMyPagedRows(hasNext = true, nextToken = undefined) { if (!hasNext) { return; } dataStore.table(195000000042025) //レコードを取得するテーブルのテーブルIDを指定する .getPagedRows({ nextToken, maxRows: 100 }) //1ページで取得する最大行数を定義する and pass it along with nextToken .then(({ data, next_token, more_records }) => { console.log('rows : ', data); //テーブルから行を取得する return getMyPagedRows(more_records, next_token); //次のレコードセットと次の反復用のトークン文字列を取得する }) .catch((err) => { console.log(err.toString()); }); } さらにレコードがある場合に受信するサンプルレスポンスを以下に示します。この場合、more_records パラメータは true に設定されます。 #### Node.js v2.1.0 { "status": 200, "data": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "name": "Alex Jones", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "ROWID": "3359000000108111" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "name": "Robert Neal", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "ROWID": "3359000000108114" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "name": "Roslyn Gunn", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "ROWID": "3359000000108117" } ], "message": "OK", "more_records": true, "next_token": "{{token}}" } これ以上レコードがない場合に受信するサンプルレスポンスを以下に示します。この場合、more_records パラメータは false に設定されます。 #### Node.js v2.1.0 { "status": 200, "data": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "name": "Alex Jones", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "ROWID": "3359000000108410" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "name": "Robert Neal", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "ROWID": "3359000000108413" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "name": "Roslyn Gunn", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "ROWID": "3359000000108417" } ], "message": "OK", "more_records": false } Note: 以前テーブルから複数行のデータを取得するために提供されていた getAllRows() メソッドのサポートは廃止されました。ページネーションは、取得する行数に制限なくすべての行を取得できる拡張機能として利用可能になりました。getAllRows() メソッドは、今後のすべての SDK バージョンから削除される予定です。コードを適宜アップグレードしてください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の挿入" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルに単一行または一括で行を挿入する方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.928Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/insert-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Insert Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の挿入 テーブルの一意の ID または名前を参照して、Data Store のテーブルに新しいデータ行またはレコードを挿入できます。次のセクションで説明するように、テーブルに複数行を挿入することもできます。 以下のコードで使用している table の参照は、以前作成したテーブルインスタンスまたはテーブルメタのいずれかです。 Note: * テーブルとそのカラムは事前に作成されている必要があります。コンソールからテーブルの作成とカラムの作成が可能です。 * 開発環境では、各プロジェクトの各テーブルに最大 5,000 件のレコードを挿入できます。開発環境では、各プロジェクト全体で最大 25,000 件のレコードを作成できます。本番環境ではレコード作成に上限はありません。 ### 単一行の挿入 _{カラム名 : カラム値}_ 形式で行の詳細を含む JSON オブジェクトを作成し、以下に示すように insertRow() メソッドの引数として渡す必要があります。これにより、名前または一意のテーブル ID で参照したテーブルに行が挿入されます。行が挿入されると、行の一意の RowID 値が自動的に生成されます。 ここで返される Promise は JSON の行オブジェクトに解決されます。 //Create a JSON object with the rows to be inserted let rowData = { Name: `George Hamilton`, Age: 22, ID: 6868 }; //テーブルメタオブジェクトを使用してPromiseを返す行を挿入する let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('EmpDetails'); let insertPromise = table.insertRow(rowData); insertPromise.then((row) => { console.log(row); }); 各バージョンで受信するサンプルレスポンスを以下に示します: { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", Name: "George Hamilton", Age: "22", ID: "6868", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", ROWID: 2136000000011011 } ### 複数行の挿入 行を含む配列を構築し、以下に示すように insertRows() メソッドの引数として渡すことで、テーブルに複数行を挿入できます。ここで返される Promise は、行オブジェクトを含む配列に解決されます。 //Create a JSON array with the rows to be inserted let rowData = [{ Name: `Mark Wellington`, Age: 29, ID: 7218 }, { Name: `Zendaya Jones`, Age: 32, ID: 3211 } ]; //テーブルメタオブジェクトを使用してPromiseを返す複数行を挿入する promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('EmpDetails'); let insertPromise = table.insertRows(rowData); insertPromise.then((rows) => { console.log(rows); }); 受信するサンプルレスポンスを以下に示します。レスポンスは両方のバージョンで同じです。 [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", Name: "Mark Wellington", Age: "92", ID: "7218", CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", ROWID: 2136000000038008 }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", Name: "Zendaya Jones", Age: "32", ID: "3211", CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", ROWID: 2136000000038010 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の更新" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルで単一行または一括で行を更新する方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.928Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Update Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の更新 Catalyst Data Store のテーブルで、単一行または複数行を更新し、1 つ以上のカラム値を更新できます。以下のコードスニペットで使用している table の参照は、テーブルインスタンスまたはテーブルメタのいずれかです。 ### 単一行の更新 このメソッドでは、必要なカラムに変更された値を持つオブジェクトを構築して単一行を更新できます。一意の ROWID を参照し、新しく構築したオブジェクトを updateRow() メソッドに渡します。ここで ROWID は必須の属性です。ここで返される Promise は JSON の行オブジェクトに解決されます。 //Construct a JSON Object with the updated row details let updatedRowData = { Name: `Mathew Jones`, Age: 31, ROWID: 1510000000109474 }; //テーブルメタオブジェクトを使用してROWIDで単一行を更新し、Promiseを返す let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let rowPromise = table.updateRow(updatedRowData); rowPromise.then((row) => { console.log(row); }); 受信するサンプルレスポンスを以下に示します。レスポンスは Node.js の両方のバージョンで同じです。 #### Node.js { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", Name: "Mathew Jones", Age: 31, ROWID: "2136000000011011" } ### 複数行の更新 複数行を更新するには、変更された値を含むオブジェクトの配列を構築し、updateRows() メソッドの引数として渡します。対応する配列オブジェクト内の ROWIDs を使用して、変更が必要な特定の行を参照します。 ここで返される Promise は、行オブジェクトの配列に解決されます。 //Data to be updated along with the ROWID let updatedRowsData = [{ Name: `Mathew Jones`, Age: 31, ROWID: 1510000000113298 }, { Name: `Rhonda Watson`, Age: 28, ROWID: 1510000000109474 }]; //テーブルメタオブジェクトを使用してROWIDsで複数行を更新し、Promiseを返す let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let rowPromise = table.updateRows(updatedRowsData); rowPromise.then((rows) => { console.log(rows); }); 受信するサンプルレスポンスを以下に示します。レスポンスは Node.js の両方のバージョンで同じです。 #### Node.js [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:718", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:55:999", Name: "Mathew Jones", Age: 31, ROWID: "2136000000034043" }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:728", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:56:001", Name: "Rhonda Watson", Age: 28, ROWID: "2136000000034045" } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の削除" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルから単一行を削除する方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.928Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Delete row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の削除 ROWID を deteleRow() メソッドのパラメータとして渡すだけで、テーブルから行を削除できます。一度に複数行を削除することはできません。 ここで返される Promise は JSON である行オブジェクトに解決されます。 //Use Table Meta Object to delete a single row using ROWID which returns a promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let rowPromise = table.deleteRow(1510000000109476); rowPromise.then((row) => { console.log(row); }); -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の一括読み取り" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルから複数行を読み取る方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.928Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/bulk-read/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の一括読み取り Catalyst では、Data Store 内の特定のテーブルに対して一括読み取りジョブを実行できます。 以下の SDK スニペットでは、一括読み取りジョブが特定のテーブルから数千のレコードを読み取り、ジョブが成功した場合に読み取り操作の結果を含む CSV ファイルを生成します。テーブルは一意のTable IDで参照されます。 Note: dataStore.table().bulkJob('read' | 'write') メソッドを使用して、一括読み取りまたは一括書き込みジョブのいずれかを実行することもできます。 <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>使用メソッド</th> <th>説明</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>bulkRead.createJob({ criteria, page, select_columns })</td> <td>新しい一括読み取りジョブを作成します。</td> </tr> <td>bulkRead.getStatus(job ID)</td> <td>一括読み取りジョブのステータスを取得します。</td> <tr> <td>bulkRead.getResult(job ID)</td> <td>一括読み取りジョブの結果を取得します。</td> </tr> </tbody> </table> 以下の SDK スニペットをコピーして、特定のテーブルに対して一括読み取りジョブを実行します。 // 一括読み取り let datastore = app.datastore(); //データストアインスタンスを取得する const bulkRead = dataStore.table('sampleTable').bulkJob('read'); // 一括読み取りジョブを作成する const bulkReadJob = await bulkRead.createJob({ criteria: { group_operator: 'or', group: [ { column_name: 'Department', comparator: 'equal', value: 'Marketing' }, { column_name: 'EmpID', comparator: 'greater_than', value: '1000' }, { column_name: 'EmpName', comparator: 'starts_with', value: 'S' } ] }, page: 1, select_columns: ['EmpID', 'EmpName', 'Department'] }; { url: 'https://hr.zylker.com/ja/EmpRecords/_callback.php', headers: { 'src': 'ZCatalyst', 'operation': 'bulkreadAPI' }, params: { 'project_name': 'EmployeeDatabase' } }); // 一括読み取りステータスを取得する await bulkRead.getStatus(bulkReadJob.job_id); // 一括読み取り結果を取得する await bulkRead.getResult(bulkReadJob.job_id); <br /> Note: 最大 200,000 行を同時に読み取ることができます。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の一括書き込み" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルに複数行を書き込む方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.928Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/bulk-write/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の一括書き込み Catalyst では、Data Store 内の特定のテーブルに対して一括書き込みジョブを実行できます。一括書き込み操作は、Stratus にアップロードされた CSV ファイルから数千のレコードを取得し、特定のテーブルに挿入します。 テーブルは、作成時に Catalyst によって生成される一意のtable IDで参照されます。書き込み操作を実行するカラムは、一意のcolumn IDで参照されます。 Note: 一括書き込み操作を実行するには、まず必要なデータを CSV ファイルとして Stratus にアップロードする必要があります。 書き込みジョブ中、ファイルは以下の属性を使用して参照されます: * bucketName: オブジェクトが格納されているバケットの名前です。 * objectKey: 必要なオブジェクトのパスまたはオブジェクト URLを含めることができます。 * versionID: バケットでバージョニングが有効になっている場合、ファイルの特定の versionID がこの属性に格納されます。 <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>使用メソッド</th> <th>説明</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>bulkWrite.createJob(objectDetails, {find_by,fk_mapping,operation})</td> <td>特定のテーブルに新しい一括書き込みジョブを作成します。</td> </tr> <td>bulkWrite.status(job ID)</td> <td>一括書き込み操作のステータスを取得します。</td> <tr> <td>bulkWrite.result(job ID)</td> <td>一括書き込み操作の結果を取得します。</td> </tr> </tbody> </table> 以下の SDK スニペットをコピーして、特定のテーブルに対して一括書き込みジョブを実行します。 let datastore = app.datastore(); // datastoreインスタンスを取得 const bulkWrite = datastore.table('sampleTable').bulkJob('write'); const objectDetails = { "bucket_name": "zylker14266", "object_key": "emp_records.csv", "version_id": "64832huidksnd83" }; // 一括書き込みジョブを作成する const bulkWriteJob = await bulkWrite.createJob(objectDetails, { find_by: 'EmpID', fk_mapping: [ { local_column: 'EmployeeID', reference_column: 'EmpID' }, { local_column: 'DepartmentID', reference_column: 'DeptID' } ], operation: 'insert' }); // 一括書き込みステータスを取得する await bulkWrite.getStatus(bulkWriteJob.job_id); // 一括書き込み結果を取得する await bulkWrite.getResult(bulkWriteJob.job_id); <br /> Note: 一度に最大 100,000 行を書き込むことができます。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の一括削除" description: "このページでは、NodeJS アプリケーションの Data Store のテーブルから行を一括削除する方法について、サンプルコードとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.928Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Bulk delete rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/#BulkDeleteRows) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の一括削除 Catalyst では、Data Store 内の特定のテーブルから、レコードまたはデータ行を一括削除できます。テーブルは一意の ID または名前で参照します。テーブル ID は Data Store から、またはコンソールでテーブルを開いたときの URL から取得できます。 一括削除操作では、1 回の操作で最大 200 行を削除できます。以下のサンプルコードに示すように、削除する行の一意の ROWID を配列に渡すことができます。コードには少なくとも 1 つの ROWID を含める必要があり、最大 200 の ROWID を含めることができます。 行は、サンプルコードの rowPromise を通じて deleteRows() 関数に渡されます。テーブル名またはテーブル ID は datastore.table() に渡す必要があります。 以下で使用している datastore の参照は、コンポーネントインスタンスページで定義されています。 let datastore = app.datastore(); //テーブルIDまたはテーブル名を渡す let table = datastore.table('EmpDetails'); //削除するレコードのROWIDをdeleteRows()関数に渡す let rowPromise = table.deleteRows([1028000000171815,1028000000171810, 1028000000171805, 1028000000171617, 1028000000171098]); //Promiseを返しCatalystにプッシュする rowPromise.then((row) => { console.log(row); }); --- ## SDK — Python — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Data Storeインスタンスの取得" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData Storeのテーブルから一括で行を削除する方法について、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.929Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-component-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Cloud Scale Data Storeは、アプリケーションの永続データを格納するクラウドベースのリレーショナルデータベース管理システムです。このセクションでは、テーブルやカラムのメタデータの取得、行の詳細の取得、新しい行の挿入、行の更新、削除など、Data Storeでデータ集約型の操作を実行するために使用できるさまざまなメソッドについて説明します。 ### コンポーネントインスタンスの取得 コンポーネントインスタンスは、特定のコンポーネントに関する定義済みの設定にアクセスするために使用できるオブジェクトです。このプロセスはサーバーサイドの呼び出しを発生させません。 以下のコードで使用されているappの参照は、SDK初期化時にレスポンスとして返されるPythonオブジェクトです。以下のように新しいdatastore_serviceインスタンスを作成できます。このインスタンスは、データベース固有の操作を実行する際のさまざまなシナリオで使用されることに注意してください。 #Data Storeコンポーネントインスタンスを取得する datastore_service = app.datastore() -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルメタデータの取得" description: "このページでは、Pythonアプリケーションで単一テーブルまたは複数テーブルのメタデータを取得する方法について、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.929Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-table-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Table Meta - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/#GetTableMetadata) - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # テーブルメタデータの取得 Catalyst Data Store内の単一テーブルのメタデータは、2つの方法で取得できます。以下のコードスニペットで使用されているData Store参照は、先に作成したコンポーネントインスタンスです。 ### テーブルIDによるテーブルメタデータの取得 テーブルのメタデータは、以下のようにget_table_details()メソッドで対応するtableIDを参照することで取得できます。 テーブルIDは、Data Storeから、またはコンソールでテーブルを開いた際のURLから取得できます。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceの詳細については、こちらのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>tableID</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。メタデータを取得するテーブルのIDを保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #テーブルIDを使用してテーブルメタデータを取得する datastore_service = app.datastore() table_data = datastore_service.get_table_details(5249000000011745) サンプルレスポンスを以下に示します： { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"COUNTRY", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"amelia@burrows.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"1", "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":"2136000000007784" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"2", "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007785" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"3", "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007786" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"4", "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007787" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"5", "column_name":"CITYNAME", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":"100", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000008588" } ], "table_id":"5249000000011745" } ### テーブル名によるテーブルメタデータの取得 以下のコードスニペットを使用して、table_nameを参照してテーブルのメタデータを取得できます。 注意： テーブルの名前を変更した場合は、該当するすべてのセクションでコードの変更を更新する必要があります。 以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceの詳細については、こちらのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>table_name</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。メタデータを取得するテーブルの名前を保持します。</td> </tr> </tbody> </table> datastore_service = app.datastore() table_data = datastore_service.get_table_details("Aliens") サンプルレスポンスを以下に示します： { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"Aliens", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"amelia.burrows@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"1", "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":"2136000000007784" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"2", "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007785" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"3", "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007786" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"4", "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007787" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"5", "column_name":"AlienType", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":"100", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000008588" } ], "table_id":"5249000000011745" } ### 全テーブルのメタデータの取得 単一テーブルのメタデータの取得に加えて、getAllTables()メソッドを使用してCatalystプロジェクト内のすべてのテーブルの詳細を取得できます。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceの詳細については、こちらのヘルプセクションを参照してください。 datastore_service = app.datastore() tables = datastore_service.get_all_tables() サンプルレスポンスを以下に示します： [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"Attackers", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"amelia.burrows@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000007781" }, "table_name":"Aliens", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"5249000000011745" } ] 情報： 上記の操作を実行するために必要な権限レベルについては、SDKスコープの表を参照してください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルインスタンスの取得" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData StoreのテーブルからテーブルインスタンスをtableIDおよび名前を使用して取得する方法について、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.929Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # テーブルインスタンスの取得 テーブル参照は、tableIDまたはテーブル名をパラメータとして渡すことで、定義済みのData Store参照を参照して作成できます。以下のコードスニペットで使用されているdatastore_serviceの参照は、先に作成したコンポーネントインスタンスです。 ### TableIDを使用したテーブルインスタンスの取得 table_serviceの参照は、table()メソッドにtableIDをパラメータとして渡すことで作成できます。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceの詳細については、こちらのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>tableID</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。テーブルのIDを保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #テーブルIDを使用してテーブルインスタンスを取得する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table(5249000000011745) ### テーブル名を使用したテーブルインスタンスの取得 また、table()メソッドでテーブル名を参照することで、テーブル参照を作成することもできます。これらのメソッドには明示的なレスポンスはなく、テーブルのインスタンスのみが返されます。 以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceの詳細については、こちらのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>table_name</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。テーブルの名前を保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #テーブル名を使用してテーブルインスタンスを取得する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") -------------------------------------------------------------------------------- title: "カラムメタデータの取得" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData Storeのテーブルから単一カラムまたは複数カラムのメタデータを取得する方法について、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.929Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-column-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Column Meta - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/#GetColumnMetadata) - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # カラムメタデータの取得 Catalyst Data Storeのテーブル内の単一カラムのメタデータの詳細は、columnIDまたはカラム名を使用して取得できます。 ### IDによるカラムメタデータの取得 get_column_details()メソッドを使用して、特定のテーブルのカラムメタデータを取得できます。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceおよびテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>columnID</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。メタデータを取得するカラムのIDを保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #カラムIDを使用してカラムメタデータを取得する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") column_data = table_service.get_column_details(5249000000032372) サンプルレスポンスを以下に示します： { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "5", column_name: "CITYNAME", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "5249000000032372" } ### 名前によるカラムメタデータの取得 カラムのメタデータを取得する別の方法として、column_nameを参照する方法があります。これは前の方法と同じレスポンスを返します。 カラムメタにはそれ以上の操作は含まれません。そのため、レスポンスはここで直接返されます。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceおよびテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>column_name</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。メタデータを取得するカラムの名前を保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #カラム名を使用してカラムメタデータを取得する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") column_data = table_service.get_column_details("CITYNAME") サンプルレスポンスを以下に示します： { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "5", column_name: "CITYNAME", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } ### 全カラムのメタデータの取得 単一カラムのメタデータの取得に加えて、get_all_columns()メソッドを使用して特定のテーブル内のすべてのカラムのメタデータを取得できます。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceおよびテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 #すべてのカラムのメタデータを取得する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") columns = table_service.get_all_columns() サンプルレスポンスを以下に示します： [ { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "1", column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: "2136000000007784" }, { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "2", column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007785" }, { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "3", column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007786" }, { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "4", column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007787" }, { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "5", column_name: "CITYNAME", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000008588" } ] 情報： 上記の操作を実行するために必要な権限レベルについては、SDKスコープの表を参照してください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の取得" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData Storeのテーブルから単一行またはすべての行を取得する方法について、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.929Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Get Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の取得 Catalyst Data Storeのテーブルから単一行または複数行のデータを取得できます。これらのコードスニペットで使用されているtable_serviceの参照は、テーブルインスタンスまたはテーブルメタのいずれかです。 ### 単一行の取得 get_row()メソッドを使用して、テーブルから単一行を取得できます。以下のコードスニペットに示すように、このメソッドに行の一意のRowIDを渡す必要があります。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceおよびテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>rowID</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。詳細を取得する行のIDを格納します。</td> </tr> </tbody> </table> # 1行を取得する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") row_data = table_service.get_row(5249000000032385) サンプルレスポンスを以下に示します： { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", CITYNAME: "Pune", ROWID: "5249000000032385" } ### ページネーションによる全行の取得 get_paged_rows()関数を使用してコードにページネーションを組み込むことで、Data Storeのテーブルからすべての行のデータを取得できます。ページネーションにより、イテレーションを通じてテーブルの行をバッチまたはページ単位で取得できます。 このイテレーションは、以下のコードに示すように、すべての行が取得されるまで実行されます。これは単純なif条件で検証されます。テーブルは一意のテーブル名で参照できます。 たとえば、行を100件ずつのバッチで個別のページとして取得する場合、各ページで取得する最大行数の変数を定義してカウントを指定できます。以下のサンプルコードではmax_rowsを100に設定しています。 注意： maxRowsパラメータは任意です。この値が指定されない場合、SDK呼び出しはデフォルトで1ページあたり200行を返します。 さらに、レスポンスデータに後続のデータ取得を認可するトークン文字列が含まれます。このトークンはnext_tokenを通じて取得でき、以下のコードに示すように、後続のイテレーション時にnext_tokenの値として渡します。ループの最初の実行時、next_token文字列の値はNoneに設定されます。次のレコードセットは、レスポンスデータのmore_recordsを通じて取得されます。 注意： ページネーションはNode.js SDK v2.1.0アップデートから利用可能になりました。Node.js SDKの旧バージョンでは利用できません。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>next_token</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。後続のデータ取得を認可するレスポンスデータからのトークンを格納します。</td> </tr> <tr> <td>max_rows</td> <td>Numeric</td> <td>任意パラメータです。行を取得するバッチの数を保持します。</td> </tr> </tbody> </table> datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("Aliens") def getMyPagedRows(next_token=None, more_records=True): rows = table_service.get_paged_rows(next_token, max_rows=100) more_records = rows['more_records'] if not more_records: return None next_token = rows['next_token'] return getMyPagedRows(next_token, more_records) getMyPagedRows() more_recordsパラメータがtrueに設定されている場合、サンプルレスポンスを以下に示します： { "status": 200, "content": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "CITYNAME": "New York", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "ROWID": "5249000000032385" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "CITYNAME": "Houston", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "ROWID": "5249000000032386" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "CITYNAME": "Chicago", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "ROWID": "5249000000032387" } ], "message": "OK", "more_records": true, "next_token": "{{token}}" } more_recordsパラメータがfalseに設定されている場合、サンプルレスポンスを以下に示します： { "status": 200, "content": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "name": "San Diego", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "ROWID": "5249000000032385" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "name": "Phoenix", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "ROWID": "5249000000032386" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "name": "Seattle", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "ROWID": "5249000000032387" } ], "message": "OK", "more_records": false } 情報： 上記の操作を実行するために必要な権限レベルについては、SDKスコープの表を参照してください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の挿入" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData Storeのテーブルに単一行または複数行を一括挿入するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.929Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/insert-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Insert Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の挿入 テーブルの一意のIDまたは名前を参照して、Catalyst Data Storeのテーブルに新しい行を挿入できます。次のセクションで説明するように、テーブルに複数の行を挿入することもできます。 以下のコードで使用されているtable_service参照は、以前に作成されたテーブルインスタンスまたはテーブルメタのいずれかです。 注意： * テーブルとその中のカラムは事前に作成されている必要があります。コンソールからテーブルを作成し、カラムを作成できます。 * 開発環境では、各プロジェクトの各テーブルに最大5000件のレコードを挿入できます。開発環境では、各プロジェクト全体で最大25,000件のレコードを作成できます。本番環境ではレコード作成の上限はありません。 ### 単一行の挿入 以下に示すように、行の詳細を{カラム名 : カラム値}形式で含む辞書を作成し、それをinsert_row()メソッドの引数として渡す必要があります。これにより、一意のテーブル名またはテーブルIDで参照するテーブルに行が挿入されます。 行が挿入されると、一意のID値が自動的に生成されます。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceとテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>row_data</td> <td>Array</td> <td>必須パラメータです。挿入する行の詳細をキーと値のペアで保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #テーブルに単一行を挿入する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("Employee") row_data = {'name': 'George Hamilton', 'id': '6868', 'age': '22'} row_response = table_service.insert_row(row_data) サンプルレスポンスを以下に示します： { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-16 16:30:12:799", Name: "George Hamilton", Age: 22, ID: 6868, CREATEDTIME: "2021-08-16 16:30:12:799", ROWID: "2136000000011015" } ### 複数行の挿入 以下に示すように、行を含む配列を構築し、それをinsert_rows()メソッドの引数として渡すことで、テーブルに複数の行を挿入できます。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceとテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 行オブジェクトの配列を含むレスポンスが返されます。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w60p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>row_data</td> <td>Array</td> <td>必須パラメータです。挿入する行の詳細をキーと値のペアで保持します。</td> </tr> </tbody> </table> datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("Employee") row_data = [{'name': 'Mark Wellington', 'id': '7218', 'age': '29'}, {'name': 'Zendaya Jones', 'id': '3211', 'age': '32'}] row_response = table_service.insert_rows(row_data) サンプルレスポンスを以下に示します： [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", Name: "Mark Wellington", Age: 29, ID: 7218, CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", ROWID: 2136000000011015 }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", Name: "Zendaya Jones", Age: 32, ID: 3211, CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", ROWID: 2136000000011016 } ] 情報： 上記の操作を実行するために必要な権限レベルを確認するには、SDKスコープの表を参照してください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の更新" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData Storeのテーブルの単一行または複数行を一括更新するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.929Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Update Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の更新 Catalyst Data Storeのテーブルで、単一行または複数行を更新できます。以下のコードスニペットで使用されているtable_service参照は、以前に作成されたテーブルインスタンスまたはテーブルメタのいずれかです。 ### 単一行の更新 このメソッドでは、必要なカラムに変更後の値を含むオブジェクトを構築して、単一行を更新できます。 一意のROWIDを参照し、更新された行の詳細を含む新しく構築されたオブジェクトをupdate_row()メソッドに渡します。ここではROWID値の指定が必須であることに注意してください。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceとテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>row_data</td> <td>Array</td> <td>必須パラメータです。更新する行の詳細をキーと値のペアで保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #単一行を更新する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("table_name") row_data = {'name': 'Mathew Jones', 'id': '7211', 'age': '31', 'ROWID': 2136000000011011} row_response = table_service.update_row(row_data) logging.info(row_response) サンプルレスポンスを以下に示します： { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", Name: "Mathew Jones", ID : "7211", Age: 31, ROWID: "2136000000011011" } ### 複数行の更新 複数行を更新するには、変更後の行の値を含むオブジェクトの配列を構築し、update_rows() メソッドの引数として渡します。ROWIDは対応する配列オブジェクト内で、変更が必要な特定の行を参照するために使用されます。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceとテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 ここで返されるレスポンスは、行オブジェクトの配列に解決されます。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>row_data</td> <td>Array</td> <td>必須パラメータです。更新する行の詳細をキーと値のペアで保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #複数行を更新する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("Employee") row_data = [{'name': 'Mathew Jones', 'id': '7211', 'age': '31', 'ROWID': 2136000000034043}, {'name': 'Rhonda Watson', 'id': '7212', 'age': '28', 'ROWID': 2136000000034045}] row_response = table_service.update_rows(row_data) サンプルレスポンスを以下に示します： [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:718", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:55:999", Name: "Mathew Jones", ID : "7211", Age: 31, ROWID: "2136000000034043" }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:728", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:56:001", Name: "Rhonda Watson", ID : "7212", Age: 28, ROWID: "2136000000034045" } ] 情報： 上記の操作を実行するために必要な権限レベルを確認するには、SDKスコープの表を参照してください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の削除" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData Storeのテーブルから単一行を削除するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.929Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Delete Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の削除 ROWIDをパラメータとしてdelete_row()メソッドに渡すだけで、テーブルから行を削除できます。このメソッドは、行の削除時にレスポンスとしてtrueを返します。 以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceとテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>ROWID</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。削除する行のIDを保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #行を削除する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") row_response = table_service.delete_row(5249000000032461) 情報： 上記の操作を実行するために必要な権限レベルを確認するには、SDKスコープの表を参照してください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の一括読み取り" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData Storeのテーブルから行を一括読み取りするメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.929Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の一括読み取り Catalystでは、Data Storeに存在する特定のテーブルに対して一括読み取りジョブを実行できます。 以下のSDKスニペットでは、一括読み取りジョブが特定のテーブルから数千件のレコードを読み取り、ジョブが成功した場合に読み取り操作の結果を含むCSVファイルを生成します。テーブルは一意のTable IDで参照されます。 以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceの詳細については、こちらのヘルプセクションを参照してください。 <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>criteria</td> <td>Array</td> <td>必須パラメータです。行を読み取る条件を保持します。</td> </tr> <tr> <td>page</td> <td>Numeric</td> <td>必須パラメータです。読み取るページ行数を保持します。</td> </tr> <tr> <td>select_columns</td> <td>Array</td> <td>必須パラメータです。読み取る特定のカラムを保持します。</td> </tr> </tbody> </table> 特定のテーブルに対して一括読み取りジョブを実行するには、以下のSDKスニペットをコピーしてください。 #一括読み取り datastore_service = app.datastore() bulk_read = datastore_service.table("sampleTable").bulk_read() #一括読み取りジョブを作成する bulk_read_Job = bulk_read.create_job({ "criteria": { "group_operator": 'or', "group": [ { "column_name": 'Department', "comparator": 'equal', "value": 'Marketing' }, { "column_name": 'EmpId', "comparator": 'greater_than', "value": '1000' }, { "column_name": 'EmpName', "comparator": 'starts_with', "value": 'S' } ] }, "page": 1, "select_columns": ['EmpId', 'EmpName', 'Department'] }) #一括読み取りステータスを取得する status = bulk_read.get_status(bulk_read_Job['job_id']) #一括読み取り結果を取得する result = bulk_read.get_result(bulk_read_Job['job_id']) <br /> 注意： 最大200,000行を同時に読み取ることができます。 情報： 上記の操作を実行するために必要な権限レベルを確認するには、SDKスコープの表を参照してください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の一括書き込み" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData Storeのテーブルに行を一括書き込みするメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の一括書き込み Catalystでは、Data Storeに存在する特定のテーブルに対して一括書き込みジョブを実行できます。一括書き込み操作は、StratusにアップロードされたCSVファイルから数千件のレコードを取得し、特定のテーブルに挿入します。 テーブルは、作成時にCatalystが生成する一意のtable IDで参照されます。書き込み操作を実行するカラムは、一意のcolumn IDで参照されます。 注意： 一括書き込み操作を実行するには、まず必要なデータをCSVファイルとしてStratusにアップロードする必要があります。 <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>tableID</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。データを書き込むテーブルのIDを保持します。</td> </tr> <tr> <td>find_by</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。データを書き込むカラムの名前を保持します。</td> </tr> <tr> <td>fk_mapping</td> <td>Array</td> <td>必須パラメータです。local_columnとreference_columnの詳細を保持します。</td> </tr> <tr> <td>operation</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。このパラメータの値はinsertである必要があります。</td> </tr> <tr> <td>object_details</td> <td>JSON Object</td> <td> <ul> <li>bucket_name: オブジェクトが保存されているバケットの名前です。</li> <li>object_key: 必要なオブジェクトのパスまたはオブジェクトURLを含めることができます。</li> <li>version_id: バケットでバージョニングが有効な場合、この属性にファイルの特定のバージョンIDが格納されます。</li> </ul> </td> </tr> </tbody> </table> 特定のテーブルに対して一括書き込みジョブを実行するには、以下のSDKスニペットをコピーしてください。以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceの詳細については、こちらのヘルプセクションを参照してください。 datastore_service = app.datastore() bulk_write = datastore_service.table("Sample").bulk_write() object_details = { "bucket_name": "zcstratus12345", "object_key": "sample.csv", "version_id": "64832huidksnd83" } #バルク書き込みジョブを作成する bulk_write_job = bulk_write.create_job(object_details, { "find_by": "S1", "fk_mapping": [ {"local_column": "EmployeeID", "reference_column": "EmpId"}, {"local_column": "DepartmentID", "reference_column": "DepId"} ], "operation": "insert" }) #バルク書き込みのステータスを取得する status = bulk_write.get_status('6759000000167103') #バルク書き込みの結果を取得する result = bulk_write.get_result('6759000000167103') <br /> 注意： 一度に最大100,000行を書き込むことができます。 情報： 上記の操作を実行するために必要な権限レベルを確認するには、SDKスコープの表を参照してください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の一括削除" description: "このページでは、PythonアプリケーションでData Storeのテーブルから行を一括削除するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/ja/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の一括削除 Catalystでは、Catalyst Data Storeの特定のテーブルから行を一括削除できます。テーブルは一意のテーブルIDまたはテーブル名で参照されます。テーブルIDはData Storeから、またはコンソールでテーブルを開いた際のURLから取得できます。 一括削除操作では、1回の操作で最大200行を削除できます。以下のサンプルコードに示すように、削除する行の一意のROWIDを配列で渡すことができます。以下のコードスニペットには、少なくとも1つのROWIDを含める必要があり、最大200個のROWIDを含めることができます。 行はサンプルコードでdatastore_serviceインスタンスを通じてdelete_rows()関数に渡されます。テーブル名またはテーブルIDはtable()メソッドのパラメータとして渡す必要があります。レスポンスは削除のステータスに基づいてブール値（trueまたはfalse）を返します。 以下で使用されているコンポーネントインスタンスdatastore_serviceとテーブルインスタンスtable_serviceの詳細については、それぞれのヘルプセクションを参照してください。 **使用するパラメータ** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">パラメータ名</th> <th class="w20p">データ型</th> <th class="w60p">定義</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>ROWID</td> <td>String</td> <td>必須パラメータです。削除するROWIDを保持します。</td> </tr> </tbody> </table> #行を一括削除する datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("sampleTable") row_response = table_service.delete_rows([6759000000159113, 6759000000159115, 5249000000032411]) 情報： 上記の操作を実行するために必要な権限レベルを確認するには、SDKスコープの表を参照してください。 --- ## SDK — Web — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "コンポーネントインスタンスの取得" description: "このページでは、WebアプリケーションのData Storeからコンポーネントインスタンスを取得するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-component-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store ### コンポーネントインスタンスの取得 datastore リファレンスは、以下のメソッドで作成できます。このメソッドはサーバーサイドの呼び出しを発生させません。 //Get a datastore instance var datastore = catalyst.table; -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルインスタンスの取得" description: "このページでは、WebアプリケーションのData StoreのテーブルからテーブルIDおよびテーブル名を使用してテーブルインスタンスを取得するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # テーブルオブジェクトの取得 table オブジェクトは、以下のメソッドで作成できます。これらのメソッドはサーバーサイドの呼び出しを発生させません。以下のコードスニペットで使用されている datastore リファレンスは、コンポーネントインスタンスです。 ### テーブルIDを使用したテーブルインスタンスの取得 table オブジェクトは、テーブルIDを参照して作成できます。 //Get a table object using table ID var table = datastore.tableId('1510000000110121'); ### テーブル名を使用したテーブルインスタンスの取得 または、table オブジェクトはテーブル名を参照して作成することもできます。 Note : 上記のメソッドにはPromiseは含まれず、テーブルオブジェクトにはテーブルからアクセスできるメソッドが含まれます。 //Get a table object using the table name var table = datastore.tableId('SampleTable'); -------------------------------------------------------------------------------- title: "テーブルメタデータの取得" description: "このページでは、Webアプリケーションで単一テーブルまたは複数テーブルのメタデータを取得するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-table-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Table Metadata - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/#GetTableMetadata) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # テーブルメタデータの取得 Catalyst Data Store内のテーブルのメタデータを取得できます。 ### 全テーブルのメタデータの取得 getAll() メソッドを使用して、Catalystプロジェクト内のすべてのテーブルの詳細を取得できます。以下のコードスニペットで使用されている datastore および table インスタンスは、それぞれ コンポーネントインスタンスと テーブルオブジェクトです。 このメソッドはPromiseを返し、content キーにすべてのテーブルのメタ詳細の配列を含むオブジェクトに解決されます。 //Get metadata of all the tables in the project var datastore = catalyst.table; var allTablePromise = datastore.getAll(); allTablePromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); 各バージョンで受け取るサンプルレスポンスを以下に示します: [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000007781" }, "table_name":"CityDetails", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000009090" } ] [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":2136000000007733 }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":2136000000007781 }, "table_name":"CityDetails", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":2136000000009090 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "カラムメタデータの取得" description: "このページでは、WebアプリケーションのData Storeのテーブルから単一カラムまたは複数カラムのメタデータを取得するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-column-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Column Metadata - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/#GetColumnMetadata) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # カラムメタデータの取得 Catalyst Data Storeのテーブル内の単一カラムのメタデータ詳細は、以下のメソッドで取得できます。以下のコードスニペットで使用されているテーブルリファレンスは、テーブルインスタンスまたはテーブルメタのいずれかです。 ### IDによるカラムメタデータの取得 getColumnDetails() メソッドを使用して、特定のテーブルのカラムメタデータを取得できます。 //Get The Column Object using Columnid var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId("SampleTable"); var column = table.columnId(COLUMN_ID); 各バージョンで受け取るサンプルレスポンスを以下に示します: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", audit_consent: false, max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } <br> ### 名前によるカラムメタデータの取得 カラムのメタデータを取得する別の方法として、カラム名を参照する方法があります。これは前のメソッドと同じレスポンスを返します。 カラムメタにはそれ以上の操作は含まれません。そのため、ここで返されるPromiseはJSONオブジェクトに解決されます。 //Get The Column Object using Columnname var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var column = table.columnId(COLUMN_NAME); 各バージョンで受け取るサンプルレスポンスを以下に示します: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", audit_consent: false, max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } <br> ### カラムメタデータ詳細の取得 カラムのメタデータ詳細を取得するには、前の手順で作成したカラムオブジェクトのいずれかを使用する必要があります。これによりPromiseが返されます。 返されるPromiseは、content キーにカラムメタデータの詳細を含むオブジェクトに解決されます。 //Get The column details which in turn returns a promise var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var column = table.columnId(COLUMN_NAME); var columnPromise = column.get(); columnPromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); 各バージョンで受け取るサンプルレスポンスを以下に示します: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", audit_consent: false, max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } <br> ### 全カラムのメタデータの取得 単一カラムのメタデータの取得に加えて、getAllColumns() メソッドを使用して、特定のテーブルの全カラムのメタデータを取得できます。 Note : ここで返されるPromiseは、カラムメタ詳細の配列に解決されます。 //Get all the columns in the table which in turn returns a promise var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var allcolumnPromise = table.getColumns(); allcolumnPromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); 各バージョンで受け取るサンプルレスポンスを以下に示します: [ { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "1", column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", audit_consent: false, max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: "2136000000007784" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "2", column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007786" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "3", column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007788" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "4", column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007790" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000008503" } ] [ { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 1, column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: 2136000000007784 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 2, column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007786 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 3, column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007788 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 4, column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007790 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000008503 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の挿入" description: "このページでは、WebアプリケーションのData Storeのテーブルに単一行または一括で行を挿入するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/insert-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Insert Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の挿入 テーブルの一意のIDまたは名前を参照して、Data Storeのテーブルに新しいデータ行またはレコードを挿入できます。同じ操作でテーブルに複数の行を挿入することもできます。 Note: 1. テーブルとそのカラムは事前に作成されている必要があります。テーブルとカラムはコンソールから作成できます。 2. 開発環境では、各プロジェクトの各テーブルに最大5000レコードを挿入できます。開発環境では、各プロジェクト全体で最大25,000レコードを作成できます。本番環境ではレコード作成の上限はありません。 テーブルに挿入する行を含む配列を構築し、以下に示すように addRow() メソッドの引数として配列を渡す必要があります。これにより、一意の名前またはIDで参照するテーブルに行が挿入されます。行は {カラム名 : カラム値} 形式で指定します。ここで返されるPromiseはオブジェクトに解決され、content キーに行の配列が含まれます。 以下のコードで使用されている table リファレンスは、先に作成したテーブルオブジェクトです。 //配列を作成する with the rows to be inserted var details = [ {"Name": "Heather Drake", "Age": 26}, {"Name": "Lucy Park", "Age": 34} ]; //配列を渡して行を挿入し、Promiseを返す var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('EmpDetails'); //Provide the table ID or table name to insert the rows var insertPromise = table.addRow(details); //Pass the JSON array insertPromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); 受け取るサンプルレスポンスを以下に示します。レスポンスは両方のバージョンで同じです。 #### Web SDK [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", Name: "Heather Drake", Age: 26, CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", ROWID: 2136000000038008 }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", Name: "Lucy Park", Age: 34, CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", ROWID: 2136000000038010 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の更新" description: "このページでは、WebアプリケーションのData Storeのテーブル内の単一行または一括で行を更新するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Update Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の更新 テーブル内の単一行または複数行を1つ以上のカラム値で更新する場合、以下のメソッドを使用します。以下のコードスニペットで使用されている table は、テーブルオブジェクトです。 Note : ここで返されるPromiseは、content キーに更新された行の詳細の配列を含むオブジェクトに解決されます。 //Create an object with the details to be updated referring to the corresponding ROWID var details = [ { "Name": "John Denver", "Age": 25, "ROWID": 1510000000085482}, { "Name": "Jill Scott", "Age": 39, "ROWID": 1510000000113707} ]; //詳細を使用してRowオブジェクトを更新する var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var updatePromise = table.updateRow(details); updatePromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); 受け取るサンプルレスポンスを以下に示します。レスポンスは両方のバージョンで同じです。 #### Web SDK [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:718", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:55:999", Name: "John Denver", Age: 25 ROWID: "2136000000034043" }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:728", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:56:001", Name: "Jill Scott", Age: 39 ROWID: "2136000000034045" } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の取得" description: "このページでは、WebアプリケーションのData Storeのテーブルから単一行またはすべての行を取得するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Get Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の取得 Catalyst Data Storeのテーブルから、単一行または複数行のデータを取得できます。これらのコードスニペットで使用されている table オブジェクトは、コンポーネントインスタンスページで定義されています。 ### 行オブジェクトの取得 Data Storeのテーブルから行を取得する前に、以下に示すように行の一意のRow IDを使用して行オブジェクトを作成する必要があります。これはサーバーサイドの呼び出しを発生させません。 //Create a row object using the Rowid var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId("ShipmentTracking"); var row = table.rowId("12781121212121"); ### 単一行の取得 get() メソッドを使用して、テーブルから単一行を取得できます。以下に示すように、前のセクションで作成した行オブジェクトに行の一意のRow IDを渡す必要があります。 ここで返されるPromiseは、content キーに行オブジェクトを含むJSON行オブジェクトに解決されます。 //Fetch the row details by passing the row ID to the row object var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('ShipmentTracking'); var row = table.rowId("12781121212121"); var rowPromise = row.get(); rowPromise.then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); 受け取るサンプルレスポンスを以下に示します。レスポンスはWeb SDKの全バージョンで同じです。 { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", CityName: "Pune", ROWID: "2136000000011011" } ### ページネーションによる全行の取得 getPagedRows() ファンクションを使用して、コードにページネーションを組み込むことで、Data Storeのテーブルからすべての行データを取得できます。ページネーションを使用すると、テーブルの行をイテレーションを通じてバッチまたはページ単位で取得できます。 このイテレーションは、以下のサンプルコードに示すように hasNext によって検証され、すべての行が取得されるまで実行されます。テーブルは一意のテーブルIDまたは名前で参照できます。 たとえば、個別のページとして100件ずつバッチで行を取得する場合、以下に示すように max_rows パラメータのカウントを100に指定できます。 Note: max_rows パラメータはオプションです。この値が指定されない場合、SDK呼び出しはデフォルトで単一ページに200行を返します。 また、ループの各実行後、レスポンスデータに後続のデータ取得を認可するトークン文字列が返されます。以下に示すように、後続のイテレーション中に next_token パラメータを通じてこのトークンを渡す必要があります。ループの最初の実行時、next_token 文字列の値は undefined が割り当てられます。次のレコードセットは、レスポンスデータの more_records を通じて取得されます。 Note: ページネーションはWeb SDK v3.1.0アップデートから利用可能になりました。以前のバージョンのWeb SDKでは利用できません。 { if (!hasNext) { return; } catalyst.table .tableId('userDetails') //Specify the Table ID or Table name of the table to fetch the records from .getPagedRows({ next_token, max_rows: 100 }) //1ページで取得する最大行数を定義する and pass it along with nextToken .then(resp => { console.log('rows : ', resp.content); //テーブルから行を取得する return getMyPagedRows(resp.more_records, resp.next_token); //次のレコードセットと次の反復用のトークン文字列を取得する }) .catch((err) => { console.log(err.toString()); }); } さらにレコードが利用可能な場合に受け取るサンプルレスポンスを以下に示します。この場合、more_records パラメータは true に設定されます。 #### Web SDK v3.1.0 { "status": 200, "content": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "name": "raj", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "ROWID": "3359000000108111" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "name": "raj", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "ROWID": "3359000000108114" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "name": "raj", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "ROWID": "3359000000108117" } ], "message": "OK", "more_records": true, "next_token": "{{token}}" } これ以上レコードが利用できない場合に受け取るサンプルレスポンスを以下に示します。この場合、more_records パラメータは false に設定されます。 { "status": 200, "content": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "name": "raj99", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "ROWID": "3359000000108410" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "name": "raj98", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "ROWID": "3359000000108413" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "name": "raj96", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "ROWID": "3359000000108417" } ], "message": "OK", "more_records": false } Note: テーブルから複数行のデータを取得するために以前のバージョンのWeb SDKで利用可能だった getAllRows() メソッドのサポートは廃止されました。ページネーションは、取得する行数の制限なくすべての行を取得できる拡張機能として利用可能になりました。getAllRows() メソッドは、今後のすべてのSDKバージョンから削除されます。コードを適宜アップグレードしてください。 -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の削除" description: "このページでは、WebアプリケーションのData Storeのテーブルから単一行を削除するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.930Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Delete Row - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の削除 単一行は削除できますが、複数行を同時に削除することはできません。以下のコードスニペットで使用されている _row_ は、行オブジェクトです。delete() メソッドのパラメータとして ROWID を渡すだけで、テーブルから行を削除できます。 Note : ここで返されるPromiseは、content キーに削除された行オブジェクトを含むオブジェクトに解決されます。 //Delete the row which in turn returns a promise var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var row = table.rowId(ROW_ID); var rowPromise = row.delete(); rowPromise.then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); -------------------------------------------------------------------------------- title: "行の一括削除" description: "このページでは、WebアプリケーションのData Storeのテーブルから行を一括削除するメソッドについて、サンプルコードスニペットとともに説明します。" last_updated: "2026-07-02T09:34:21.931Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Bulk Delete Rows - API (/ja/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/#BulkDeleteRows) - Data Store (/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # 行の一括削除 Catalystでは、Data Storeの特定のテーブルからレコードまたはデータ行を一括で削除できます。テーブルは一意のIDまたは名前で参照します。テーブルIDはData Storeから、またはコンソールでテーブルを開いた際のURLから取得できます。 一括削除操作では、1回の操作で最大200行を削除できます。以下のサンプルコードに示すように、削除する行の一意のROWIDを配列で渡すことができます。コードには少なくとも1つのROWIDを含める必要があり、最大200のROWIDを含めることができます。 配列は変数に割り当てられ、サンプルコードの deletePromise を通じて deleteRows() ファンクションに渡されます。テーブル名またはテーブルIDは datastore.tableId() に渡す必要があります。 以下で使用されている datastore リファレンスは、コンポーネントインスタンスページで定義されています。 var datastore = catalyst.table; //テーブルIDまたはテーブル名を渡す var table = datastore.tableId('EmpDetails'); //削除するレコードのROWIDを宣言する var rowIds =[1028000000171815, 1028000000171810, 1028000000171805, 1028000000171617, 1028000000171098]; //ROWIDの配列をdeleteRows()関数に渡す var deletePromise = table.deleteRows(rowIds); //Promiseを返しブラウザコンソールに表示する deletePromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); });