I mentioned a quick way to create a look-up table for the Dynamic Schema in this thread.
このスレッドでダイナミックスキーマ用のルックアップテーブルを作成する簡単な方法に言及しました。
Community Answers > Can you use SchemaMapper or BulkAttributeRenamer with a dynamic schema writer?
Related articles 関連記事:
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This Blog > Common Table for SchemaMapper and Dynamic Schema
The Schema (Any Format) reader followed by a ListExploder can be used to create a table that contains feature type names, attribute names and their data type names of source feature types. It will cut down your time and effort for creating a look-up table for the Dynamic Schema.
It's a wisdom of a lazy person who doesn't want to move his/her hands :)
Schema (Any Format) リーダーとListExploderは、ソースフィーチャータイプのフィーチャータイプ名、属性名、およびそれらのデータ型名を含むテーブルを作成するのに使えます。これは、ダイナミックスキーマ用のルックアップテーブルを作成するための時間と労力を削減するでしょう。
手を動かしたくない怠け者の智恵です (^^)
When adding the Schema reader, you need to specify the source dataset to its Dataset field.
Schemaリーダーを追加する際、Datasetフィールドにソースデータセットを指定する必要があります。
If the physical form of the source dataset was a file, you can select the file with the general Select File dialog box. And if it was a folder (e.g. ESRI File Geodatabase), you can enter the folder path into the Dataset field directly.
ソースデータセットの物理的な形態がファイルである場合は、通常のファイル選択ダイアログボックスによって選択することができます。 また、フォルダ（例えばESRI File Geodatabase）である場合は、Datasetフィールドにフォルダパスを直接入力することができます。
So then, how can you set a database as its source dataset?
では、ソースデータセットとしてデータベースを設定するには？
Schemaリーダーには、ホスト名、ポート番号、ユーザー名、パスワードなどのデータベース接続のためのパラメーターがありません。Datasetにデータベース名を指定したとしても、当然のことながらデータベースとの接続を確立することはできません。
To read schemas from a database, add the database format specific reader to the workspace and set its parameters (host name, port number etc.) properly.
And then, for the Schema reader,
- set the "Source Dataset" parameter to the database name,
- set the "Input Format" parameter to the format name explicitly.
After this, the Schema reader will be able to connect to the database, and to read schemas of the tables, since it can refer to configuration of another reader in the same workspace.
データベースからスキーマを読むには、ワークスペースにそのデータベースフォーマット固有のリーダーを追加し、パラメーター（ホスト名、ポート番号など）を適切に設定してください。
そして、Schemaリーダーについては、
- "Source Dataset"パラメーターにデータベース名を設定し,
- "Input Format"パラメーターにフォーマット名を明示的に設定します。
Schemaリーダーは同じワークスペース内の他のリーダーの設定を参照できるので、この後、データベースに接続してテーブルのスキーマを読むことができるようになります。
This is an example of the configuration to read schemas from a PostgreSQL database.
これはPostgreSQLデータベースからスキーマを読み込むための設定例です。
You can select feature types (tables) with the "Feature Types to Read" parameter of the POSTGRES reater. If you don't need to read data from the database, you can set the "Max Features to Read" parameter to 1 (0 seems to be invalid unfortunately).
フィーチャータイプ（テーブル）は、POSTGREASリーダーの"Feature Types to Read"パラメーターで選択できます。データベースからデータを読む必要がなければ、"Max Features to Read"パラメーターを1に設定できます（残念ながら0は無効なようです）。
I added the POSTGRES reader as a usual reader in the above example, but you can also add it as a Workspace Resource (Menu: Readers > Add Reader as Resource).
This may be better if you don't need to read the actual data.
上の例ではPOSTGRESリーダーは通常のリーダーとして追加しましたが、ワークスペースリソースとして追加することもできます（Menu: Readers > Add Reader as Resource）。
実際のデータを読む必要がない場合は、この方が良いかも知れません。
In addition, the "referring to another reader configuration" can also be applied to read schemas from a web dataset like the Google Maps Engine.
加えて、この「他のリーダーの設定を参照する」機能は、Google Maps Engineなどのウェブデータセットからスキーマを読み込むのにも応用できます。
FME 2014 SP4 build 14433
Wow, FME 2014 SP5 build 14440 has been released!
おぉ、FME 2014 SP5 build 14440 がリリースされている!
The Safe Software Blog > FME Service Packs: The Dawning of the Age of .0
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Scripting is also possible but I would not recommend to use it in a practical workspace.
Just a self-training concerning Python FME Objects API.
スクリプトも可能ですが、実際のワークスペースで使うことはお勧めしません。
Python FME Objects API に関するトレーニングです。
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# Script Example for PythonCreator, 2014-12-14 Updated
import fmeobjects
class PostgresSchemaReader(object):
def close(self):
directives = [
'IDLIST', 'table1,table2,table3',
]
parameters = [
'_HOST', 'localhost',
'_PORT', '5432',
'_USER_NAME', 'username',
'_PASSWORD', 'foobar',
]
reader = fmeobjects.FMEUniversalReader('POSTGRES', False, directives)
reader.open('test', parameters)
while True:
schema = reader.readSchema()
if schema == None:
break
featureTypeName = schema.getFeatureType()
schema.setAttribute('fme_feature_type_name', featureTypeName)
for i, name in enumerate(schema.getSequencedAttributeNames()):
fmeDataType = schema.getAttribute(name)
nativeDataType = schema.getAttribute('*%s' % name)
schema.setAttribute('attribute{%d}.name' % i, name)
schema.setAttribute('attribute{%d}.fme_data_type' % i, fmeDataType)
schema.setAttribute('attribute{%d}.native_data_type' % i, nativeDataType)
self.pyoutput(schema)
reader.close()
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