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Data 360 データストリームのフル更新と増分更新
🍀 フル更新と増分更新の違い
データストリームは、 あらかじめ設定したスケジュールに従ってデータの更新が実行されます。
また、必要に応じて 「今すぐ更新」 を使用し、手動で更新を実行することもできます。
2つの更新方式
🔵 フル更新
対象データを全件取り込み、 Data 360側のデータを最新の状態へ更新する方式です。
- 全レコードを対象にする
- 処理時間や負荷が大きくなりやすい
- 元データとの整合性を取り直したい場合に適している
🟢 増分更新
前回の更新後に追加または変更されたデータのみを、 差分として取り込む方式です。
- 追加・変更されたレコードを対象にする
- 処理時間や負荷を抑えやすい
- 日常的な更新に適している
フル更新
フル更新では、 対象オブジェクトのデータを全件取り込みます。
初回のデータ取り込みや、 元データとData 360側のデータをあらためて同期し直したい場合に使用します。
主なメリット
- 元データとの整合性を確認しやすい
- 全データを対象に再取り込みできる
- 差分更新で取り込めなかったデータを補える場合がある
- 設定変更後の再同期に利用できる
主な注意点
- データ量が多いほど処理時間が長くなる
- 処理負荷が大きくなる可能性がある
- 頻繁に実行すると運用効率が低下する場合がある
- 後続処理の完了まで時間がかかることがある
データモデルオブジェクトへの反映、ID解決、計算済みインサイト、 セグメントなどは、それぞれの処理状況やスケジュールに従って更新されます。
増分更新
増分更新では、 前回の更新後に追加または変更されたレコードを取り込みます。
既存データを保持したまま差分を追加・更新するため、 通常運用ではフル更新よりも効率的にデータを同期できます。
主なメリット
- 取り込むデータ量を抑えられる
- フル更新より短時間で処理しやすい
- 大量データでも運用しやすい
- 更新頻度の高いデータに適している
主な注意点
- 差分を判定できる情報が必要になる
- 削除されたデータの扱いは接続や処理方式に依存する
- 差分判定の対象外となった変更は反映されない場合がある
- 初回のフル更新が完了している必要がある
元データで削除されたレコードがどのように反映されるかも、 対象の接続方式や仕様を確認してください。
どちらを選べばよいのか
更新方式の選び方
日常的なデータ更新では、 処理負荷を抑えやすい 増分更新 が基本となります。
一方で、 初回取り込みやデータの再同期、 設定変更後の確認など、 全件を対象に更新する必要がある場合は フル更新 を使用します。

