第3章　Denodoにおけるビュー設定

# 目次
[1.はじめに](#1-はじめに)
[2.今回の実施内容](#2-今回の実施内容)
[3.作業実施するうえでの予備知識](#3-作業実施するうえでの予備知識)
[4.今回作成する派生ビューのイメージ](#4-今回作成する派生ビューのイメージ)
[5.サンプルデータのダウンロード](#5-サンプルデータのダウンロード)
[6.データソース登録](#6-データソース登録)
[7.基本ビュー作成](#7-基本ビュー作成)
[8.派生ビュー作成](#8-派生ビュー作成)
[9.クエリ実行](#9-クエリ実行)
[10.最後に](#10-最後に)

# 参考URL
- [Denodo-USER MANUALS　データソースと基本ビューの作成](https://community.denodo.com/docs/html/browse/8.0/jp/vdp/administration/creating_data_sources_and_base_views/creating_data_sources_and_base_views)
- [Denodo-USER MANUALS　派生ビューの作成](https://community.denodo.com/docs/html/browse/8.0/jp/vdp/administration/creating_derived_views/creating_derived_views#)
- [Denodo-USER MANUALS　派生ビューの定義](https://community.denodo.com/docs/html/browse/8.0/jp/vdp/vql/defining_a_derived_view/defining_a_derived_view)
- [Denodo-USER MANUALS データの定義と処理を行うための言語: VQL](https://community.denodo.com/docs/html/browse/8.0/jp/vdp/vql/language_for_defining_and_processing_data_vql/language_for_defining_and_processing_data_vql)

# 1 はじめに
本記事は、データ仮想化製品Denodoについて紹介する連載記事になっております。

データ仮想化技術やDenodoの概要については、[第1章　データ仮想化とDenodo概要](https://qiita.com/k_tym/items/d2bd2f59cdde269cd423)をご参照ください。
また、データ仮想化環境の構築については、[第2章　データ仮想化環境の構築](https://qiita.com/nomurah/items/23573c3dc59e23850b49)をご参照ください。

本記事の内容は、データ仮想化環境（Denodo Express）の構築が完了していないと実施できません。
構築が完了してから、以下の手順に進んでください。

## 前回と前々回の記事
https://qiita.com/k_tym/items/d2bd2f59cdde269cd423

https://qiita.com/nomurah/items/23573c3dc59e23850b49


# 2 今回の実施内容
今回はDenodo内に**派生ビュー**というものを作成していきます。
その派生ビューに対して[**VQL**](https://community.denodo.com/docs/html/browse/8.0/jp/vdp/vql/language_for_defining_and_processing_data_vql/language_for_defining_and_processing_data_vql)（SQLライクに記述できるDenodo独自の言語、詳細はリンクを参照）を実行し、データ抽出を行います。

派生ビューを作成するにあたって、まず**基本ビュー**を作成します。
この基本ビューをもとに派生ビューを作成します。
さらにこの派生ビューにカラムを付け加え、オリジナルのビューを作成していきます。

今回の最終的な目標としては、基本ビュー作成後に派生ビュー内のデータを抽出できれば完了になります。

# 3 作業実施するうえでの予備知識
Denodo内に**派生ビュー**を作成するにあたって、まずデータソースと基本ビューを作成する必要があります。
このため**データソース**・**基本ビュー**・**派生ビュー**の概要から説明します。

### データソース
Denodoがデータベースやファイル（XMLやJSON、Excelなど）からデータを取得するために設定する必要があるものです。
Denodo内部では、**データソース**が1つのデータリポジトリとして表現されます。
[参考URL]
- [Denodo-USER MANUALS　データソースと基本ビューの作成](https://community.denodo.com/docs/html/browse/8.0/jp/vdp/administration/creating_data_sources_and_base_views/creating_data_sources_and_base_views)

### 基本ビュー
データベースやファイルのデータ（カラムやフィールド内のデータ）がそのままビューの形式で表現されたものです。
後述する派生ビューは、この基本ビューを組み合わせて作成されます。
[参考URL]
- [Denodo-USER MANUALS　データソースと基本ビューの作成](https://community.denodo.com/docs/html/browse/8.0/jp/vdp/administration/creating_data_sources_and_base_views/creating_data_sources_and_base_views)

### 派生ビュー
基本ビューや他の派生ビューを組み合わせて作成されるビューです。
ビューに出力させるカラムをオリジナルで設定できます。
例えば、様々な購買情報のデータが格納されている基本ビューから、客層と購入された商品だけのカラムを表示させるビューを派生ビューとして作成することができます。
[参考URL]
- [Denodo-USER MANUALS　派生ビューの作成](https://community.denodo.com/docs/html/browse/8.0/jp/vdp/administration/creating_derived_views/creating_derived_views#)
- [Denodo-USER MANUALS　派生ビューの定義](https://community.denodo.com/docs/html/browse/8.0/jp/vdp/vql/defining_a_derived_view/defining_a_derived_view)

# 4 今回作成する派生ビューのイメージ
今回作成する派生ビューのイメージは、以下の画像にある通りです。
オープンデータを取り込み東京と札幌の気象データを基本ビューとして作成し、その基本ビューを結合した派生ビューを作成します。
派生ビューには「**東京と札幌の最高気温の差**」というカスタムカラムを追加し、表示できるようにします。
![派生ビューのイメージ図.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/62f31057-c84a-804e-cb60-c18293ff9653.png)

このカスタムカラムをフィルタして「2地点の気象データから最高気温の差を特定の値でフィルタしてデータを抽出」することを目標とします。


# 5 サンプルデータのダウンロード
サンプルデータとして、今回は気象庁が公開している気象データを使用します。
以下のサイトから、過去の気象データをダウンロードすることができます。
[気象庁 | 過去の気象データ・ダウンロード](https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/#)

以下のダウンロード手順に沿って、東京と札幌の気象データをダウンロードしてください。

### 5-1 東京の気象データをダウンロード
[気象庁のサイト](https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/#)にアクセスします。
アクセスすると過去の気象データがダウンロードできるサイトが表示されます。
![01_気象庁のサイト.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/5b7b141e-807e-fe30-6878-4d1134ec09e1.png)

都道府県選択で**東京**を選択します。
![01_気象庁のサイトで東京を選択.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/dd815fbc-8436-9b57-e0c8-be68995b76a4.png)

東京都内の地点が複数表示されますが、この中から**東京**を選択します。
![02_東京の地点を選択.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/a01b0f13-839d-525c-b0b0-3fa1e4617767.png)

次にダウンロードするデータの項目を設定します。
①**項目を選ぶ**ボタンを選択する
②データの種類：**日別値**を選択する
③項目：気温の**日最高気温**と**日最低気温**に✓を入れる
![04_項目を選択.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/0814920d-fd0d-a99b-6673-e5cba3faf9c6.png)

データの項目選択後、取得するデータの期間を設定します。
①**期間を選ぶ**ボタンを選択する
②期間：**連続した期間で表示する**を選択し、1か月間の期間（2023年2月1日～2023年3月1日）を指定する
![05_期間を選択.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/97e9180b-e3c9-dc3c-dd5d-da7a9faf0483.png)

最後に表示オプションを設定します。
①画面上部の**表示オプションを選ぶ**ボタンを選択する
②利用上注意が必要なデータの扱い：**値を表示(格納)しない**を選択
③観測環境などの変化の前後で、値が不均質となったデータの扱い：**観測環境などの変化前の値を表示(格納)しない**を選択
④ダウンロードCSVファイルのデータ仕様：**すべて数値で格納(現象あり・なし情報、品質情報は数値で格納**)と**日付リテラルで格納**を選択
⑤その他：両方とも選択しない
⑥**CSVファイルをダウンロード**を選択し、東京の気象データをダウンロードする
![06_表示オプションを選択.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/82334bad-df68-2c6e-9460-9751e17c1a8f.png)

**data.csv**ファイルがダウンロードされますが、このままではどこの地点の気象データか
わかりにくいため、**data_東京.csv**にリネームしてください。

### 5-2 札幌の気象データをダウンロード
次に札幌の気象データをダウンロードします。
①画面右側の「選択された地点」に記載されている東京を削除する
②画像上部の**地点を選ぶ**を選択する
![07_東京の地点を削除.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/e8408650-b05f-d65c-2e4b-625f7d118268.png)

地点選択の画面に戻り、画像上部にある**他の都道府県を選ぶ**を選択します。
![08_他の都道府県を選択.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/9b715d87-10de-d129-f209-0190edbef618.png)

都道府県の選択画面に戻り、北海道の**石狩**を選択します。
![09_気象庁のサイトで石狩を選択.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/b6fa1206-7807-376f-7cbb-326e56152505.png)

石狩地方の地点から札幌を選択し、札幌のデータをダウンロードします
①石狩地区の地点から**札幌**を選択する
②画面右側の「選択された地点」に**札幌**が追加されたことを確認する
③画面右上の**CSVファイルをダウンロード**を選択する
　※項目や期間、表示オプションに関しては、先ほど東京のデータをダウンロードした際の設定が残っているため、
　　このまま**CSVファイルをダウンロード**を選択する
![10_札幌の地点を選択.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/01d978fe-11a9-08f4-f8b7-68616b7f6ba4.png)

**CSVファイルをダウンロード**を選択後**data.csv**ファイルがダウンロードされます。
先ほどと同様にこのままではどこの地点の気象データか
わかりにくいため、**data_札幌.csv**にリネームしてください。


### 5-3 ダウンロードした気象データの体裁を調整
上記手順で東京と札幌の気象データCSVファイルがダウンロードできたかと思います。
##### 東京の気象データ
![11_東京のCSV.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/52eb235b-6e82-c9b9-d577-7c90f762e998.png)

##### 札幌の気象データ
![12_札幌のCSV.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/60457fa0-70bc-0374-5917-70c3f6001fbf.png)

このダウンロードしたCSVファイルの体裁を、以下の画像のように修正してください。
具体的には「1～3行目と5行目の削除」と「B4セルとC4セルに、東京と札幌の地点を追記」してください。
体裁修正後、気象データは以下のようにリネームして保存してください
- 東京：data_東京_体裁修正済み.csv
- 札幌：data_札幌_体裁修正済み.csv

##### 体裁修正後：東京の気象データ
![13_体裁修正済み東京のCSV.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/2b6345a9-1196-5dc8-3605-79d904e61271.png)

##### 体裁修正後：札幌の気象データ
![14_体裁修正済み札幌のCSV.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/2b6f1dd1-83eb-2754-9357-800707d69d55.png)


# 6 データソース登録
気象データのダウンロードが完了したところで、さっそくDenodoに触れていきます。
まず最初に行うことが、データソース登録になります。

先ほど体裁を修正した気象データを任意の場所に配置します。
今回はわかりやすくCドライブ直下にフォルダー「**Denodo_SampleData**」を作成し、その中に気象データ2つを格納します。
![01_ローカルにサンプルデータ格納.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/285147bb-e02a-96e0-0c8b-1ab3c1be175d.png)

Cドライブ直下に気象データの格納が完了したら、次にDenodoの**Virtual DataPort Server**と**Virtual DataPort Administration Tool**を起動します。
Virtual DataPort Serverの起動方法については、[第2章第5節の記事](https://qiita.com/nomurah/items/23573c3dc59e23850b49#5-%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E5%BE%8C%E3%81%AE%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%82%A4%E3%83%B3%E7%A2%BA%E8%AA%8D)に記載されておりますので、そちらをご参照ください。
Virtual DataPort Serverが起動すると、以下のように通知が出力されます。
![VDPサーバ起動.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/4e2b4f6c-88d2-c176-59e1-489c9a67fbdc.png)


Virtual DataPort Server起動後、次は**Virtual DataPort Administration Tool**を起動します。
Virtual DataPort Administration Toolの右側にある「**LAUNCH**」を選択します。
![06_AdminTool起動前.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/7631ba05-ae38-091c-84d4-24ccc8054a50.png)


Virtual DataPort Administration Toolが起動すると以下のような画面が出てきます。
デフォルトで作成されるadminアカウントの情報を入力後、「**Connect**」を選択しログインします。
- USER：admin
- PASSWORD：admin
- VIRTUAL DATAPORT SERVER：//localhost:9999/admin
![07_AdminTool起動後.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/2a40cfcf-b96d-77ae-b920-f018bc0b22a9.png)

「**Connect**」を選択後、Virtual DataPort Serverに接続されます。
下記の画面がVirtual DataPort Serverのホーム画面になります。
![08_AdminToolホーム画面.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/3ad4f658-d757-aada-1683-941f7ffa25d9.png)


Virtual DataPort Serverに接続できたら、次はVirtual DataPort Server内に**仮想DB**を作成します。
まず、左上にあるメニューバーから「**Administration**」＞「**Database Management**」を選択します。
選択すると以下のような画面が表示され、現在登録されている仮想DBの一覧が表示されます。
![09_仮想DB一覧.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/edf71ea6-f5e0-9a16-3817-8db6730ec048.png)

左上にある「**New**」を選択し、今回の作業用に新しく仮想DBを作成します。
仮想DBの設定値は、以下のように設定します。
- Name：[任意の名前を記入します]（ここでは**kisyo_data**とします）
- Description：**空欄**
- Identifiers charset：**Unicode - Case sensitive**
- Automatic cost based optimization：**Default (Off)**
- Automatic simplification of queries：**Default (On)**
- Use summaries for queries acceleration：**Default (On)**
- Authentication type：**Internal user**
- ODBC authentication：**✓を入れない**
設定値の記入が完了したら、右下の「**Ok**」を選択してください。
「**Ok**」を選択すると「**kisyo_data**」という名前の仮想DBが作成されます。
##### 仮想DB作成画面
![10_仮想DB作成画面.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/fda1f4a0-8f70-9b5b-8f4f-54d9c7f66471.png)
##### 「Ok」ボタン押下後
![11_仮想DB作成完了.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/51b6073c-1621-edd7-1c0b-457a9270f18d.png)

次にこの仮想DBの中に、**データソース**を登録していきます。
以下の手順で東京と札幌の気象データのデータソースを登録します。

まず、東京の気象データのデータソースから登録していきます。
左側のDatabasesの中にある**kisyo_data**を選択します。
この状態で、左上のメニューバーから「**File**」＞「**New...**」＞「**Data source**」＞「**Delimited file**」を選択します。
選択すると以下のような画面が表示されます。
![12_データソース登録_東京.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/b7e38ff5-c785-2a52-0b1f-3894261a6149.png)

様々な記入欄や選択欄がありますが、以下の項目のみ記入及び選択します。（記載以外の項目はデフォルトのままにします。）
①Name：[任意の名前を記入します]（ここでは**kisyo_data_tokyo**とします）
②Data route：**Local**
③Column delimiter：**,（カンマ）**
④Header：**✓を入れる**
⑤Data routeの右側にある**Configure**を選択
![13_データソース登録画面_東京.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/f19db1d9-f2f5-6ac7-4d86-87f9e65bedeb.png)

**Configure**を選択すると**Edit Local Connection**という画面がポップアップされます。
この画面で以下のように項目を設定します。
①File path：**C:/Denodo_SampleData/data_東京_体裁修正済み.csv**（任意の場所に保存した東京の気象データのファイルパス）
②File name pattern：**空欄**
③Autodetect encoding Charset encoding：**✓を入れる**
④Input Filter：**Noneを選択する**
![14_CSVファイル指定_東京.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/5409010d-a80a-ac20-1895-86dbd07d00b3.png)

上記4つを記入し終えたら、右下の**Test connection**を選択します。
**Test connection**を選択すると、Virtual DataPort Serverがローカルにある東京の気象データに接続できるかテストを実施します。
以下の画面が表示されれば、接続テストはクリアです。
以下の画面が出ない場合は接続ができておりませんので、前画面のFile path等を再度ご確認ください
![15_東京のデータの接続チェック.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/30605246-14c7-e1ba-ff51-27f83fa16bf4.png)

接続テストが完了したら**Edit Local Connection**画面の右下にある「Ok」を選択します。
その後、データソースの画面に戻り、左上の「**Save**」を選択し保存します。
![16_データソース登録_東京.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/7f3a4680-5401-7381-7805-16258fff46c1.png)

保存すると仮想DB内に**kisyo_data_tokyo**というデータソースが登録されます。
![17_データソース登録_東京_表示.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/0c6a1a87-0398-97d5-b559-ee289f4c2f81.png)


これで東京の気象データのデータソース登録は完了です。
残り札幌の気象データのデータソース登録も実施します。
手順は上記と同様です。
File pathのみ異なりますので、ご注意ください。
私の環境下では、以下のように設定しました。
- File path：**C:\Denodo_SampleData\data_札幌_体裁修正済み.csv**（任意の場所に保存した札幌の気象データのファイルパス）

東京と札幌のデータソース登録が完了すると、以下のようにkisyo_dataデータベース内に2つのデータソースが登録されます。
![18_データソース登録_東京_札幌_表示.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/f4a3ce83-f669-68d4-ffee-381bca6cdeb2.png)

これでデータソース登録は完了です。


# 7 基本ビュー作成
データソースが作成できたところで、次は基本ビューを作成していきます。
まずは東京の気象データの基本ビューから作成します。
①kisyo_dataデータベースから、**kisyo_data_tokyo**データソースを選択
②右上にある**Create base view**を選択
![19_東京のベースビュー作成.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/7ea5f883-4571-6287-f3c1-3866c1132e0a.png)

**Create base view**を選択すると基本ビューの登録画面が出てきます。
基本ビューの名前やカラムの型を以下のように設定します。
①View name：**kisyo_data_tokyo_base_view**を入力する
②Field Typeを変更する
    ・"年月日"のField Type：**text**
    ・"東京の最高気温（℃）"のField Type：**float**
    ・"東京の最低気温（℃）"のField Type：**float**
③左上のフロッピーディスクのマークを選択し保存する
![20_東京のベースビューを保存.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/3f7f2f34-bf87-0562-84fe-fbbf1156ef54.png)


上記と同じ手順で、札幌の気象データの基本ビューも作成していきます。
作成すると**kisyo_data**データベースの中に、基本ビューが2つ作成されます。
![21_ベースビュー作成完了.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/076813f3-4f9f-1c3e-ee8b-c18605015aaa.png)

これで基本ビュー作成が完了です。


# 8 派生ビュー作成
ここから本題の派生ビューを作成していきます。
①Databasesの中にある**kisyo_data**データベースを選択する
②左上のメニューバーから「**File**」を選択する
③「**New...**」＞「**Join**」を選択する
![29_派生ビュー設定画面.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/8e370c40-8e44-7780-9d39-9b462e6bad02.png)
![スクリーンショット (2).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/71114ad9-50a2-067d-331f-ac810688ed99.png)

**Join**を選択すると、以下のような派生ビュー設定画面が表示されます。
Associated viewsの下にある枠に、東京と札幌の基本ビューをドラッグアンドドロップします。
![30_基本ビュー選択.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/5ca945b4-fce1-297e-8930-6fb2183641f9.png)

東京と札幌の基本ビュー両方にあるカラム「**年月日**」を紐づける設定をします。
札幌の基本ビューの**年月日**をドラッグし、東京の基本ビューにある**年月日**にドロップします。
ドラッグアンドドロップすると、以下のように矢印で結ばれます。
![31_ベースビュー紐づけ.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/11c9db63-0f16-85c2-3882-a1afae3f9ee2.png)

次に重複しているカラムを削除します。
①上のタブから「**Output**」を選択する
②札幌の基本ビュー（kisyo_data_sapporo_base_view）にある**年月日**に✓を入れる
③右下の**Remove selected**を選択しカラムを削除する
![32_派生ビュー修正.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/39195075-cfd3-8268-0737-3297ebf2175f.png)

次に、以下に記載されている順番にカラムを入れ替えます。
- kisyo_data_tokyo_base_viewの"年月日"
- kisyo_data_tokyo_base_viewの"東京の最高気温（℃）"
- kisyo_data_tokyo_base_viewの"東京の最低気温（℃）"
- kisyo_data_sapporo_base_viewの"札幌の最高気温（℃）"
- kisyo_data_sapporo_base_viewの"札幌の最低気温（℃）"

kisyo_data_sapporo_base_viewの"札幌の最高気温（℃）"と"札幌の最低気温（℃）"の右にある□に✓を入れ、右端にある▲▼で順番を入れ替えます。
以下は、カラムを入れ替えた後の図になります。
![派生ビュー_カラム入れ替え.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/29da3299-b4d1-c9d3-e0c3-0a8f431acc6a.png)

カラム入れ替え後、派生ビューにカラムを追加します。
右下の**New field**を選択します。
選択すると、New fieldという設定画面がポップアップされます。
この画面で、以下の項目を入力してください。
- Field name：**東京と札幌の最高気温差（℃）**
- Field expressin：**SUBTRACT(kisyo_data_tokyo_base_view."東京の最高気温(℃)", kisyo_data_sapporo_base_view."札幌の最高気温(℃)")**
入力が完了したら、右下の「**Ok**」を選択してください。

ここまで設定したら、最後に左上のフロッピーディスクのマークを選択し、派生ビューを保存します。
これで派生ビュー作成が完了です。

# 9 クエリ実行
手順8で作成した派生ビューにクエリ実行し、派生ビューの中身が表示されるか確認します。
①左側のDatabasesの中から、**kisyo_data.kisyo_data_sapporo_base_view_i_kisyo_data.kisyo_data_toyko_base_view**という派生ビューを選択する
②派生ビュー選択後、右上の**Execution panel**を選択する
③画面下部に表示されるExecuteというタブの右端にある**Execute**を選択する
（Executeタブ枠内のCurrent sentenceに記述されている「select *」というビューの中身を表示するクエリが実行される）
![33_クエリ実行前.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/7b9792b5-b0ef-f0e5-649e-1c0dea414bd4.png)

**Execute**を選択するとVQLクエリ（select *）が実行され、クエリ結果が表示されます。
![34_クエリ実行後.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/50494df6-0c09-490f-9bb4-7d93c9ba6dfd.png)

また、フィルター検索も実施してみます。
右上の**Execution panel**を選択し、**Execute**タブを出します。
その後、**Quick Query**を選択します。
Conditionsの横にある＋を選択し、以下の画像に記載されているように条件を追加します。
- "**東京と札幌の最高気温差（℃）、>=、12.0**"の3つを入力
![フィルター条件.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/47993db2-7779-c69a-13bd-435f11b1f77c.png)

条件を入力後、右上のExecuteを選択すると東京と札幌の最高気温差が12度以上のデータだけ表示されるようになります。
![フィルター検索の結果.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2752366/0bda7554-3115-26db-381d-a6f22eefedc7.png)

東京と札幌の最高気温差が12度以上のデータを表示することができたら、今回の最終目標であった「**2地点の気象データから最高気温の差を特定の値でフィルタしてデータを抽出**」が完了となります。

# 10 最後に
ここまで長い手順でしたが、お疲れでした。
今回作業したように、Denodoではまず基本ビューを作成し、そこからオリジナルの派生ビューを作成し、クエリ実行することでデータ活用・抽出ができます。
これはDenodoの基本中の基本であるため、今回の作業が完了できれば基本は押さえられたことになります。

次回の記事からは少し応用的な内容になっていきます。
次回の内容は「キャッシュ設定」を予定しています。

次回の記事もご期待ください。