SQLiteデータベースにおける複数テーブルの統合処理を改良し、UUIDを用いた一意識別に対応した。jalan_cleaned、rakuten_cleanedなどのデータをappend方式で追加し、combined_dataテーブルで一元管理する仕組みを構築。データの重複排除と更新処理を改善し、整合性を確保した。
コード修正・エラー対応
- db_id から UUID への移行
db_idをuuidに変更し、データの一意性を担保。drop_duplicates(subset=['uuid'])を適用し、重複を削除。CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_uuid ON combined_data (uuid);を実装。
データ処理・分析・可視化の進捗
jalan_cleanedなどの個別テーブルをreplaceではなくappend方式で更新。combined_dataへの新規データのINSERTと既存データのUPDATEを分離。- データ統合後の整合性を確認するため、重複チェックやデータ件数の検証を実施。
今後の進め方
combined_dataの更新処理をより効率的にするため、バルク更新の検討。- UUID生成方法の一貫性を確認し、適用範囲を拡大。
- データの可視化機能を拡充し、異常値や不整合を早期検出できるようにする。
- 今後のエラー対策として、ログの詳細化やエラーハンドリングを強化する。
次回の作業予定
combined_dataの運用テストを行い、データの統合処理が適切に動作するか確認。- 更新処理のパフォーマンス最適化。
- 分析結果の可視化を進め、データの傾向を把握する。
- ユーザー向けのレポート出力機能を検討・実装する。
