Dataの関係性
Discoveryでは、次の3種類のデータの関係性を取り扱うことができます。
検出された関係
Discoveryは、データソース内やデータソース間の未知の関係性を、以下の情報に基づいて自動的に見つけます。
• TDVデータソース定義技術を使用したメタデータの「イントロスペクション」。Discoveryは、スキーマ、カタログ、テーブル、カラム名、データタイプ、長さ、主キー、外部キー制約を理解します。
• データ値そのもの 暗黙の関係は、カラムのペア間のデータ相関を利用して検出される。2つのテーブルのカラムがJOIN関係を持つには、少なくとも1つの値が共通している必要があります。
• Discoveryは、2つのカラム間の共通値の数、カラムがプライマリキーか外部キーか、テーブル名やカラム名が類似しているか同一か、などに基づいて関係性確率スコア(Relationship Probability Score:RPS) を割り当てます。
Discoveryは、テーブル間の単一カラム間の関係を検出します。また、以下のような検出を行うよう設定することも可能です。
• テーブルの 2 つのカラムが、別のテーブルの同じ 2 つのカラムと一致する一意のキーを形成する、複数カラムの複合関係
• ユーザー定義のデータドメインに基づく関係。
Discoveryは、可能性のある関係性を検証し、有効でない関係を削除することができます。
外部キー関係
既存のスキーマのシステムメタデータを利用して、既存の関係（主キー、外部キー関係）を検出します。これらの関係は検出され、モデルで表示することができます。外部キー関係は常に有効であるとみなされます。
ユーザ定義による関係
Discovery RPSアルゴリズムで関係が見つからなかった場合でも、ユーザがデータの知識に基づいて新しい関係を作成することができます。