CData Sync v26.3 アップデート徹底解説

運用効率化 2. パフォーマンス改善 3. CDCの安定性・継続性強化 4. その他機能強化・改善点 5. まとめ 1.
Agenda

第1部運用効率化

このパートでご紹介する内容日々のジョブ運用には、細かな手作業や状況の把握しづらさがつきものです。今回のアップデートでは、そうした運用の手間を減らす改善を中心にお届けします。ステータステーブル移行ライブ件数表示新ステータス追加スキーマ管理自動化スナップショットドキュメント刷新新形式へ、既存ジョブとの互換
性を保ったまま移行できます。マルチスキーマ構成のソースを、分離／集約から選べます。レプリケート件数がリアルタイムに更新されます。挙動をIncremental・Full・Skip から選べます。 © 2026 CData Software Japan, LLC 部分失敗を示す Partially Successful を新設。検索・ナビゲーションが向上した新プラットフォームへ移行。 4

ステータステーブルのアップグレード通知とウィザード DEMO 以前のジョブに、新形式への移行通知が表示される通知の「今すぐアップグレード」からその場で移行できる移行は任意。既存ジョブはこれまでどおり動作し、移行後はライブ件数表示など新機能を利用できる V26.2
© 2026 CData Software Japan, LLC 5

ライブ件数表示 & Partially Successful ステータス DEMO 実行中タスクの「Rows Affected」カウンターが、同期先へのバッチコミットのたびにライブ更新される
新ステータス Partially Successful を追加、部分失敗を単純な失敗と区別して表示新しいステータステーブルに移行済みのジョブが対象 © 2026 CData Software Japan, LLC 6

同期先スキーマ管理自動化ジョブ作成・編集画面に「スキーマ戦略」を追加しました。ソーススキーマを保持各ソースと同名の同期先スキーマへ単一スキーマに集約 1つの同期先スキーマへ集約マルチスキーマ構成の挙動が明確に
DB to DB／DB to DWHでスキーマを分けて管理している方に特に有効 © 2026 CData Software Japan, LLC 7

2つのスキーマ戦略のイメージソーススキーマを保持単⼀スキーマに集約スキーマごとに分離されたまま個別にレプリケートすべてのテーブルを1つの同期先スキーマへまとめて書き込み SOURCE DESTINATION SOURCE SCHEMA_A SCHEMA_A
SCHEMA_A Orders Orders Orders Customers Customers Customers SCHEMA_B SCHEMA_B Products UNIFIED_SCHEMA Orders Customers Products SCHEMA_B Products DESTINATION Products 同名の同期先スキーマへそれぞれ⽣成指定した1つの同期先スキーマへ集約 © 2026 CData Software Japan, LLC 8

スナップショットモード（Incremental / Full / Skip）初期スナップショットとは、ジョブ開始時に既存データをどこまで取得し、そこから差分レプリケーションへ切り替えるかという挙動です。従来はこの挙動が複数の設定に分かれ、一貫して扱えませんでしたが、v26.3では1つの設定項目として明示的に選べるようになりました。モード
Incremental （既定） Full Skip こんなときに大規模テーブルで直近データだけ取り込みたいとき／過去データを期間ごとに分けて取り込みたいときデータソース側で開始位置を判断できず、確実に全件取得したいとき他ツールからの移行で、同期先にすでにデータがあるとき © 2026 CData Software Japan, LLC 9

3つのモードの違い過去 Incremental Full 既定古い取得範囲開始⽇バッチ 1
2 バッチ 2 3 バッチ 3 タスク開始順次取得 1 Skip ＋変更分＋変更分＋変更分現在新しい⼀定期間ごとに分割して順次取得全レコードを取得初期取得はしない時間の流れ開始⽇を動かすと取得範囲も変わる範囲指定は無視される開始後の変更分のみ取得取得される取得されない各⾏ = ソーステーブルの1レコード © 2026 CData Software Japan, LLC 10

ドキュメントサイトの刷新のドキュメントサイトを新しいプラットフォームへ移行 AIアシスタント機能を搭載、ドキュメント上でAIに質問して必要な情報や手順をその場で確認できる MCP（Model Context Protocol）に対応、Claude
Code等のAIエージェント・ツールから直接ドキュメントを参照・検索できる CData Sync製品内のヘルプアイコンのリンク先も、この新しいドキュメントサイトに変更されている CData Sync © 2026 CData Software Japan, LLC 11

第2部パフォーマンス改善

このパートでご紹介する内容はパフォーマンス改善を継続的に重ねており、今回のアップデートでは設定変更なしで処理速度を底上げする改善が加わりました。 CData Sync パイプライン並列ステップ実行依存関係のないステップを並列実行し、パイプライン全体の処理時間を短縮します。
バルクロード性能改善主要8同期先へのバルクロードが、設定変更なしで最大約2.2倍高速化します。 © 2026 CData Software Japan, LLC インサ PostgreSQL COPY ート改善文による一括書き込みで、同期先への書き込み速度が向上します。 COPY PostgreSQL 13

パイプライン並列ステップ実行 DEMO 依存関係のないステップを「並列ブランチ」として同時実行できるように各ステップの「エラー時にフローを停止」トグルで、失敗時に残りのブランチをキャンセルするかを制御 © 2026 CData
Software Japan, LLC 14

バルクロード性能改善対象 Databricks／Snowflake／Azure Synapse／Amazon Redshift／Google BigQuery／CSV ／Avro／Parquetの8同期先内部実装を最適化ワイドテーブルほど効果が大きく、検証環境では最大約2.2倍高速化（参考値）設定変更は不要、アップグレードのみで既存ジョブに適用される
内部処理同期元データソースデータベース∕ アプリケーション同期先へのロード 1 2 データ取得変換処理ソースからデータを読み取りスキーマ‧型を同期先に合わせ変換 CSVのアップロード＆ 3 書き込み処理 DWH ファイル書き込みローカルへの CSV出⼒を⾼速化ファイル CSV Avro Parquet V26.3で⾼速化 © 2026 CData Software Japan, LLC 15

PostgreSQL COPYインサート改善同期先向けに、COPY文を使った一括書き込み方式へ変更検証環境では最大約3倍の速度向上を確認（環境により変動する参考値） PostgreSQL 従来⽅式（バッチInsert）新⽅式（COPY⽂） INSERT COPY INSERT
INSERT INSERT ソースデータ PostgreSQL PostgreSQL ソースデータバッチ単位で処理⼀括で⾼速に書き込み最⼤約3倍（参考値、環境により変動） © 2026 CData Software Japan, LLC 16

第3部 CDCの安定性・継続性強化

このパートでご紹介する内容を長期間運用していると、ソース側のスキーマ変更は避けられません。放置すればデータ損失や手動でのフルリフレッシュにつながるため、今回はスキーマ変更が起きてもジョブを止めず自動で復旧する改善をお届けします。 CDC のスキーのスキー SQL Server CDC
SAP HANA CDC スキーマ変更が起きてもフルリフレッシュ不要で、CDCジョブが自動的に移行します。スキーマ変更時のトリガーを自動で再生成し、手動でのタスク再作成が不要になります。マ変更対応マ変更対応 © 2026 CData Software Japan, LLC マージキー改善 DB2 for i 主キー未宣言のテーブルでも、ユニークインデックスを自動検出して安定した差分適用を実現します。 18

SQL Server CDCのスキーマ変更対応従来は、ソーステーブルにスキーマ変更が起きると、既存のキャプチャインスタンスが新しいカラムを認識できず、全件洗い替えが必要でした。v26.3では、CData Syncが新旧のキャプチャインスタンスを自動で検出・切り替え、データ欠落や全件洗い替えなしにスキーマ変更を吸収できるようになりました。 SQL Server
キャプチャインスタンスが並存旧キャプチャインスタンス Employee_v1 1 旧から読み取り（min_lsn まで）旧スキーマ（Salaryカラムなし） CDCジョブの動作 1 各実⾏開始時に、対象テーブルのアクティブなキャプチャインスタンスを確認 2 新インスタンス（Employee_v2）が変更を記録し始めた開始位置（min_lsn）を把握 Employee_v1 の変更テーブルから変更を読み取り新キャプチャインスタンス Employee_v2 新スキーマ（Salaryカラム追加） Employee_v2 の変更テーブルから変更を読み取り 3 2 読み切り後旧インスタンス（Employee_v1）を新インスタンスの min_lsn まで読み切り、新インスタンス（Employee_v2）の読み取りへ切替新へ⾃動切替同期先データベース / DWH 変更データを⽋落なく連続反映スキーマ変更をまたいでも損失ゼロデータ損失なし / No data loss 旧から新へ連続して読み継ぐ © 2026 CData Software Japan, LLC 19

SAP HANA CDCのスキーマ変更対応従来は、スキーマ変更（カラムの追加・削除・型変更）が起きてもトリガーが自動更新されず、新カラムの変更データが常にNULLになっていました。v26.3では、CDCエンジンがスキーマ変更を検出し、旧トリガー削除→テーブル再ロード→新トリガー再生成という流れで自動復旧し、従来必要だった手動でのCDCタスク再作成が不要になりました。メインフロー停⽌をまたぐ遷移 1
2 3 ソーステーブルにカラム追加スキーマ構造の変化を監視古い定義をクリーンアップ SAP HANA 側でスキーマ変更が発⽣。 CDCエンジンがポーリング古いトリガーを削除。あわせて下記テーブルの古い⾏を削除する。既存テーブルに新しいカラムが追加される。サイクルごとに構造を照合し、変更を検出する。 _CDATA._CDC_TRG_CHANGE_LOG ⼀時停⽌ → 次回実⾏ 4 5 6 ジョブが⼀度停⽌テーブルを完全に再ロードトリガーを再⽣成し同期を継続次のステータスでジョブが停⽌し、スキーマ変更を明⽰する。次回ジョブ実⾏時、対象タスクが下記に設定され再ロードされる。新しいスキーマに基づきトリガーを再⽣成。以降、新カラムを含む変更が正しくキャプチャされ同期先へ流れる。 Schema Changed REFRESHTABLE © 2026 CData Software Japan, LLC 20

DB2 for iマージキー改善主キー未宣言のテーブルでも、NOT NULLなユニークインデックスを自動検出してマージキーに採用します（優先順位は宣言済み主キー→ユニークインデックス→RRNフォールバックの順）。これにより、不安定なRRNに起因する重複レコードや削除漏れを設定なしで回避できます。同期先データベース DB2
for i CDC マージキー IBM i / AS400 任意の RDBMS ⾃動検出業務パッケージのデータソース選定した構成列を主キーに反映マージキー判定フロー（優先順位） T5_CUSTOMER 1 No PRIMARY KEY あれば主キーをそのまま使⽤ No ↓ このケースは No のため次へ UNIQUE INDEX IDX_CUSTREGION T5_CUSTOMER 宣⾔済みの主キーはあるか 2 ユニークインデックス採⽤される経路カタログ QSYS2.SYSINDEXES 等を参照 REGION CUSTOMER_CODE 選定 UNIQUE かつ全構成列が NOT NULL 構成列複数候補はインデックス名の昇順で先頭 REGION CUSTOMER_CODE ADDRESS CREATE TABLE 相当の主キー定義両列とも NOT NULL その他の列 … NAME, ADDRESS, … NAME PRIMARY KEY (REGION, CUSTOMER_CODE) 3 RRN（相対レコード番号）にフォールバック適格なインデックスもない場合のみ今回未使⽤正確な CDC 同期を実現⾏を⼀意に識別できるため、変更差分を重複なく確実にマージできる DB2 for i のユニークインデックス構成列が、同期先テーブルの PRIMARY KEY として反映される © 2026 CData Software Japan, LLC 21

第4部その他機能強化・改善点

このパートでご紹介する内容運用効率化・パフォーマンス・CDCの安定性という3つの軸には収まらない改善もあります。ここでは接続先の広がりやパイプラインの柔軟性を高める改善を手短に紹介します。 Apache Doris Destination 新しい同期先としてApache Dorisに対応し、高速な分析基盤へ連携できます。強化
Kafka Destination が任意化され、トピックルーティングも柔軟に選べるようになりました。 Schema Registry © 2026 CData Software Japan, LLC パイプライン変数の設定機能実行開始日時などの値を、パイプライン内の各ステップで共有できます。 23

Apache Doris Destination 新しい同期先としてApache Dorisに対応 400種類以上のデータソースからApache Dorisへ直接連携可能標準・CDC・ヒストリーモードいずれのジョブタイプにも対応 SOURCE /
データソース REPLICATION 抽出 400+ データソース DESTINATION / 同期先レプリケーションレプリケートエンジン⾼速OLAP分析基盤業務システム‧SaaS‧DB 業務データ Standard / CDC ジョブ SaaS‧クラウドデータ © 2026 CData Software Japan, LLC リアルタイム OLAPクエリ BI‧ダッシュボード分析 24

Kafka Destination強化を任意化し、JSONをデフォルトのメッセージフォーマットに変更トピックルーティングを単一トピック／テーブルごとトピック／テンプレートトピック名の3モードから選択可能にパーティションキーはデータソース側の主キー設定に応じて自動決定 Schema Registry SOURCE /
データソース Apache Kafka REPLICATION クラスタ Topic A Partition 0 Partition 1 フル同期 / CDC Partition 2 JSONストリーミングレプリケートエンジン Topic B Partition 0 Partition 1 400+ データソース SQL Server‧Oracle‧Salesforce など Partition 2 Standard / CDC ジョブ Topic C Partition 0 Partition 1 Partition 2 業務データ SaaS‧クラウドデータ V26.3 同期先 Kafka 強化ポイント JSON（Schema Registry 不要）パーティショニングトピックルーティングメッセージヘッダー © 2026 CData Software Japan, LLC 25

パイプライン変数の設定機能実行開始日時などのシステム属性（例 {pipeline:runstartdate} ）とユーザー定義変数を、パイプライン内の各ステップから参照可能に <api:set> タグでユーザー定義変数を設定し、 {pipeline:変数名}
の記法で Replicate QueryやTransformationから参照する © 2026 CData Software Japan, LLC 26

第5部まとめ

4カテゴリ振り返り ①運用効率化 ②パフォーマンス改善 ③CDCの安定性・継続性強化 ④その他機能強化・改善点同期先スキーマ管理自動化・ライブ件数表示・ステータステーブル移行・スナップショットモードなど、日々の運用工数を削減／／
のトラブルを未然に防止でスキーマ変更時 SQL Server SAP HANA DB2 for i パイプライン並列実行・バルクロード性能改善・ PostgreSQL COPYインサート改善で処理時間を短縮・強化・パイプライン変数で選択肢と柔軟性が拡大 Apache Doris Kafka © 2026 CData Software Japan, LLC 28

アップグレード時の注意点今回紹介した機能はいずれも既存ジョブとの互換性を保った設計です。ステータステーブルの移行やスナップショットモードへの切り替えは任意で、既存の設定のままでも引き続き動作します。ステータステーブルの移行は任意。移行しなくても既存ジョブはこれまでどおり動作する SkipSnapshot は非推奨。余裕があれば SnapshotMode=Skip への切り替えと設定削除を
おすすめするが、引き続き利用できるため急ぐ必要はないアップデート前には、検証環境での事前確認に加え、事前にサポートへご相談ください © 2026 CData Software Japan, LLC 29

CData Sync v26.3 アップデート徹底解説

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