エントリとエントリ グループは、Data Catalog の重要なコンセプトです。
次の図は、エントリとエントリ グループが Data Catalog データモデル内にどのように収まるかを示しています。
エントリ数
Data Catalog のエントリは以下のデータリソースを表します。
- BigQuery のデータセットやテーブル、Pub/Sub トピックなどの Google Cloud リソース。
- カスタム データ型を持つカスタム リソース。
エントリの作成、検索、管理を行うことができます。詳細については、データソース用のカスタム Data Catalog エントリを作成するをご覧ください。
エントリ グループ
エントリはエントリ グループに含まれています。 エントリ グループとは、論理的に関連するエントリのセットで、そのエントリ グループ内のエントリを作成、編集、表示できるユーザーを指定する Identity and Access Management ポリシーも含まれています。
Data Catalog は、BigQuery（@bigquery）や Pub/Sub トピック（@pubsub）などの Google Cloud リソースのエントリ グループを自動的に作成します。
BigQuery と Pub/Sub のエントリ グループは、通常はカスタム エントリ グループで動作する API 関数を実行できないため、一意です。このような関数の例としては、プロジェクト内のエントリ グループのリストの取得する、エントリ グループに関する基本情報の取得、タグの作成または削除などがあります。
独自のエントリ グループを作成して、Cloud Storage ファイルセット エントリと、それらのエントリに関連付けられた IAM ポリシーを含めることができます。詳細については、ファイルセット エントリを使用して Cloud Storage からファイルを表示するをご覧ください。
エントリ グループは、エントリと同様に検索できます。
データアセットをエントリとエントリ グループにマッピングする
Data Catalog でさまざまな Google Cloud プロダクトのデータアセットをマッピングする方法については、次の表をご覧ください。
| Dataproc Metastore リソース | Data Catalog リソース |
|---|---|
| サービス | エントリとエントリ グループ |
| データベース | エントリ |
| テーブル | エントリ |
| Dataplex リソース | Data Catalog リソース |
|---|---|
| レイク | エントリとエントリ グループ |
| ゾーン | エントリ |
| テーブル | エントリ |
| ファイルセット | エントリ |
| Pub/Sub リソース | Data Catalog リソース |
|---|---|
| トピック | Pub/Sub エントリ グループ内のエントリ |
| Bigtable リソース | Data Catalog リソース |
|---|---|
| インスタンス | エントリとエントリ グループ |
| クラスタ | インスタンス エントリ内の属性 |
| テーブル | インスタンス エントリ グループ内のエントリ |
| 列ファミリー | テーブルエントリ内の属性 |
| BigQuery リソース | Data Catalog リソース |
|---|---|
| データセット | BigQuery エントリ グループ内のエントリ |
| リンクされたデータセット | BigQuery エントリ グループ内のエントリ |
| テーブル | BigQuery エントリ グループ内のエントリ |
| 表示 | BigQuery エントリ グループ内のエントリ |
| モデル | BigQuery エントリ グループ内のエントリ |
| ルーティン | BigQuery エントリ グループ内のエントリ |
| 接続 | BigQuery エントリ グループ内のエントリ |
| Vertex AI リソース | Data Catalog リソース |
|---|---|
| 機種 | Vertex AI エントリ グループ内のエントリ |
| データセット | Vertex AI エントリ グループ内のエントリ |
| FeatureGroup | Vertex AI エントリ グループ内のエントリ |
| FeatureOnlineStore | Vertex AI エントリ グループ内のエントリ |
| FeatureView | Vertex AI エントリ グループ内のエントリ |