Knowledge Catalog の統合は、すべての新しい AlloyDB クラスタでデフォルトで有効になっています。これにより、メタデータの保存、管理、アクセスを可能にするプラットフォームである Knowledge Catalog を使用して、AlloyDB for PostgreSQL リソースを検索して管理できます。この統合により、AlloyDB メタデータを検出して把握し、次のユースケースをサポートできます。
- 分析: 依存関係を把握し、さまざまなユースケースへの適合性を評価します。
- 変更管理: メタデータの変更を効果的に追跡して管理します。
- スキーマ進化: スキーマの変更をモニタリングして計画します。
Knowledge Catalog は、AlloyDB クラスタ、インスタンス、データベース、テーブル、列、ビューから次のメタデータを自動的に取得します。
- 名前
- ロケーション（リージョン）
- ラベル（クラスタとインスタンス用）
- Dataplex 統合が有効（クラスタの場合）
- データベースのバージョン
- マシンの CPU 数（インスタンスの場合）
- 可用性タイプ（インスタンスの場合）
- 文字セット（データベースの場合）
- 照合順序（データベースの場合）
- オーナー
- 説明（テーブル、ビュー、列、外部キー用）
- タイプ（クラスタ、インスタンス、マシンの場合）
- 列
- データ型
- モード
- 主キー
- 外部キー
- 参照テーブル
- 列のマッピング
- 作成時間
- 最終更新日時
詳細については、Knowledge Catalog のメタデータ管理についてをご覧ください。
メタデータ検出の種類
Knowledge Catalog のメタデータ検出は、AlloyDB などの接続されたデータソースをスキャンして、テーブル、ビュー、データベースなどのデータアセットを特定する自動プロセスです。次に、Knowledge Catalog は、スキーマ、説明、ロケーションなどの技術メタデータをアセットから Knowledge Catalog に抽出します。
このプロセスはメタデータを準リアルタイムで同期し、カタログとソースシステムの同期を維持します。AlloyDB の場合、クラスタとインスタンスのメタデータはデフォルトで検出されます。新しいクラスタでは、データベース、スキーマ、テーブル、ビューのメタデータの検出がデフォルトで有効になっています。このデフォルトが実装される前（2026 年 2 月 26 日）に作成されたクラスタの場合は、手動で統合を有効にします。
キーワード検索と自然言語検索
Knowledge Catalog は、キーワード検索と自然言語検索をサポートしています。
- キーワード検索では、特定のキーワード、フィルタ、定義された構文を使用してリソースを検索できます。たとえば、すべての AlloyDB データベースを表示するには、「
system=AlloyDB AND type=Database」と入力します。 - 自然言語検索は、AI を使用してセマンティック クエリを理解します。普段使う言葉でリソースを検索できるため、複雑な構文を使用する必要はありません。たとえば、「
List all AlloyDB tables related to sales」などのクエリを入力します。
詳細については、Knowledge Catalog の検索構文をご覧ください。
例: AlloyDB データベース スキーマの検出
メタデータ検出プロセスを理解するために、Knowledge Catalog インテグレーションが有効になっている user-data-cluster という名前の AlloyDB クラスタの例を考えてみましょう。このクラスタのプライマリ インスタンス内には、profiles という名前のデータベースがあり、このデータベースにはテーブル customers（id、email、signup_date）とビュー active_users（id、email）が含まれます。
AlloyDB は Knowledge Catalog に準リアルタイムで同期されるため、次のリソースを使用できます。
- クラスタ
- 列
- データベース
- インスタンス
- テーブル
- ビュー
検出が完了したら、 Google Cloud コンソールの Knowledge Catalog ページまたは API を使用して、これらのアセット（customers テーブルと active_users）を検索します。スキーマを表示して、追加のビジネス メタデータまたは運用メタデータで拡充します。
アスペクトを使用してメタデータを拡充する
アスペクト タイプは、アスペクトのテンプレートとして機能する再利用可能なリソースです。アスペクト タイプを使用すると、作業の重複や不完全なアスペクトの作成を回避できます。Knowledge Catalog を使用して、必要なアスペクト タイプを作成します。
カスタム アスペクト タイプを作成したら、AlloyDB アセットにアスペクトを追加します。AlloyDB アセットにアスペクトを追加すると、次のことが可能になります。