Consistent mapping
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Consistent mapping を使用すると、モッカーを適用するたびに、元のデータ値に対して同じモック・データ値を生成することができます。この機能はさまざまなデータベース・タイプに拡張することができます。, により、一貫した結果を得ることができます。特に、同じ入力値に基づいて同じモック値を一貫して生成する必要がある場合に役立ちます。, 例：テストやデモンストレーションのため。
一貫性のあるマッピングを有効にするには, 選択したテーブルの列設定をクリックして、列設定を開きます。ウィンドウの開き方は以下をご覧ください。
あるいは, をクリックしてください。ConfigurePIIスキャン後に" ボタンを押すと、列の設定ウィンドウも開く。
の横のボックスをクリックする。Consistent Mapping"を選択することで、モッカーとの一貫したマッピングが可能になります。を選択しなければならないことに注意してください。Mocker「として"Generation Method".
Linking data: データベースがデータの接続方法について特定のルールを強制していなくても（メールアドレスが一致していることを確認するなど）。, 一貫性によって、とにかく物事を一致させることができる。例えば, 姓をモックして非公開にしつつ、関連する列をリンクさせることができる。
Keeping variety in data: さまざまなアイテムのリストがある場合, 20の役職名を一列に並べる, 全体的なバラエティを失うことなく、それらを混ぜ合わせたい（それでも20前後の職種がある）, 一貫性はあなたの味方だ。バラエティに富んでいる。
しかし, 一貫性がバラエティを維持する一方で, すべてのアイテムがユニークであり続けるとは限らない。種類は増えない, が、少し変わるかもしれない。各項目が新しいユニークな値に1対1でマッチする必要がある場合, を作る必要がある。 Mocker unique.
Matching data across places: 異なるデータベースに分散したデータを扱う場合, ある場所に名前、別の場所にメールアドレスというように, 一貫性を保つことで、どこでも同じ名前を使うことができる, 非公開にした後でも。このように, 個人情報を共有することなく、すべてが正しく照合される。
Mavis612 "というファーストネームが2回現れるテーブルがあるとする。一貫性のあるマッピングを有効にすると, どちらも同じ名前にマッピングされる。, 一貫して, テーブルにまたがっている。以下のMySQLテーブルの図を参照してください。一貫したマッピングを持つモッカーが "Mavis612 "という名前を "Jillian "にマッピングしています。他の名前もJillianにマッピングできることに注意してください。 Consistent mapping は、"Mavis612 "だけを "Jillian "に置き換えることを示唆しているわけではない。
Consistent mapping equals predictability: 同じデータを consistent mapping 使用可能, 毎回同じレシピでケーキを焼くようなものだ。ケーキを焼くのに毎回同じレシピを使うようなもので、結果は予測できる。
Uniqueness not guaranteed: プロセスが一貫しているからといって、すべての異なるデータが異なる結果を出すとは限らない。二つの異なる入力が同じ出力をもたらすかもしれない。材料が違えば、同じようなケーキの味になることがあるのと同じことだ。
No mappings stored: Synthoプラットフォームは、入力値から出力値への変換に関する情報を保存していない。そのため, カール "が10回出てくるのがわかる。, しかし、"カール "がもともと "インマヌエル "だったというわけではない。また, 入力値を出力値にマッピングする方法を変更することができる。
Reduced privacy: 使用 consistent mapping いくつかの情報が明らかになるかもしれない, 例えば、あるデータがどれくらいの頻度で現れるか、などである。例えば, カール」が10回出てきたら, そのパターンは、データが処理された後も変わらない。
Whole database application: 一貫性はデータベース全体に適用されます。, 一つのテーブルの中だけでなく。もし consistent mapping の両方の名前に対して Customers そして Employees テーブル, の場合、同じ元の名前は常に両方のテーブルで同じ新しい名前に更新される。
Not automatically across multiple jobs: デフォルト, データを複数回生成する場合, の一貫性は、ある世代ジョブから次の世代ジョブへと自動的に引き継がれる。これを望まない場合は, 仕事上の一貫性を変更したい, の場合、別のシード値を設定することができる。これは Workspace Default Settings, を選択して CTRL + ALT + SHIFT + 0, を更新する。 seed_value を別の整数値に変換する。
要するに, データ生成の一貫性により、データの挙動を予測しやすくします。, 同時に、有用なパターンの維持とプライバシーの保護のバランスにも取り組んでいる。
正確な発注のために, アプリケーションには、ソース・テーブルにインデックスかプライマリ・キーが必要不可欠です。これらがない場合, の場合、アプリケーションのデフォルトはテーブルの最初のカラムに基づいてソートされます。しかし, 最初の列に重複した値がある場合, 順序は保証されません, これは、重複値の処理をデータベースのソート・アルゴリズムに依存しているためです。ソース・テーブルにインデックスを追加することで、この問題は解決されます。
主キーやインデックスが定義されていないテーブルで一貫性のあるマッピングを使用すると、予期しない結果になる可能性があることに注意することが重要です。このような場合, アプリケーションは最初の列を順序付けに使用する, 一意な値を含まないことがある, 非決定論的な結果につながる。
Consistent mapping は、異なるSynthoプラットフォームのバージョンで生成されたデータの一貫性を保証するものではありません。
