Tableau Desktopは、長年にわたり広く利用されている人気のビジュアル分析ツールです。その使いやすいインターフェースと魅力的なビジュアライゼーションは、多くのユーザーを惹きつけています。しかし、多くの新規ユーザーは、Tableauのさまざまなテーブル結合/データソース結合モード（結合と統合、データブレンド、リレーションシップなど）について疑問を持つかもしれません。それぞれの違いや、適切なモードの選び方について、疑問に思う人もいるでしょう。この記事では、そのヒントを提供します。
通常、分析や視覚化のために単一のテーブルからデータをインポートする場合、結合、リレーションシップ、データブレンドなどを考慮する必要はありません。なぜなら、インポートしたテーブルから直接グラフを作成したり、データを分析したりできるからです。
ただし、データソースが複数ある場合（あるいはテーブルが1つしかない場合でも）、すべてのテーブルのデータをまとめて分析する必要がある場合は、まず複数のテーブルのデータを結合して、結合分析を実行する必要があります。Tableau Desktopでは、リレーションシップ、結合と統合、データブレンドの3つの方法でこれを実現できます。
参加＆組合
画像から、Tableau Desktop でテーブル 1 とテーブル 2 を分析したいと考えています。データを一緒に分析するには、まずテーブル 1 とテーブル 2 を結合する必要があります。データを結合する方法は 2 つあります。結合（テーブル 2 の列をテーブル 1 に追加する）と、ユニオン（両方のテーブルのデータを結合する）を使用する方法です。ユニオンは、テーブル 1 とテーブル 2 のデータと構造が類似している場合にのみ使用します。
データ結合を行うには、テーブル1とテーブル2に、相互にリンク可能な列（つまり、参照データを持つ列）が存在する必要があります。そのような列が作成されていない場合、結合は実行できません。
結合演算の場合、両方のテーブルは同じデータ構造を持っている必要があります。例えば、1月の売上テーブルと2月の売上テーブルなどです。結合演算は、両方のテーブルのデータ行を結合します。
結合（Join）またはユニオン（Union）の結果は、2つのテーブルのデータが1つのテーブルに結合されることです。これを使用すると、データが単一のテーブルにインポートされたかのように使用できます。
人間関係
画像から、Tableau Desktopで表1と表2を一緒に分析したいことがわかります。これは最初のケース（表1と表2の列を結合またはマージするなど）と同様です。リレーションシップ結合を使用する場合、テーブル内のデータは実際にはマージされません。代わりに、2つのテーブルのデータを接続するためのリレーションシップが作成されます。その結果、通常の結合と同様に、両方のテーブルのデータを一緒に分析できます。
リレーションシップの利点は、分析対象のデータテーブルが大きい場合（レコード数と列数が多い場合）に適していることです。このような場合、テーブル結合を使用するとモデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。
結合法とリレーションシップ法はどちらも同様の結果をもたらします（ただし、生成されるテーブルは若干異なる場合があります）。ユーザーは、ニーズや好みに合わせてどちらの方法を選択しても構いません。
データブレンド
図に示すように、表3をデータソースのデータと合わせて分析したいのですが、既存のテーブルと直接結合したり、リレーションシップを作成したりできないという問題が発生します。例えば、表3でリレーションシップを作成するために必要な列が揃っていない場合、結合やリレーションシップが正しく機能しない可能性があります。
データを分析するには、まずデータブレンド機能を使用して最初のデータセットを結合（結合または関係を確立）します。次に、データソースとテーブル3の間に新しい関係を作成または定義することで、テーブル3を結合されたデータソースに接続します。これにより、必要に応じてテーブル3のデータをメインデータと組み合わせて分析に使用できるようになります。
表3には、主要データソースにリンクできる列が必要です。そうでない場合、表3は使用できません。
データブレンドと他のデータブレンド手法との違い。
結合、ユニオン、またはリレーションシップのデータ集計を使用すると、データを結合してTableauデータソースを作成し、その結果得られたデータから複数のグラフを含むレポートを作成できます。
ただし、データブレンドの場合、データソース（結合またはリレーションシップ）からのデータと目的のデータを組み合わせます。この場合、1つのブレンドで作成できるグラフは1つだけです。複数のグラフを作成する場合は、常に新しいブレンドを定義する必要があります。