テーブル名	テーブル名（日本語）・説明	列名	列名（日本語）	データ型	サイズ	初期値	必須	備考
sample_org	サンプル組織 … 組織情報のテーブル	org_id	組織ID	bigint			○	PK
		org_code	組織コード	varchar	30		○	UK
		org_name	組織名	varchar	200		○
		company_code	会社コード	varchar	30		○
		note	備考	varchar
		invalid_flag	無効フラグ	boolean		FALSE
sample_user	サンプルユーザ … ユーザ情報のテーブル	user_id	ユーザID	bigint			○	PK
		user_code	ユーザコード	varchar	30		○	UK
		user_name	ユーザ名	varchar	200		○
		company_code	会社コード	varchar	30		○
		invalid_flag	無効フラグ	boolean		FALSE	○
sample_user_org_map	サンプルユーザ組織マップ … ユーザとユーザが所属する組織の関係を表すテーブル	user_org_map_id	ユーザ組織マップID	bigint			○	PK
		user_code	ユーザコード	varchar	30		○	UK, FK (sample_user.user_code)
		org_code	所属組織コード	varchar	30		○	FK (sample_org.org_code)
		start_date	所属日	date			○	UK
		std_work_hours	標準勤務時間	numeric	5, 2
		invalid_flag	無効フラグ	boolean		FALSE	○

シーケンス名	備考
sample_org_id_seq	組織IDのシーケンス
sample_user_id_seq	ユーザIDのシーケンス
sample_user_org_map_seq	ユーザ組織マップIDのシーケンス

2.2. Excelファイルの作成

まずはExCella Transで読み込むExcelファイルを作成していきます。

Excelシート中に”@”で始まるタグを埋め込み、ExCella Transがデータを読み取れるようにします。

2.2.1. データ削除

データ削除を実現するため、Excelシート中にtruncate ～ cascade文を作成するタグを埋め込みます。

l @TruncateCascadeタグ

@TruncateCascadeタグを使用すると、truncate ～ cascade文を作成することができます。

下図のようにExcelファイルにタグ(@TruncateCascade)と対象テーブル名を埋め込みます。

プログラムを実行すると、以下のSQLが作成されます。

Ø 参考

他にも以下のようなタグがあります。

Ø @Truncate … truncate文を作成するタグ

Ø @Delete … delete文を作成するタグ

2.2.2. シーケンス初期化

シーケンス初期化を実現するため、Excelシート中にdrop sequence / create sequence文を作成するタグを埋め込みます。

l @RecreateSequenceタグ

@RecreateSequenceタグを使用すると、drop sequence / create sequence文を作成することができます。

下図のようにExcelファイルにタグ(@RecreateSequence)と対象シーケンス名・初期値を埋め込みます。

タグの{ }内にタグパラメータを指定することにより、データ解析の動作を制御することができます。

タグパラメータの一覧は、4. 標準パーサ仕様に記載されています。

プログラムを実行すると、以下のSQLが作成されます。

※Ver1.1でOracleに対応しました。

2.2.3. データ挿入

RDBMSテーブルにデータを挿入する代表的なアプローチとして、ORMツールの利用とSQLの実行があります。

以下では、その両方のアプローチに対応できるよう、ORMツールで利用できるエンティティおよびSQLを作成する方法を紹介します。

2.2.3.1. データ挿入（エンティティ）

ORMツールで利用可能なエンティティを作成するタグを紹介します。

エンティティ作成には以下の二通りのタグを使用する方法があります。

l @Objectsタグ

l @SheetToJavaSetting / @SheetToJavaタグ

l @Objectsタグ

@Objectsタグを使用すると、エンティティを作成することができます。

1つのタグ定義で1つのエンティティを作成することができるのが特徴です。

一方で、サンプルのように関連のある複数のテーブルのデータを作成する際には、

スキーマを意識しなければならないという側面があります。

下図のようにExcelファイルにタグ(@Objects)、クラスとプロパティの情報を埋め込みます。

タグパラメータには対象エンティティクラスのパスを指定します。

l 組織エンティティ

l ユーザエンティティ

l ユーザ組織マップエンティティ

プログラムを実行すると、以下の3つのエンティティが作成されます。

l @SheetToJavaSetting / @SheetToJavaタグ

@SheetToJavaSettingタグと@SheetToJavaタグを使用すると、エンティティを作成することができます。

前出の@Objectsタグに比べて、スキーマを意識せずにデータ作成が可能です。

以下のように、Excelファイルに設定情報シートとデータシートを作成します。

Ø 設定情報シート

@SheetToJavaSettingタグと@SheetToJavaタグを記述するシートです。

・@SheetToJavaSettingタグ… エンティティを作成するために必要な骨組みを定義します。

・@SheetToJavaタグ … 参照するデータシートの情報を定義します。

Ø データシート

エンティティにセットするプロパティの値を記述するシートです。

データシートのデータを参照するためには、設定情報シートの@SheetToJavaSettingタグの値欄に

論理名タグを意味する「@LNAME」タグを記述する必要があります。

@SheetToJavaSettingタグ以下に記述する情報

シート名	データシートの名称。シート名セルがnullまたは空文字の場合は、対象行の処理を飛ばす。
値	エンティティのプロパティにセットする値。「@LNAME(≪論理名≫)」と記述するとデータシートの論理名と一致する列のデータが使用される。カスタムタグを記述して任意の処理を行うことも可能（詳細は5.4. カスタムSheetToJavaPropertyParserの使用を参照）。
対象エンティティ	対象エンティティクラスのパス。≪必須≫
対象プロパティ	エンティティのプロパティ。値にカスタムタグを使用していない場合、≪必須≫
重複不可	プロパティの取り得る値が重複しない（ユニークな）場合は「○」と記述する。重複不可プロパティの値が重複する複数のデータが定義された場合、最初の1件のエンティティのみが作成される。

＠SheetToJavaタグ以下に記述する情報

シート名

データシートの名称。

シート名セルがnullまたは空文字の場合は、対象行の処理を飛ばす。

論理名行No

データシートの何行目を論理名行とみなすか。≪必須≫

Excelシートの行番号で記述する。

データ開始行

データシートの何行目をデータ行とみなすか。≪必須≫

Excelシートの行番号で記述する。

プログラムを実行すると、データシートに記述されたデータを1件ずつ、

設定情報シートのデータを基に、以下の3つのエンティティが作成されます。

2.2.3.2. データ挿入（SQL）

insert文を作成するタグを紹介します。

l @SheetToSqlSetting / @SheetToSqlタグ

@SheetToSqlSetting / @SheetToSqlタグを埋め込むと、insert文を作成することができます。

基本的な使い方は@SheetToJavaSetting / @SheetToJavaタグと同様です。

以下のように、Excelファイルに設定情報シートを作成します。

なお、データシートは@SheetToJavaSetting / @SheetToJavaタグの例で利用したデータシートを共用します。

Ø 設定情報シート

@SheetToSqlSettingタグと@SheetToSqlタグを記述するシートです。

・@SheetToSqlSettingタグ… insert文を作成するために必要な骨組みを定義します。

・@SheetToSqlタグ … 参照するデータシートの情報を定義します。

Ø データシート

insert文のvaluesにセットする値を記述するシートです。

データシートのデータを参照するためには、設定情報シートの@SheetToSqlSettingタグの値欄に

論理名タグを意味する「@LNAME」タグを記述する必要があります。

@SheetToSqlSettingタグ以下に記述する情報

シート名	データシートの名称。シート名セルがnullまたは空文字の場合は、対象行の処理を飛ばす。
値	insert文のvaluesに設定する値。「@LNAME(≪論理名≫)」と記述するとデータシートの論理名と一致する列のデータが使用される。
対象テーブル	insert文の対象テーブル。≪必須≫
対象カラム	insert文の対象カラム。≪必須≫
重複不可	カラムがユニークキーかどうか。ユニークキーの場合は「○」と記述する。ユニークキーの値が重複する複数のデータが定義された場合、最初の1件のinsert文のみが作成される。
データ型	カラムのデータ型を以下から選択する。≪必須≫ SQL生成時、選択したデータ型に基づき、値が変換される。・文字列・数値・整数・論理値・日付・時間・タイムスタンプ・関数詳細は5.5.1. DefaultSheetToSqlDataConverter仕様を参照。

＠SheetToSqlタグ以下に記述する情報

シート名

データシートの名称。

シート名セルがnullまたは空文字の場合は、対象行の処理を飛ばす。

論理名行No

データシートの何行目を論理名行とみなすか。≪必須≫

Excelシートの行番号で記述する。

データ開始行

データシートの何行目をデータ行とみなすか。≪必須≫

Excelシートの行番号で記述する。

プログラムを実行すると、データシートに記述されたデータを1件ずつ、

設定情報シートのデータを基に、以下のSQLが作成されます。

2.3. プログラムの実行

作成したExcelファイルを読み込み、エンティティやSQLを作成するプログラムを実行します。

下記のように、引数にExcelファイルのパスを指定したコンストラクタを呼び出し、プロセッサを生成します。

// プロセッサ生成

TransProcessor processor = new TransProcessor( ≪ファイルパス≫);

プロセッサからprocessBoookメソッドを呼び出すと、ブック単位のプロセスを実行します。

// ブック単位のプロセス実行

BookData bookData = processor.processBook();

引数にシート名を指定したprocessSheetメソッドを呼び出すと、シート単位のプロセスを実行します。

// シート単位のプロセス実行

SheetData sheetData = processor.processSheet( ≪シート名≫);

2.4. 作成データの利用

作成したエンティティやSQLのリストはSheetDataからタグ名を指定することにより

タグ単位で取得することができます。以下のサンプルコードはプロセス結果利用の一例です。

赤字部分にはそれぞれ、SQLの実行処理とORMツールによるエンティティの処理を記述します。

// プロセス実行

BookData bookData = processor.processBook();

// シート名リストの取得

List<String> sheetNames = processor.getSheetNames();

// シート単位でループ

for ( String sheetName : sheetNames) {

if ( !sheetName.startsWith( TransProcessor.COMMENT_PREFIX)) {

// コメントアウトされていないシートの場合

// シートデータの取得

SheetData sheetData = bookData.getSheetData( sheetName);

// タグ名リストの取得

List<String> tagNames = sheetData.getKeyList();

// タグ名リストでループ

for ( String tagName : tagNames) {

if ( processor.isDefaultSqlTag( tagName)) {

// 結果がSQLの場合

List<String> sqlList = ( List<String>) sheetData.get( tagName);

/* SQLの実行処理を記述 */

} else {

// それ以外の場合

List<Object> entityList = ( List<Object>) sheetData.get( tagName);

/* エンティティの処理を記述 */

}

2.5. エラーファイルの出力

プロセス実行時に何らかのエラーが発生した際に、デバッグ用のエラーハンドラを設定しておくと、

エラー情報の追加されたExcelファイルが実行ディレクトリ直下に出力されます。

エラーとなったセルが特定可能な場合はエラーのセルの背景色が赤色になっていますので、

こちらのファイルを参照すると原因が特定できる可能性があります。[1]

// プロセッサ生成

TransProcessor processor = new TransProcessor( ≪ファイルパス≫);

// エラーハンドラ設定

processor.setErrorHandler( new DebugErrorHandler());

例）エラーファイル

3. ExCella Transの構成

ExCella Transは大きく、以下のように構成されています。

① プロセッサ … ExCella Coreを利用し、Excelファイルのデータ解析から

出力までの処理を制御する部分。（TransProcessorクラス）

② パーサ … Excelファイルのデータの解析処理を行う部分。

③ リスナ … 解析処理の前後に任意の処理を実行する部分。

④ エクスポータ … 解析結果の出力処理を行う部分。

※ ②～④の部分に関しては、独自のクラスを作成し、

プロセッサに差し込むことで、様々な用途への応用が可能です。

詳細は5. 技術情報を参照してください。

3.1. プロセッサ

プロセッサはExCella Coreを利用し、Excelファイルのデータ解析から出力までの処理を制御するクラスです。

プロセッサの処理フローについては5.1. 処理フロー/カスタマイズポイントを参照してください。

3.2. パーサ

パーサはExcelファイルのデータをタグ単位で解析する処理クラスです。

以下のパーサがデフォルトでプロセッサにセットされています。

※ （）内はパーサが解釈するタグ

ExCella Core標準

l MapParser (@Map)

l ListParser (@List)

l ObjectsParser (@Objects)

l ArraysParser (@Arrays)

l MapsParser (@Maps)

ExCella Trans標準

l SqlParser (@Sql)

l TruncateParser (@Truncate)

l TruncateCascadeParser (@TruncateCascade)

l DeleteParser (@Delete)

l RecreateSequenceParser (@RecreateSequence)

l SheetToSqlSettingParser (@SheetToSqlSetting)、SheetToSqlParser (@SheetToSql)

l SheetToJavaSettingParser (@SheetToJavaSetting)、SheetToJavaParser (@SheetToJava)

※ これらのパーサはExCella CoreのTagParserクラスもしくはそのサブクラスを継承しています。

（TagParserの詳細はExCella Coreリファレンスガイドを参照してください）

3.2.1. 標準パーサ

ExCella Transに標準で用意されているパーサを紹介します。

Ø SqlParser … SQL文の末尾に“;（セミコロン）”を付与した文字列をjava.util.Listに格納し、返却します。

Ø TruncateParser … 指定テーブルのtruncate文の文字列をjava.util.Listに格納し、返却します。

Ø TruncateCascadeParser … 指定テーブルのtruncate～cascade文の文字列をjava.util.Listに格納し、返却します。

Ø DeleteParser … 指定テーブルのdelete文の文字列をjava.util.Listに格納し、返却します。テーブル名に続けてwhere句を書く事が出来ます。

Ø RecreateSequenceParser … 指定シーケンスを削除し、指定値で再生成するSQL文字列をjava.util.Listに格納し、返却します。

Ø SheetToJavaSettingParser、SheetToJavaParser

@SheetToJavaSettingタグと@SheetToJavaタグを解析します。

それぞれの解析結果をリスナが解析し、エンティティのリストを作成します。

Ø SheetToSqlSettingParser、SheetToSqlParser

@SheetToSqlSettingタグと@SheetToSqlタグを解析します。

それぞれの解析結果をリスナが解析し、insert文のリストを作成します。

3.3. リスナ

リスナはExcelファイルの解析処理の前後に任意の処理を実行するクラスです。

ブック解析処理のリスナ（TransProcessListener）とシート解析処理のリスナ(SheetParseListener)があります。

以下のリスナがデフォルトでプロセッサにセットされています。

ExCella Trans標準

l SheetToJavaExecuter

l SheetToSqlExecuter

3.3.1. 標準リスナ

ExCella Transに標準で用意されているシート解析処理のリスナを紹介します。

Ø SheetToJavaExecuter

@SheetToJavaSetting / @SheetToJavaタグの解析結果とExcelデータシートを解析し、エンティティのリストを作成するリスナ。

SheetToJavaExecuterにSheetToJavaPropertyParserクラスを継承したカスタムプロパティパーサをセットすることで、

@SheetToJavaSettingタグの値欄に記述した任意のタグを解釈できるようになります（5.3. カスタムSheetToJavaPropertyParserの使用参照）。

Ø SheetToSqlExecuter

@SheetToSqlSetting / @SheetToSqlタグの解析結果とExcelデータシートを解析し、insert文のリストを作成するリスナ。

SheetToSqlExecuterにSheetToSqlDataConverterインターフェイスを実装したデータコンバータをセットすることで、

データ型による値の変換を制御できます。デフォルトでは、PostgreSQL 8.3.7のデータ型に対応したデータコンバータが

セットされています（5.5.1. DefaultSheetToSqlDataConverter仕様参照）。

3.4. エクスポータ

エクスポータはパーサを利用して解析した結果を出力するための処理クラスです。

詳しくはExCella Coreリファレンスガイドを参照してください。

4. 標準パーサ仕様

4.1. 標準パーサ

ExCella Transの標準パーサが共通で理解するタグのパラメータ情報です。

パラメータ	定義例	必須/任意	説明
DataRowFrom	@Sql{DataRowFrom=1}	任意	タグが定義されたセルから見て何行目からデータ行が開始するか。未指定の場合はそれぞれのタグのデフォルト値を適用する。 ≪デフォルト値≫ ・@Sql … 1 ・@Truncate … 1 ・@TruncateCascade … 1 ・@Delete … 1 ・@RecreateeSequence … 1 ・@SheetToJavaSetting … 2 ・@SheetToJava … 2 ・@SheetToSqlSetting … 2 ・@SheetToSql … 2
DataRowTo	@Sql{DataRowTo=1}	任意	タグが定義されたセルから見て何行目までをデータ行として処理を行うか。未指定の場合は、シートの最終行（Apache POIのSheet.getLastRowNum()の取得値）までをデータ行とみなす
ResultKey	@List{ResultKey=UserList}	任意	処理結果に対応するキー。未指定の場合はタグ種別が使用される。ただし、@SheetToSqlおよび@SheetToJavaでは指定不可。

※ パラメータで指定する行・列の数値はタグが定義されたセルを基準（0, 0）とし、

そのセルから見たときの相対値で表します。

4.2. SheetToJavaParser

SheetToJavaParserが理解するタグパラメータ情報です。

パラメータ	定義例	必須/任意	説明
SettingTagName	@SheetToJava{SettingTagName=@SheetToJavaSetting}	任意	対応する設定情報のタグ名称。未指定の場合は”@SheetToJavaSetting”

Ver1.1からSheetToJavaParserに対してリスナを設定する事が可能になりました。

行の処理前後、プロパティ設定の前後に呼ばれるメソッドを持ち、処理対象行の制御や値の検証処理に利用できます。

SheetToJavaExecuter javaExecuter = new SheetToJavaExecuter();

// SheetToJavaExcecuterにリスナを追加

javaExecuter.addSheetToJavaListener( new PropertyValidator());

4.3. SheetToSqlParser

SheetToSqlParserが理解するタグパラメータ情報です。

パラメータ	定義例	必須/任意	説明
SettingTagName	@SheetToSql{SettingTagName=@SheetToSqlSetting}	任意	対応する設定情報のタグ名称。未指定の場合は”@SheetToSqlSetting”

5. 技術情報

本章ではExCella Transをカスタマイズする開発者向けの技術情報を紹介します。

5.1. 処理フロー/カスタマイズポイント

5.2. カスタムTagParserの使用

独自の解析処理を実現する場合には、TagParserを継承したクラスを作成し、プロセッサに追加して使用します。

5.2.1. カスタムTagParserの作成

例として、@Customタグを解析し、結果をList<String>で返すCustomTagParserを作成してみます。

TagParserを継承し、オーバーライドしたparseメソッドに解析処理を記述し、戻り値の型を

List<String>型にします。ここで返却したデータが解析結果データとしてSheetDataに格納されます。

public class CustomTagParser extends TagParser<List<String>> {

/**

* コンストラクタ

public CustomTagParser( ) {

super( “@Custom”);

}

/**

* コンストラクタ

* @param tag タグ

public CustomTagParser( String tag) {

super( tag);

}

/**

* パース処理

* @param sheet 対象シート

* @param tagCell タグが定義されたセル

* @param data TransProcessorのprocessBook, processSheetメソッドで

* 引数を渡した場合にTagParserまで引き継がれる処理データ

* @return 解析結果

* @throws ParseException パース例外

@Override

public List<String> parse( Sheet sheet, Cell tagCell, Object data)

throws ParseException {

List<String> result = new ArrayList<String>();

// 解析処理を記述

：

// 解析結果を返す

return result;

}

5.2.2. カスタムTagParserの追加

上記で作成したCustomTagParserをプロセッサに追加します。

全てのシートでCustomTagParserを使用する場合

TransProcessor processor = new TransProcessor( args[0]);

// CustomTagParserを追加する

processor.addTagParser( new CustomTagParser());

：

processor.processBook();

Sheet1のみでCustomTagParserを使用する場合

TransProcessor processor = new TransProcessor( args[0]);

// CustomTagParserを追加する（Sheet1のみで使用)

processor.addTagParser( "Sheet1", new CustomTagParser());

：

processor.processBook();

5.3. カスタムTransProcessListenerの使用

解析処理の実行前後に任意の処理を実行する場合には、TransProcessListenerを実装したクラスを作成し、TransProcessorに追加して使用します。

5.3.1. カスタムTransProcessListenerの作成

例として、解析処理の実行前と実行後にコンソールに文字列を出力するCustomTransProcessListenerを作成します。

TransProcessListenerを実装し、preBookParse()、postBookParse()のそれぞれにコンソールに文字列を出力する処理を記述します。

postBookParse()では、引数で渡されるbookDataを使用して、解析結果データに対して処理を行うことができます。

public class CustomTransProcessListener implements TransProcessListener {

/**

* 解析処理前に実行する処理

* @param workbook 対象ワークブック

* @throws ParseException パース例外

public void preBookParse( Workbook workbook) throws ParseException {

System.out.println( "preBookParseの実行");

}

/**

* 解析処理後に実行する処理

* @param workbook 対象ワークブック

* @param bookData解析結果データ

* @throws ParseException パース例外

public void postBookParse(Workbook workbook, BookData bookData)

throws ParseException {

System.out.println( "postBookParseの実行");

}

5.3.2. カスタムTransProcessListenerの追加

上記で作成したCustomTransProcessListenerをTransProcessorに追加します。

TransProcessor processor = new TransProcessor( args[0]);

// CustomTransProcessListenerをプロセッサに追加

processor.addProcessListener ( new CustomTransProcessListener ());

：

processor.processBook();

5.4. カスタムSheetToJavaPropertyParserの使用

カスタムSheetToJavaPropertyParserを使用することで、@SheetToJavaSettingタグの値欄に

記述した任意のカスタムタグを解釈できるようになります。

5.4.1. カスタムタグの記述

例えば、ChildEntityという子エンティティを持つTestEntityのオブジェクトを作成したい場合、

以下のように@SheetToJavaSettingタグの値欄にカスタムタグを記述します。

5.4.2. カスタムSheetToJavaPropertyParserの作成

続いて、カスタムタグを解析するためのSheetToJavaPropertyParserを作成します。

SheetToJavaPropertyParserを継承し、parse()に解析処理を記述します。

引数のobjectには対象エンティティであるTestEntityオブジェクトが渡されます。

引数のparamCellMapにはパラメータに対応したセル、 paramValueMapにはパラメータに対応した値が渡されます。

※Ver1.1でインターフェイスが変更になりました。

public class ChildEntityParser extends SheetToJavaPropertyParser {

/**

* コンストラクタ

public ChildEntityParser() {

super( "@ChildEntity");

}

/**

* パース処理を行う

* @param object 処理対象オブジェクト

* @param paramCellMap パラメータとセルのマップ

* @param paramValue パラメータと値のマップ

* @throws ParseException パース例外

@Override

public void parse( Object object, Map<String, Cell> paramCellMap, Map<String, Object> paramValueMap) throws ParseException {

// TestEntityの取得

TestEntity testEntity = ( TestEntity) object;

// 子エンティティの作成

ChildEntity childEntity = new ChildEntity();

childEntity.setCode( ( String) paramValueMap.get( "code"));

childEntity.setName( ( String) paramValueMap.get( "name"));

childEntity.setFlag( ( Boolean) paramValueMap.get( "flag"));

// TestEntityに子エンティティをセット

testEntity.setChildEntity( childEntity);

}

5.4.3. カスタムSheetToJavaPropertyParserの追加

プロセッサにカスタムSheetToJavaPropertyParserを追加したSheetToJavaExecuterを追加します。

// デフォルトで設定されているシート処理リスナを削除

processor.clearSheetParseListeners();

// SheetToJavaのシート処理リスナ

SheetToJavaExecuter javaExecuter = new SheetToJavaExecuter();

// カスタムプロパティパーサを追加

javaExecuter.addPropertyParser( new ChildEntityParser());

// プロセッサにシート処理リスナを追加

rocessor.addSheetParseListener( javaExecuter);

：

// 実行

BookData bookData = processor.processBook();

5.5. SheetToSqlデータコンバータ

SheetToSqlExecuterにSheetToSqlDataConverterインターフェイスを実装したデータコンバータを差し込むことで、

データ型による値の変換を制御できます。デフォルトでは、DefaultSheetToSqlDataConverterがセットされています。

5.5.1. DefaultSheetToSqlDataConverter仕様

SheetToSqlExecuterにデフォルトで差し込まれているデータコンバータです。

insert文を作成する際、値をデータ型に適した形に変換します。

PostgreSQL 8.3.7のデータ型に対応しています。

データ型定義	対象データ型	Excel書式	変換仕様
文字列	bit [ (n) ]	文字列	文字列にシングルクオーテンションを付与する。例： ≪変換前≫テスト ≪変換後≫’テスト’
	bit varying [ (n) ]
	box
	bytea
	character varying [ (n) ]
	character [ (n) ]
	cidr
	circle
	inet
	interval [ (p) ]
	line
	lseg
	macaddr
	money
	path
	point
	polygon
	text
	tsquery
	tsvector
	txid_snapshot
	uuid
	xml
数値	double precision	数値	数値をそのまま扱う。数値以外の場合は例外を投げる。例： ≪変換前≫10.11 ≪変換後≫10.11
	numeric [ (p, s) ]
	real
整数	bigint	数値	数値を整数に変換する。整数以外の場合は例外を投げる。例： ≪変換前≫10.11 ≪変換後≫10
	bigserial
	integer
	smallint
	serial
論理値	boolean	文字列	文字列をTRUEまたはFALSEに変換する。 TRUE判定条件：以下の文字列の場合 “true”, “TRUE”, “t”, “T”, “y”, “Y”, “yes”, “YES”, “1” FALSE判定条件：以下の文字列の場合 “false”, “FALSE”, “f”, “F”, “n”, “N”, “no”, “NO”, “0” 上記以外の場合は例外を投げる。例： ≪変換前≫true ≪変換後≫TRUE
日付	date	日付	日付を’YYYY-MM-DD’型に変換する。変換できない場合は例外を投げる。例： ≪変換前≫2009年6月25日 ≪変換後≫’2009-06-25’
時間	time [ (p) ] [ without time zone ]	時刻	時刻を’hh:mm:ss.mmm’型に変換する。変換できない場合は例外を投げる。例： ≪変換前≫12時13分14秒15 ≪変換後≫’12:13:14.15’
時間	time [ (p) ] with time zone	時刻
タイムスタンプ	timestamp [ (p) ] [ without time zone ]	日付, 時刻	日付、時刻を’YYYY-MM-DD hh:mm:ss.mmm’型に変換する。変換できない場合は例外を投げる。例： ≪変換前≫2009年6月25日12時13分14秒15 ≪変換後≫’2009-06-25 12:13:14.15’
タイムスタンプ	timestamp [ (p) ] with time zone	日付, 時刻
関数	その他	文字列	文字列をそのまま扱う（シングルクオーテーションを付与しない）例： ≪変換前≫CURRENT_TIMESTAMP ≪変換後≫CURRENT_TIMESTAMP

※ データ型を指定しない場合は「文字列」の変換仕様が適用されます。