Oracle から Databricks レイクハウスへ ― 移行アクセラレーター導入事例

導入事例：会員名簿の「髙橋さん」が「?橋さん」にならないように ― Emulus Consulting の Oracle → Databricks 移行

― 「髙」と「﨑」が化けない移行 ― Shift_JIS の Oracle DWH を UTF-8 のレイクハウスへ

概要

• 提供：Innovational Office Solution ＋ Databricks Lakebridge
• お客様：Emulus Consulting
• 移行対象：テーブル 1,850 本（42 TB）、PL/SQL パッケージ・プロシージャ 640 本、マテリアライズドビュー 96 本、スケジューラージョブ 310 本
• 自動変換精度：初期段階で 82% を自動変換（70%～90% の範囲）。残りは専門家の調整と業務部門の確認で完了
• お問い合わせ：Admin@innovationalofficesolution.com
• 無料PoC：AnyBI to Power BI & AnyETL to Fabric ページ

背景：20年分のデータと、新しい問い

Emulus Consulting が支援する流通業のお客様は、2000年代から Oracle を DWH として運用してきました。約 280 店舗の POS 実績、約 450 万人の会員情報、商品マスタ、発注データが蓄積され、毎朝の売上日報や月次の商品分析を支えてきた基盤です。

Oracle Database 19c は Premier Support が2029年12月31日、Extended Support が2032年12月31日まで提供されており、ソフトウェアの期限に追われていたわけではありません。移行のきっかけは事業側からの新しい問いでした。

「天候や曜日、販促を加味した需要予測で、店舗ごとの発注量を自動で提案できないか。」

需要予測には、数年分の POS 明細と外部データを機械学習で扱う必要があります。分析のたびに Oracle から CSV を抽出して別のサーバーに運ぶやり方では、量的にも鮮度的にも限界がありました。データと機械学習を同じ場所で扱える Databricks への移行が決まりました。

見落としがちな最大のリスク：文字コード

このデータベースは日本語キャラクターセット JA16SJISTILDE で構築されていました。移行先の Databricks（Delta Lake）は UTF-8 が前提です。単純に変換すると、次のような問題が起こります。

会員名簿の「髙橋さん」が「?橋さん」になれば、DM の宛名もポイントの名寄せも狂います。Emulus は、文字コード変換をコード変換と同じ重さの独立したワークストリームとして扱いました。

移行アプローチ

STEP 1｜アセスメント

データディクショナリ、実行履歴、スケジューラー定義から依存関係と実行頻度を可視化しました。Lakebridge の評価機能の結果もあわせて、売上・会員・商品の業務領域ごとに4つの移行ウェーブを決めています。過去 12 か月参照されていないテーブル 410 本（全体の 22%）は移行対象から外しました。

STEP 2｜文字コードの全件スキャン

文字列列 3,200 列、約 61 億件を全件スキャンし、UTF-8 へ変換したときに問題が起きる文字を列ごとに洗い出しました。該当したのは約 18 万件、文字の種類で 1,140 種です。見つかった文字は、①正しく対応する UTF-8 の文字に変換するもの、②業務ルールで正規化するもの（波ダッシュの統一、半角カナの全角化など）、③業務部門の判断が必要なもの、に仕分けし、変換表として管理しました。

STEP 3｜データ移行

大きなファクトテーブルはパーティション単位で並列に抽出し、変換表を適用したうえで Delta テーブルとして Bronze 層に格納しました。切り替えまでの6週間は、更新タイムスタンプによる差分同期を続けています。

STEP 4｜PL/SQL の変換

Lakebridge のコンバーターで Oracle SQL を Databricks SQL に変換し、手続き的な部分は本アクセラレーターが担当しました。

• 集合処理で書けるロジック → Spark SQL
• カーソルループ・行単位処理 → 集合演算の MERGE または PySpark
• SUBSTRB / LENGTHB などバイト単位の文字列関数 → 文字単位の関数に書き換え（意図を業務部門に確認）
• DBMS_SCHEDULER → Lakeflow Jobs

初期自動変換精度は 82% でした。

STEP 5｜突合（PulseQA）

件数・合計値・NULL 件数に加えて、文字列列のハッシュ比較を行い、変換表どおりに変わった文字以外に差がないことを確認しました。Oracle では空文字（''）が NULL として扱われる点も、全文字列列でチェックしています。

Oracle と Databricks の対応表

成果

• PL/SQL 640 本を初期自動変換精度 82% で移行（プロジェクト期間 22 週間）
• 文字列列 3,200 列、約 61 億件のデータで文字化けゼロを確認
• 夜間バッチ：6 時間 40 分 → 55 分
• 移行後 4 か月で、店舗別需要予測モデルを本番化（対象 280 店舗）
• 予測にもとづく発注提案で、生鮮・日配の廃棄ロス 17%・欠品 23% を削減
• Oracle の分析用途リソースを 64% 削減

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