3. インポートジョブを開始した後、結果は **「Backup & Archive > History」** タブで確認できます。
{% endstep %}
{% endstepper %}
## ディレクトリ構造
Flosum Backup & Archive にアーカイブデータを正常にインポートするには、インポートデータに特定のディレクトリ構造が必要です。以下の例は必要な構造を示しています。
この例では、S3 バケットという名前があります： **my\_bucket** および Salesforce 組織の ID： **00DWU000001IVG52AO**。この組織から Backup & Archive アプリケーションへアーカイブデータをインポートするには、以下のようなディレクトリ構造が必要です。
```
s3://my_bucket/
└── 00DWU000001IVG52AO/
├── export-directory_2024-7-29_17_5/
│ └── archive_export_1.zip
└── export-directory_2024-8-30_18_10/
├── archive_export_1.zip
├── archive_export_2.zip
└── archived_files/
├── Attachment/
│ ├── 00P5x00001Koqb6EAB/
│ │ └── attachment_body.pdf
│ └── 00P5x00001Koqb6EAB/
│ └── attachment_body.csv
└── ContentVersion/
├── 0685x00000AsY5aAAF/
│ └── content_version_body.pdf
└── 0685x00000AsY5bAAF/
└── content_version_body.csv
```
上のディレクトリ構造では、 **アーカイブをインポート** > **データを選択** UI画面にはインポート可能な2つのディレクトリが一覧表示されます:
* `export-directory_2024-7-29_17_5/`
* `export-directory_2024-8-30_18_10/`
### Zipファイル
各ディレクトリには、次の接頭辞が付いたzipファイルを含める必要があります `archive_export`。他の接頭辞が付いたファイルは無視されます。各zipファイルにはディレクトリと.csvファイルが含まれている必要があります。許容されるzipファイル構造の例は以下を参照してください。
```
archive_export_1.zip
├── Task/
│ ├── Task_1.csv
│ ├── Task_1_schema_sample.csv
│ ├── Task_2.csv
│ └── Task_2_schema_sample.csv
├── Case/
│ ├── Case_1.csv
│ └── Case_2_schema_sample.csv
└── Attachment/
├── Attachment_1.csv
└── Attachment_schema_sample.csv
```
## インポートの処理
インポートジョブが処理されると、選択されたディレクトリ内のすべての.zipファイルが展開され、.csvファイルが処理されます。
この例では、 `s3://my_bucket/` および `archive_export_1.zip` 上記の例からは、インポートがどのように処理されるかを説明するために使用されます。処理すると `archive_export_1.zip` Backup & Archiveアプリケーションにオブジェクトのレコードが作成されます **Task** および **Case**。.zipファイルにバイナリオブジェクトが含まれている場合、そのボディは `archived_files/` ディレクトリの下に配置され、 **レコードID** を使用してボディを特定します。
を処理するとき、 `archive_export_1.zip` ディレクトリから、 `export-directory_2024-8-30_18_10/` ファイルを見つけるために `Attachment/Attachment_1.csv` およびIDを持つレコード `0685x00000AsY5bAAF`がある場合、S3バケット内で次のパターンを使用してそれを見つける必要があります:
```
s3://{bucket_name}/{ord_id}/{export_directory_name}/archived_files/{object_api_name}/{record_id}/{file_name}
```
例：
```
s3://my_bucket/00DWU000001IVG52AO/export-directory_2024-8-30_18_10/archived_files/Attachment/0685x00000AsY5bAAF/{file_name}
```
このパスに何も存在しない場合、レコードはインポートされません。次の点に注意してください： `tmp/` の下のディレクトリ `s3://{bucket_name}/{ord_id}/{export_directory_name}/archived_files/{object_api_name}/{record_id}/` は無視されます。
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.flosum.com/backup-and-archive/backup-and-archive-docs-ja/backup-and-archive/inpto/kaibunoinpto.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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