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title: クイックスタート
description: 約 10 分でソースを接続し、最初のクエリを実行して、最新の状態を保つモデルを作成します。
species: guide
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# クイックスタート

このページを終えると、レイクに同期するソース、最新データに対するクエリ、4 時間ごとに自動で再構築するモデルができあがります。例では Stripe と HubSpot を使う架空の貨物輸送ソフトウェア企業 **Skycrane** を使います。手順に沿って、自分のデータに置き換えてください。

## 1. ソースを接続する

**アプリ**を開いて**アプリを接続**を選び、使いたいソースを選択します。Skycrane では Stripe を使います。各ソースは必要な情報だけを求めます。Stripe で必要なのは制限付き API キー 1 つです。Stripe ダッシュボードで約 1 分で読み取り専用として作成でき、漏えいしてもアカウントの内容を変更できません。各ソースのページで認証情報を説明しています。このガイドでは [Stripe](/docs/connectors/stripe) を使います。

キーを保存すると、初回の同期が自動で始まります。

## 2. データの取り込みを確認する

**同期履歴**タブには、テーブルごとの同期の進捗が表示されます。完了すると、すべてのテーブルがソース名のスキーマ配下に作成されます。

```text
titan.stripe.charges
titan.stripe.customers
titan.stripe.subscriptions
titan.stripe.invoices
…
```

以降は 4 時間ごとに再同期します。変更分だけを取得し、ソース側で削除された行は黙って消さずに印を付けます。それが後で説明する `_deleted` 列です。**テーブル**タブでは、同期するテーブルと列を細かく選べます。デフォルトではすべて有効です。

## 3. 最初のクエリを実行する

**クエリ**を開き、財務ダッシュボードで最初に確認したいことを調べます。

```sql run
select
  date_trunc('month', created_at) as month,
  round(sum(amount) / 100.0, 2) as gross_volume
from titan.stripe.charges
where not _deleted
group by month
order by month desc
limit 4
```

```output
month       gross_volume
2026-08-01     291441.00
2026-07-01     338129.50
2026-06-01     331624.00
2026-05-01     319887.25
```

レイクのすべてのテーブルに当てはまるため、次の 2 点に注目してください。

- Stripe は `amount` を最小通貨単位のセントで保存するため、100 で割ります。
このような注意点は、各コネクターのページで説明しています。
- `where not _deleted` は Stripe で削除された行を除外します。
レイクは印を付けてその行を保持するため、履歴が黙って減ることはありません。システム列については[レイク](/docs/concepts/your-lake)を参照してください。

異なるソースの結合も、同じソース内の結合と同じように行えます。Skycrane の進行中の商談と請求を、1 つの `join` で並べられます。

```sql run
select
  property_dealstage as stage,
  count(*) as deals,
  round(sum(property_amount)) as pipeline_value
from titan.hubspot.deals
where not _deleted and not property_hs_is_closed
group by stage
order by pipeline_value desc
```

```output
stage                    deals  pipeline_value
contractsent                 7        412000.0
decisionmakerboughtin       11        280500.0
qualifiedtobuy              19        224000.0
presentationscheduled        9        118750.0
```

## 4. モデルにする

明日も使いたいクエリはモデルにします。ファイルに記述した `select` 文を、Supernova がテーブルとして保持します。**ファイル**を開くか、Git でデータリポジトリをクローンして、`models/monthly_revenue.sql` を作成します。

```sql run
-- name: Monthly revenue
select
  date_trunc('month', created_at) as month,
  round(sum(amount) / 100.0, 2) as gross_volume,
  round(sum(amount_refunded) / 100.0, 2) as refunded
from titan.stripe.charges
where not _deleted
group by month
```

定義はこれですべてです。ファイルのベース名がテーブル名になり、モデルは 4 時間ごとに依存順で再構築されます。モデルから別のモデルを `select from` でき、Supernova が SQL 自体から順序を決めます。ほかのテーブルと同じようにクエリしてください。

```sql fragment
select * from titan.models.monthly_revenue order by month desc
```

[モデルの作成](/docs/models/authoring)では、出力スキーマ、キーによる増分更新、手動実行、型検証など、ヘッダーのディレクティブを説明しています。

## 次に読むページ

- [レイク](/docs/concepts/your-lake)では、テーブル、削除、スナップショットの
実際の仕組みを説明します。約 10 分で、ほかの機能の理解にも役立つ基礎を学べます。
- [型注釈](/docs/typesql/annotations)では、必要な SQL に型を追加します。
検証器がダッシュボードに影響する前に構造の変化を検出します。
- [上限](/docs/queries/limits)では、すべての上限を 1 つの表にまとめています。