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Wie verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und Database
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und Database
Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.
Fügen Sie den ersten Schritt hinzu
Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Google Cloud BigQuery (REST), ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud BigQuery (REST) or Database ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud BigQuery (REST) or Databaseund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.
Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten
Wähle aus Google Cloud BigQuery (REST) Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.
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1
Google Cloud BigQuery (REST)
Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST)
Klicken Sie auf Google Cloud BigQuery (REST) Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Google Cloud BigQuery (REST) URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.
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1
Google Cloud BigQuery (REST)
Knotentyp
#1 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)
⏵
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Database Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud BigQuery (REST) Knoten, auswählen Database aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Database.
1
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
+
2
Database
Authentifizieren Database
Klicken Sie nun auf Database und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Database Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Database durch Latenode.
1
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
+
2
Database
Knotentyp
#2 Database
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Database
⏵
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST) und Database Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
1
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
+
2
Database
Knotentyp
#2 Database
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Database
Database OAuth 2.0
#66e212yt846363de89f97d54
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
⏵
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Cloud BigQuery (REST) und Database Integration
Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:
- Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
- Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
- Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
- Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
- Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
- Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
- Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
- Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.
5
JavaScript
⚙
6
KI Anthropischer Claude 3
⚙
+
7
Database
1
Trigger auf Webhook
⚙
2
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
⚙
3
Iteratoren
⚙
+
4
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud BigQuery (REST), Databaseund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.
Testen Sie das Szenario
Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Google Cloud BigQuery (REST) und Database Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud BigQuery (REST) und Database (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Google Cloud BigQuery (REST) und Database
Google Cloud BigQuery (REST) + Datenbank + Google Sheets: Diese Automatisierung extrahiert Daten aus Google Cloud BigQuery, fügt sie in eine Datenbank ein und verfolgt anschließend Änderungen in der Datenbank durch Aktualisierung eines Google Sheets. Ein BigQuery-Abfragejob wird gestartet, die Ergebnisse werden abgerufen und in die Datenbank eingefügt. Datenbankänderungen lösen Aktualisierungen eines Google Sheets aus.
Datenbank + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack: Wenn ein bestimmter Eintrag in der Datenbank aktualisiert wird, ruft dieser Flow zugehörige Daten aus Google Cloud BigQuery ab und sendet eine Benachrichtigung mit diesen Daten an einen Slack-Kanal. Die Datenbankaktualisierung löst eine BigQuery-Abfrage zum Abrufen zugehöriger Informationen aus. Anschließend wird eine Slack-Nachricht mit den Ergebnissen gesendet.
Google Cloud BigQuery (REST) und Database Integrationsalternativen
Über uns Google Cloud BigQuery (REST)
Automatisieren Sie BigQuery-Daten-Workflows in Latenode. Fragen Sie riesige Datensätze direkt in Ihren Automatisierungsszenarien ab und analysieren Sie sie – ganz ohne manuelles SQL. Planen Sie Abfragen, transformieren Sie Ergebnisse mit JavaScript und leiten Sie Daten an andere Anwendungen weiter. Skalieren Sie Ihre Datenverarbeitung ohne komplexe Programmierung oder hohe Kosten pro Vorgang. Ideal für Reporting, Analyse und Data-Warehousing-Automatisierung.
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Über uns Database
Nutzen Sie die Datenbank in Latenode, um Daten zu zentralisieren und dynamische Workflows zu erstellen. Rufen Sie Daten ab, aktualisieren Sie Datensätze und lösen Sie Aktionen basierend auf Datenbankänderungen aus. Automatisieren Sie Bestandsaktualisierungen, CRM-Synchronisierung oder Lead-Qualifizierung und orchestrieren Sie komplexe Prozesse mit benutzerdefinierter Logik, No-Code-Tools und effizienter Pay-per-Use-Preisgestaltung.
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So funktioniert Latenode
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FAQ Google Cloud BigQuery (REST) und Database
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mithilfe von Latenode mit der Datenbank verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mit der Datenbank auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie Google Cloud BigQuery (REST) aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery (REST)- und Datenbankkonten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich BigQuery-Daten mit einer PostgreSQL-Datenbank synchronisieren?
Ja, das ist möglich! Die visuelle Benutzeroberfläche von Latenode vereinfacht die Datensynchronisierung und ermöglicht Ihnen die mühelose Automatisierung der Datenübertragung von Google Cloud BigQuery (REST) in die Datenbank. Das spart manuelle Arbeit.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery (REST) mit der Datenbank ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery (REST) in die Datenbank können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisieren Sie Datensicherungen von Google Cloud BigQuery (REST) in eine Datenbank.
- Erstellen von Berichten mithilfe von Daten aus Google Cloud BigQuery (REST) und der Datenbank.
- Synchronisieren Sie Kundendaten zwischen Ihrem Data Warehouse und Ihren operativen Datenbanken.
- Auslösen von Datenbankaktualisierungen basierend auf Erkenntnissen aus der BigQuery-Analyse.
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Dashboards zur Visualisierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen.
Wie sicher ist die Google Cloud BigQuery (REST)-Verbindung auf Latenode?
Latenode verwendet sichere Authentifizierungsprotokolle und Verschlüsselung, um Ihre Google Cloud BigQuery (REST)-Daten während der Integration und Workflow-Ausführung zu schützen.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud BigQuery (REST)- und Datenbankintegration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für die Übertragung großer Datenmengen gelten möglicherweise Ratenbegrenzungen der Google Cloud BigQuery (REST)-API.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
- Die Ersteinrichtung erfordert ein grundlegendes Verständnis von Google Cloud BigQuery (REST) und Datenbankschemata.
