Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Becken
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und Becken
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, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud-BigQuery or Becken ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or Beckenund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten
Wähle aus Google Cloud-BigQuery Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

Google Cloud-BigQuery
Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery
Klicken Sie auf Google Cloud-BigQuery Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Google Cloud-BigQuery URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

Google Cloud-BigQuery
Knotentyp
#1 Google Cloud-BigQuery
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud-BigQuery
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Becken Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen Becken aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Becken.

Google Cloud-BigQuery
⚙

Becken

Authentifizieren Becken
Klicken Sie nun auf Becken und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Becken Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Becken durch Latenode.

Google Cloud-BigQuery
⚙

Becken
Knotentyp
#2 Becken
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Becken
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Becken Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Google Cloud-BigQuery
⚙

Becken
Knotentyp
#2 Becken
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Becken
Becken OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Cloud-BigQuery und Becken 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.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙

Becken
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Beckenund 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 und Becken Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Becken (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 und Becken
Basin + Google Sheets + Slack: Wenn in Basin eine neue Einreichung eingeht, werden die Daten als neue Zeile in Google Tabellen hinzugefügt. Eine Zusammenfassung der Einreichung wird dann an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet.
Becken + Google Tabellen + Google Tabellen: Sobald ein neues Formular in Basin eingeht, werden die Daten erfasst und einem Google Sheet hinzugefügt. Ein weiteres Google Sheet wird mit zusammenfassenden Statistiken dieser Daten aktualisiert.
Google Cloud-BigQuery und Becken Integrationsalternativen
Über uns Google Cloud-BigQuery
Nutzen Sie Google Cloud BigQuery in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Fragen Sie riesige Datensätze ab, analysieren und transformieren Sie sie im Rahmen Ihrer Workflows. Planen Sie Datenimporte, lösen Sie Berichte aus oder geben Sie Erkenntnisse an andere Anwendungen weiter. Automatisieren Sie komplexe Analysen ohne Code und skalieren Sie Ihre Erkenntnisse mit der flexiblen Pay-as-you-go-Plattform von Latenode.
Ähnliche Anwendungen
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Über uns Becken
Nutzen Sie Basin in Latenode, um Formulareinsendungen ohne serverseitigen Code zu erfassen. Verbinden Sie Formulardaten über REST-API oder Webhooks mit beliebigen Apps und lösen Sie so automatisierte Workflows aus. Validieren, transformieren und routen Sie Daten mit dem visuellen Editor von Latenode. So verbessern Sie Lead-Management und Datenerfassung und vermeiden die Backend-Einrichtung.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Becken
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Basin verbinden?
Gehen Sie folgendermaßen vor, um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Basin auf Latenode zu verbinden:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie Google Cloud BigQuery aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery- und Basin-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Basin-Formulare automatisch mit BigQuery-Daten aktualisieren?
Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht einen nahtlosen Datentransfer zwischen Google Cloud BigQuery und Basin und sorgt so für stets aktuelle Formulare. Automatisieren Sie Datenbank-Trigger per No-Code oder benutzerdefiniertem JavaScript für die Echtzeit-Datensynchronisierung.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Basin ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Basin können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Analysieren Sie in Google Cloud BigQuery gespeicherte Formularübermittlungsdaten.
- Füllen Sie Basin-Formulare automatisch mit Daten aus BigQuery-Datensätzen.
- Lösen Sie Warnungen in Basin basierend auf der Analyse von Daten in Google Cloud BigQuery aus.
- Erstellen Sie Berichte in BigQuery basierend auf Basin-Formulareinreichungen.
- Synchronisieren Sie Daten zwischen BigQuery-Tabellen und Basin-Formularfeldern.
Wie sicher sind meine Google Cloud BigQuery-Daten bei der Verwendung von Latenode?
Latenode setzt robuste Sicherheitsmaßnahmen ein, darunter Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um die Sicherheit und den Datenschutz Ihrer Google Cloud BigQuery-Daten zu gewährleisten.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud BigQuery- und Basin-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die anfängliche Datensynchronisierung kann je nach Datensatzgröße einige Zeit in Anspruch nehmen.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
- Echtzeit-Updates unterliegen den API-Ratenbeschränkungen beider Dienste.