Google Cloud-BigQuery und Microsoft SQL Server Integration

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Analysieren Sie Microsoft SQL Server-Daten in Google Cloud BigQuery für erweiterte Berichte. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Datenübertragung, und dank der günstigen, ausführungsbasierten Preise können Sie Erkenntnisse skalieren, ohne Ihr Budget zu sprengen.

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Google Cloud-BigQuery

Microsoft SQL Server

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Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Microsoft SQL Server

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und Microsoft SQL Server

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 Microsoft SQL Server ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or Microsoft SQL Serverund 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.

+
1

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.

+
1

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#1 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Microsoft SQL Server Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen Microsoft SQL Server aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Microsoft SQL Server.

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

Microsoft SQL Server

Authentifizieren Microsoft SQL Server

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

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

Microsoft SQL Server

Knotentyp

#2 Microsoft SQL Server

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Microsoft SQL Server

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Microsoft SQL Server 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

+
2

Microsoft SQL Server

Knotentyp

#2 Microsoft SQL Server

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

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 Microsoft SQL Server 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

Microsoft SQL Server

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud-BigQuery

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Microsoft SQL Serverund 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 Microsoft SQL Server Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Microsoft SQL Server (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 Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server + Google Cloud BigQuery + Google Tabellen: Sobald in Microsoft SQL Server eine neue oder aktualisierte Zeile erkannt wird, werden die Daten an Google Cloud BigQuery übertragen. Nach Abschluss der BigQuery-Analyse über eine Abfrage werden die Ergebnisse in einem Google Sheet visualisiert.

Microsoft SQL Server + Google Cloud BigQuery + Tableau: Automatisieren Sie Datenübertragungen von Microsoft SQL Server zu Google Cloud BigQuery bei neuen oder aktualisierten Zeilenereignissen. Führen Sie eine Abfrage in BigQuery aus und stellen Sie Daten für Tableau-Visualisierungen bereit.

Google Cloud-BigQuery und Microsoft SQL Server 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.

Über uns Microsoft SQL Server

Nutzen Sie Microsoft SQL Server in Latenode, um Datenbankaufgaben zu automatisieren. Fragen Sie Daten direkt ab, aktualisieren Sie sie oder fügen Sie sie als Reaktion auf Trigger ein. Synchronisieren Sie SQL-Daten mit anderen Anwendungen und vereinfachen Sie Datenpipelines für Reporting und Analysen. Erstellen Sie automatisierte Workflows ohne komplexe Programmierung, um Datenbanken effizient zu verwalten und Vorgänge zu skalieren.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud-BigQuery und Microsoft SQL Server

Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Microsoft SQL Server verbinden?

Gehen Sie folgendermaßen vor, um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Microsoft SQL Server 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 Microsoft SQL Server-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich BigQuery-Daten automatisch mit SQL Server synchronisieren?

Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie die Datensynchronisierung mühelos automatisieren und so sicherstellen, dass Ihr Microsoft SQL Server mit BigQuery-Erkenntnissen stets auf dem neuesten Stand ist. Sparen Sie Zeit und gewährleisten Sie Datenkonsistenz!

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Microsoft SQL Server ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Microsoft SQL Server können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Migrieren von Daten für die Berichterstattung zwischen Plattformen.
  • Erstellen von Datensicherungen über beide Systeme hinweg.
  • Erstellen von Echtzeit-Dashboards mit zusammengeführter Daten.
  • Auslösen von Warnungen aufgrund von Datenanomalien.
  • Automatisierung von Datentransformationen und -bereinigungen.

Wie verarbeitet Latenode große Google Cloud BigQuery-Datensätze?

Latenode verarbeitet große Datensätze effizient mithilfe von optimiertem Datenstreaming und Stapelverarbeitung und gewährleistet so Leistung und Skalierbarkeit.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Microsoft SQL Server auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Bei sehr großen Datensätzen kann die anfängliche Datensynchronisierung einige Zeit in Anspruch nehmen.
  • Komplexe gespeicherte SQL Server-Prozeduren erfordern benutzerdefinierte JavaScript-Knoten.
  • Bei der Echtzeit-Datenreplikation kommt es zu Netzwerklatenz.

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