Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und MySQL
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und MySQL
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 MySQL ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or MySQLund 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
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud-BigQuery
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie MySQL Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen MySQL aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb MySQL.

Google Cloud-BigQuery
⚙

MySQL

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

Google Cloud-BigQuery
⚙

MySQL
Knotentyp
#2 MySQL
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte

Verbinden MySQL
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und MySQL 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
⚙

MySQL
Knotentyp
#2 MySQL
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte

Verbinden MySQL
MySQL 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 MySQL 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
⚙

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

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, MySQLund 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 MySQL Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und MySQL (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 MySQL
Google Cloud BigQuery + MySQL + Google Tabellen: Dieser Flow analysiert Daten aus Google Cloud BigQuery und MySQL durch die Ausführung von SQL-Abfragen. Anschließend werden die kombinierten Ergebnisse einem Google Sheet hinzugefügt, damit die Beteiligten Zusammenfassungen anzeigen können.
MySQL + Google Cloud BigQuery + Slack: Überwacht neue oder aktualisierte Zeilen in MySQL. Wenn die MySQL-Daten mit einem bestimmten Trend in Google Cloud BigQuery-Daten übereinstimmen (Umsatzrückgänge usw.), sendet es eine Benachrichtigung an einen bestimmten Slack-Kanal.
Google Cloud-BigQuery und MySQL 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.
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Über uns MySQL
Nutzen Sie MySQL in Latenode, um Datenbankaufgaben zu automatisieren. Lesen, aktualisieren oder erstellen Sie Datensätze basierend auf Triggern aus anderen Apps. Optimieren Sie Dateneingabe, Reporting oder Bestandsverwaltung. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht MySQL-Integrationen und ermöglicht Ihnen die Erstellung skalierbarer Workflows mit No-Code-Tools oder benutzerdefinierter JavaScript-Logik.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und MySQL
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit MySQL verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit MySQL 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 aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery- und MySQL-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Produktdaten von BigQuery mit MySQL synchronisieren?
Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht die automatisierte Datensynchronisierung mit einer visuellen Oberfläche, optimiert Datenworkflows und reduziert manuelle Datenübertragungen zwischen Google Cloud BigQuery und MySQL.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit MySQL ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit MySQL können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisierung des Data Warehousing von Google Cloud BigQuery in MySQL-Datenbanken.
- Erstellen von Echtzeit-Dashboards mithilfe aggregierter Daten von beiden Plattformen.
- Durchführen von ETL-Operationen zum effizienten Transformieren und Laden von Daten.
- Einrichten automatisierter Berichte basierend auf kombinierten Google Cloud BigQuery- und MySQL-Daten.
- Auslösen von MySQL-Updates basierend auf Erkenntnissen aus der Google Cloud BigQuery-Analyse.
Wie sicher ist die GoogleCloudBigQueryMySQL-Integration auf Latenode?
Latenode verwendet sichere Authentifizierung und Verschlüsselung, um Ihre Daten während der Integration von Google Cloud BigQuery und MySQL zu schützen und so Datenintegrität und Compliance sicherzustellen.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud BigQuery- und MySQL-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.
- Es gelten Ratenbegrenzungen von Google Cloud BigQuery und MySQL.