Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und PostgreSQL
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und PostgreSQL
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 PostgreSQL ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or PostgreSQLund 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 PostgreSQL Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen PostgreSQL aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb PostgreSQL.

Google Cloud-BigQuery
⚙

PostgreSQL

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

Google Cloud-BigQuery
⚙

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

Verbinden PostgreSQL
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und PostgreSQL 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
⚙

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

Verbinden PostgreSQL
PostgreSQL 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 PostgreSQL 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
⚙

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

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, PostgreSQLund 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 PostgreSQL Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und PostgreSQL (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 PostgreSQL
Google Tabellen + PostgreSQL + Slack: Wenn einem Google Sheet eine neue Zeile hinzugefügt wird, werden die Daten in eine PostgreSQL-Datenbank eingefügt und eine Benachrichtigung an einen Slack-Kanal gesendet.
PostgreSQL + Google Sheets + Slack: Wenn in PostgreSQL eine neue oder aktualisierte Zeile erkannt wird, werden die relevanten Daten abgerufen und zum Aktualisieren einer bestimmten Zeile in Google Sheets verwendet. Anschließend wird eine Slack-Nachricht gesendet, um einen Kanal über die Aktualisierung zu benachrichtigen.
Google Cloud-BigQuery und PostgreSQL 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 PostgreSQL
Nutzen Sie PostgreSQL in Latenode, um Datenbankaufgaben zu automatisieren. Erstellen Sie Flows, die auf Datenbankänderungen reagieren, oder nutzen Sie gespeicherte Daten, um Aktionen in anderen Anwendungen auszulösen. Automatisieren Sie Reporting, Datensicherungen oder synchronisieren Sie Daten systemübergreifend ohne Code. Skalieren Sie komplexe Daten-Workflows einfach im visuellen Editor von Latenode.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und PostgreSQL
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit PostgreSQL verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit PostgreSQL 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 PostgreSQL-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich BigQuery-Daten mit PostgreSQL für Echtzeit-Dashboards synchronisieren?
Ja, das ist möglich! Die visuelle Oberfläche von Latenode vereinfacht die Datensynchronisierung und ermöglicht die automatische Aktualisierung von PostgreSQL mit BigQuery-Daten. Erstellen Sie mühelos Live-Dashboards.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit PostgreSQL ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit PostgreSQL können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisierung des Data Warehousing von Anwendungsdatenbanken zu BigQuery.
- Erstellen von Echtzeit-Inventar-Dashboards mithilfe kombinierter Datensätze.
- Anreichern von PostgreSQL-Daten mit umfangreichen Analysen von BigQuery.
- Auslösen von PostgreSQL-Updates basierend auf BigQuery ML-Vorhersagen.
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichtsworkflows, die strukturierte und unstrukturierte Daten kombinieren.
Wie handhabt Latenode Datentypkonvertierungen zwischen den beiden Datenbanken?
Latenode bietet integrierte Datentransformationsblöcke, JavaScript-Unterstützung und KI-gestützte Vorschläge, um eine nahtlose Datentypzuordnung während der Integration zu gewährleisten.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud BigQuery- und PostgreSQL-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die anfängliche Datensynchronisierung großer Datensätze kann einige Zeit in Anspruch nehmen.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
- Die API-Ratenbegrenzungen von Google Cloud BigQuery und PostgreSQL gelten weiterhin.