Google Cloud Firestore und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Synchronisieren Sie Google Cloud Firestore-Daten zur Analyse mit Google Cloud BigQuery (REST). Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Datenpipeline, während kostengünstige Ausführungszeiten umfangreiche Berichte ermöglichen. Passen Sie die Datentransformation mit Javascript weiter an.

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Google Cloud Firestore

Google Cloud BigQuery (REST)

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

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Wie verbinden Google Cloud Firestore und Google Cloud BigQuery (REST)

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Firestore und Google Cloud BigQuery (REST)

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 Firestore, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud Firestore or Google Cloud BigQuery (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Firestore or Google Cloud BigQuery (REST)und wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Cloud Firestore Knoten

Wähle aus Google Cloud Firestore Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Google Cloud Firestore

Konfigurieren Sie die Google Cloud Firestore

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

+
1

Google Cloud Firestore

Knotentyp

#1 Google Cloud Firestore

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Firestore

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

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

1

Google Cloud Firestore

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifizieren Google Cloud BigQuery (REST)

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

1

Google Cloud Firestore

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud Firestore und Google Cloud BigQuery (REST) 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 Firestore

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) 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 Firestore und Google Cloud BigQuery (REST) 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

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud Firestore

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud Firestore, Google Cloud BigQuery (REST)und 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 Firestore und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Firestore und Google Cloud BigQuery (REST) (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 Firestore und Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud Firestore + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Tabellen: Wenn ein Dokument in Firestore erstellt wird, werden seine Daten als neue Zeile in eine BigQuery-Tabelle eingefügt. Ein Abfragejob analysiert diese Daten anschließend, und die Ergebnisse werden zur Visualisierung in ein Google Sheet geschrieben.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Cloud Firestore + Slack: Ein BigQuery-Abfragejob wird regelmäßig ausgeführt, um die Leistungsmetriken der Firestore-Datenbank zu überprüfen. Werden anhand der Abfrageergebnisse Anomalien erkannt, wird eine Slack-Nachricht an einen bestimmten Kanal gesendet.

Google Cloud Firestore und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Google Cloud Firestore

Nutzen Sie Google Cloud Firestore in Latenode, um Echtzeit-Daten-Workflows zu erstellen. Automatisieren Sie Datenbankaufgaben wie Datensynchronisierung, Backups oder ereignisgesteuerte Updates ohne Programmierkenntnisse. Kombinieren Sie Firestore mit KI-Tools und Webhooks für leistungsstarke Apps. Erstellen Sie komplexe Workflows mit einfachen visuellen Tools und skalieren Sie kostengünstig mit Latenodes Pay-as-you-go-Preisen.

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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.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud Firestore und Google Cloud BigQuery (REST)

Wie kann ich mein Google Cloud Firestore-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​verbinden?

Um Ihr Google Cloud Firestore-Konto mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​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 Firestore aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud Firestore- und Google Cloud BigQuery (REST)-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Firestore-Datentrends in BigQuery analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht die Datenübertragung für Analysen. Verfolgen Sie Trends, erstellen Sie Berichte und gewinnen Sie mühelos Erkenntnisse – ganz ohne komplexe Programmierung und nutzen Sie die leistungsstarken Analysefunktionen von BigQuery.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Firestore mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud Firestore mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Sichern von Firestore-Daten in BigQuery zur Notfallwiederherstellung.
  • Analysieren von in Firestore gespeicherten Benutzerverhaltensdaten mithilfe von BigQuery.
  • Erstellen benutzerdefinierter Dashboards in BigQuery aus Firestore-Daten.
  • Transformieren von Firestore-Daten vor dem Laden in BigQuery.
  • Automatisierung der Datensynchronisierung zwischen Firestore und BigQuery.

Wie geht Latenode mit Schemaunterschieden zwischen Firestore und BigQuery um?

Latenode bietet flexible Datentransformationstools, darunter JavaScript-Blöcke und KI-Schritte, mit denen Sie Schemata vor dem Laden der Daten einfach zuordnen und anpassen können.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud Firestore und Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode?

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

  • Die anfängliche Datenübertragung von Firestore zu BigQuery kann einige Zeit in Anspruch nehmen.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
  • Die Kosten von BigQuery hängen von der Abfragekomplexität und dem Datenvolumen ab.

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