Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery Integration

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KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Replizieren Sie Daten von Microsoft SQL Server nach Google Cloud BigQuery für skalierbare Analysen. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht komplexe ETL-Pipelines, während nutzungsbasierte Preise kostengünstiges Data Warehousing gewährleisten. Nutzen Sie JavaScript für individuelle Transformationen.

Apps austauschen

Microsoft SQL Server

Google Cloud-BigQuery

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Wie verbinden Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery

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

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

Fügen Sie Microsoft SQL Server Knoten

Wähle aus Microsoft SQL Server Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Microsoft SQL Server

Konfigurieren Sie die Microsoft SQL Server

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

+
1

Microsoft SQL Server

Knotentyp

#1 Microsoft SQL Server

/

Name

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Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Microsoft SQL Server

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten

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

1

Microsoft SQL Server

+
2

Google Cloud-BigQuery

Authentifizieren Google Cloud-BigQuery

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

1

Microsoft SQL Server

+
2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery 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

Microsoft SQL Server

+
2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Google Cloud-BigQuery OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

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Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery 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

1

Trigger auf Webhook

2

Microsoft SQL Server

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Microsoft SQL Server, Google Cloud-BigQueryund 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 Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery

Microsoft SQL Server + Google Cloud BigQuery + Google Tabellen: Sobald in Microsoft SQL Server eine neue oder aktualisierte Zeile erkannt wird, werden die Daten in Google Cloud BigQuery repliziert. Anschließend wird in BigQuery eine Abfrage ausgeführt und die Ergebnisse in Google Tabellen als neue Zeile angezeigt.

Google Cloud BigQuery + Microsoft SQL Server + Google Tabellen: Führen Sie eine Abfrage in Google Cloud BigQuery aus, speichern Sie die Ergebnisse durch Einfügen von Zeilen in Microsoft SQL Server und präsentieren Sie dann eine Zusammenfassung der eingefügten Daten in Google Sheets.

Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery Integrationsalternativen

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.

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.

Microsoft SQL Server + Google Cloud-BigQuery Integration

Verbinden Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery in Minuten mit Latenode.

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Automatisieren Sie Ihren Workflow

So funktioniert Latenode

FAQ Microsoft SQL Server und Google Cloud-BigQuery

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

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

Kann ich Data Warehousing von SQL Server zu BigQuery automatisieren?

Ja, mit Latenode können Sie Data Warehousing ganz einfach automatisieren. Planen Sie routinemäßige Datenübertragungen, wenden Sie Transformationen mit JavaScript-Blöcken an und stellen Sie die Datenintegrität sicher. Profitieren Sie von effizientem und zuverlässigem Datenmanagement.

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

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

  • Migrieren von Daten aus lokalen SQL Server-Datenbanken zu Google Cloud BigQuery.
  • Erstellen von Echtzeit-Dashboards mithilfe aggregierter SQL Server-Daten in BigQuery.
  • Anreichern von BigQuery-Datensätzen mit Transaktionsdaten von Microsoft SQL Server.
  • Automatisieren Sie Datensicherungen von SQL Server in ein BigQuery-Data Warehouse.
  • Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe kombinierter Datensätze beider Plattformen.

Wie verarbeitet Latenode SQL Server-Datentypkonvertierungen?

Latenode bietet integrierte Tools zur Datentypkonvertierung und JavaScript-Blöcke zur Behandlung etwaiger Kompatibilitätsprobleme und gewährleistet so eine reibungslose Datenübertragung und -integration.

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

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

  • Die anfängliche Datensynchronisierung kann je nach Datenbankgröße einige Zeit in Anspruch nehmen.
  • Komplexe gespeicherte SQL Server-Prozeduren erfordern möglicherweise Anpassungen für BigQuery.
  • Die Echtzeit-Datenreplikation hängt von der Netzwerklatenz und den SQL Server-Ressourcen ab.

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