Wie verbinden Microsoft SQL Server und Google Cloud BigQuery (REST)
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Microsoft SQL Server 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 Microsoft SQL Server, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Microsoft SQL Server or Google Cloud BigQuery (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Microsoft SQL Server or Google Cloud BigQuery (REST)und 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.


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.


Microsoft SQL Server
Knotentyp
#1 Microsoft SQL Server
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Microsoft SQL Server
Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Microsoft SQL Server 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).


Microsoft SQL Server
⚙
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.


Microsoft SQL Server
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Knotentyp
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Microsoft SQL Server 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.


Microsoft SQL Server
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Knotentyp
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)
Google Cloud BigQuery (REST) OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Microsoft SQL Server 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.

JavaScript
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KI Anthropischer Claude 3
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Trigger auf Webhook
⚙

Microsoft SQL Server
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Microsoft SQL Server, 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 Microsoft SQL Server und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Microsoft SQL Server 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 Microsoft SQL Server und Google Cloud BigQuery (REST)
Microsoft SQL Server + Google Cloud BigQuery (REST) + Google Tabellen: Wenn in Microsoft SQL Server eine neue oder aktualisierte Zeile erkannt wird, werden die Daten extrahiert und mithilfe eines Abfragejobs in Google Cloud BigQuery geladen. Google Tabellen ruft anschließend die Abfrageergebnisse ab und visualisiert die wichtigsten Kennzahlen für Berichtszwecke.
Google Cloud BigQuery (REST) + Microsoft SQL Server + Slack: Wenn einer BigQuery-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, wird eine Abfrage ausgeführt, um Anomalien zu erkennen. Bei Anomalien wird eine Slack-Nachricht an das Datenbankteam gesendet, um die SQL Server-Datenbank zu untersuchen.
Microsoft SQL Server und Google Cloud BigQuery (REST) 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.
Ähnliche Anwendungen
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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.
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So funktioniert Latenode
FAQ Microsoft SQL Server und Google Cloud BigQuery (REST)
Wie kann ich mein Microsoft SQL Server-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery (REST) verbinden?
Um Ihr Microsoft SQL Server-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 Microsoft SQL Server aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Microsoft SQL Server- 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 SQL Server-Daten täglich mit BigQuery synchronisieren?
Ja, das ist möglich! Der visuelle Editor und die Planungsfunktionen von Latenode vereinfachen die automatisierte Datensynchronisierung und stellen sicher, dass Ihre BigQuery-Daten stets aktuell sind. Optimieren Sie Ihre Datenpipelines.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Microsoft SQL Server mit Google Cloud BigQuery (REST) ausführen?
Durch die Integration von Microsoft SQL Server mit Google Cloud BigQuery (REST) können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Sichern von SQL Server-Datenbanken in Google Cloud BigQuery zur Notfallwiederherstellung.
- Analysieren von SQL Server-Daten mit den leistungsstarken Analysetools von BigQuery.
- Übertragen großer Datensätze von SQL Server zu BigQuery für Data Warehousing.
- Erstellen von Berichten, die Daten sowohl aus SQL Server als auch aus BigQuery kombinieren.
- Automatisierung von Datentransformationen zwischen SQL Server und BigQuery.
Wie sicher sind meine Microsoft SQL Server-Daten auf Latenode?
Latenode verwendet branchenübliche Verschlüsselungs- und Sicherheitsprotokolle, um den Schutz Ihrer Daten während der Integration und Übertragung zu gewährleisten. Die Datenresidenz ist ebenfalls konfigurierbar.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Microsoft SQL Server und Google Cloud BigQuery (REST) auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die anfängliche Datenübertragung von SQL Server zu BigQuery kann je nach Größe einige Zeit in Anspruch nehmen.
- Für die vollständige Übersetzung komplexer gespeicherter SQL Server-Prozeduren ist möglicherweise benutzerdefiniertes JavaScript erforderlich.
- Es gelten BigQuery-API-Kontingente. Berücksichtigen Sie bei groß angelegten Vorgängen die Nutzungsmuster.