Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST) Integración:

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Intercambiar aplicaciones

Microsoft SQL Server

Google Cloud BigQuery (REST)

Paso 1: Elegir Un disparador

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Como conectar Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST)

Crear un nuevo escenario para conectar Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST)

En el espacio de trabajo, haga clic en el botón “Crear nuevo escenario”.

Añade el primer paso

Agregue el primer nodo: un disparador que iniciará el escenario cuando reciba el evento requerido. Los disparadores pueden programarse, llamarse mediante un Microsoft SQL Server, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Microsoft SQL Server or Google Cloud BigQuery (REST) Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Microsoft SQL Server or Google Cloud BigQuery (REST)y seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.

Agregar el Microsoft SQL Server Nodo

Seleccione el botón Microsoft SQL Server nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.

+
1

Microsoft SQL Server

Configura el Microsoft SQL Server

Haz clic en el botón Microsoft SQL Server Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Microsoft SQL Server URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.

+
1

Microsoft SQL Server

Tipo de nodo

#1 Microsoft SQL Server

/

Nombre

Sin título

Conexión *

Seleccionar

Mapa

Conéctese Microsoft SQL Server

Iniciar sesión

Ejecutar el nodo una vez

Agregar el Google Cloud BigQuery (REST) Nodo

A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Microsoft SQL Server nodo, seleccione Google Cloud BigQuery (REST) de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Google Cloud BigQuery (REST).

1

Microsoft SQL Server

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Autenticar Google Cloud BigQuery (REST)

Ahora, haga clic en el Google Cloud BigQuery (REST) Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Google Cloud BigQuery (REST) Configuración. La autenticación le permite utilizar Google Cloud BigQuery (REST) a través de Latenode.

1

Microsoft SQL Server

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Tipo de nodo

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nombre

Sin título

Conexión *

Seleccionar

Mapa

Conéctese Google Cloud BigQuery (REST)

Iniciar sesión

Ejecutar el nodo una vez

Configura el Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST) Nodes

A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.

1

Microsoft SQL Server

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Tipo de nodo

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nombre

Sin título

Conexión *

Seleccionar

Mapa

Conéctese Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) Juramento 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Cambiar

Seleccione una acción *

Seleccionar

Mapa

El ID de la acción

Ejecutar el nodo una vez

Configurar el Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST) Integración:

Utilice varios nodos Latenode para transformar datos y mejorar su integración:

  • Derivación: Cree múltiples ramas dentro del escenario para manejar una lógica compleja.
  • Fusión: Combine diferentes ramas de nodos en una, pasando datos a través de ella.
  • Nodos Plug n Play: Utilice nodos que no requieran credenciales de cuenta.
  • Pregunte a IA: utilice la opción impulsada por GPT para agregar capacidades de IA a cualquier nodo.
  • Esperar: Establezca tiempos de espera, ya sea por intervalos o hasta fechas específicas.
  • Subescenarios (Nódulos): Crea subescenarios que estén encapsulados en un solo nodo.
  • Iteración: procesar matrices de datos cuando sea necesario.
  • Código: Escriba un código personalizado o pídale a nuestro asistente de IA que lo haga por usted.
5

JavaScript

6

IA Antrópica Claude 3

+
7

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Activador en webhook

2

Microsoft SQL Server

3

Iterador

+
4

Respuesta del webhook

Guardar y activar el escenario

Después de configurar Microsoft SQL Server, Google Cloud BigQuery (REST), y cualquier nodo adicional, no olvide guardar el escenario y hacer clic en "Implementar". Al activar el escenario, se garantiza que se ejecutará automáticamente cada vez que el nodo de activación reciba una entrada o se cumpla una condición. De manera predeterminada, todos los escenarios creados recientemente están desactivados.

Pruebe el escenario

Ejecute el escenario haciendo clic en "Ejecutar una vez" y activando un evento para verificar si Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST) La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST) (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.

Las formas más poderosas de conectarse Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST)

Microsoft SQL Server + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Hojas de cálculo de Google: Cuando se detecta una fila nueva o actualizada en Microsoft SQL Server, los datos se extraen y se cargan en Google Cloud BigQuery mediante un trabajo de consulta. Google Sheets recupera los resultados de la consulta y visualiza las métricas clave para la generación de informes.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Microsoft SQL Server + Slack: Al agregar una nueva fila a una tabla de BigQuery, se ejecuta una consulta para detectar anomalías. Si se encuentran, se envía un mensaje de Slack al equipo de la base de datos para que investigue la base de datos de SQL Server.

Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST) alternativas de integración

Acerca de Microsoft SQL Server

Utilice Microsoft SQL Server en Latenode para automatizar las tareas de bases de datos. Consulte, actualice o inserte datos directamente en respuesta a desencadenadores. Sincronice datos SQL con otras aplicaciones; simplifique las canalizaciones de datos para informes y análisis. Cree flujos de trabajo automatizados sin programación compleja para gestionar bases de datos de forma eficiente y escalar operaciones.

Acerca de Google Cloud BigQuery (REST)

Automatice los flujos de trabajo de datos de BigQuery en Latenode. Consulte y analice conjuntos de datos masivos directamente en sus escenarios de automatización, evitando el uso manual de SQL. Programe consultas, transforme resultados con JavaScript y canalice datos a otras aplicaciones. Escale su procesamiento de datos sin codificación compleja ni costosas tarifas por operación. Perfecto para la automatización de informes, análisis y almacenamiento de datos.

Vea cómo funciona Latenode

Preguntas Frecuentes Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST)

¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Microsoft SQL Server a Google Cloud BigQuery (REST) ​​usando Latenode?

Para conectar su cuenta de Microsoft SQL Server a Google Cloud BigQuery (REST) ​​en Latenode, siga estos pasos:

  • Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
  • Vaya a la sección de integraciones.
  • Seleccione Microsoft SQL Server y haga clic en "Conectar".
  • Autentique sus cuentas de Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST) ​​proporcionando los permisos necesarios.
  • Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.

¿Puedo sincronizar datos de SQL Server con BigQuery diariamente?

¡Sí, puedes! El editor visual y las funciones de programación de Latenode facilitan la sincronización automatizada de datos, garantizando que tus datos de BigQuery estén siempre actualizados. Optimiza tus flujos de datos.

¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Microsoft SQL Server con Google Cloud BigQuery (REST)?

La integración de Microsoft SQL Server con Google Cloud BigQuery (REST) ​​le permite realizar diversas tareas, entre ellas:

  • Realizar copias de seguridad de bases de datos de SQL Server en Google Cloud BigQuery para recuperación ante desastres.
  • Análisis de datos de SQL Server mediante las potentes herramientas de análisis de BigQuery.
  • Transferencia de grandes conjuntos de datos de SQL Server a BigQuery para almacenamiento de datos.
  • Creación de informes que combinan datos de SQL Server y BigQuery.
  • Automatización de transformaciones de datos entre SQL Server y BigQuery.

¿Qué tan seguros están mis datos de Microsoft SQL Server en Latenode?

Latenode utiliza protocolos de cifrado y seguridad estándar de la industria para garantizar la protección de sus datos durante la integración y la transferencia. La residencia de datos también es configurable.

¿Existen limitaciones para la integración de Microsoft SQL Server y Google Cloud BigQuery (REST) ​​en Latenode?

Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:

  • La transferencia de datos inicial de SQL Server a BigQuery puede demorar tiempo según el tamaño.
  • Los procedimientos almacenados complejos de SQL Server pueden requerir JavaScript personalizado para una traducción completa.
  • Se aplican cuotas de API de BigQuery; considere patrones de uso para operaciones a gran escala.

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