Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL Intégration :

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Analysez les données Google Cloud BigQuery (REST) ​​dans PostgreSQL. L'éditeur visuel et les blocs JavaScript de Latenode offrent des possibilités de personnalisation avancées, uniques en leur genre, vous permettant de transformer vos informations en stratégies concrètes. Un prix abordable est un atout majeur.

Échanger des applications

Google Cloud BigQuery (REST)

PostgreSQL

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL

Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL

Dans l’espace de travail, cliquez sur le bouton « Créer un nouveau scénario ».

Ajouter la première étape

Ajoutez le premier nœud – un déclencheur qui lancera le scénario lorsqu’il recevra l’événement requis. Les déclencheurs peuvent être planifiés, appelés par un Google Cloud BigQuery (REST), déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud BigQuery (REST) or PostgreSQL sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery (REST) or PostgreSQLet sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

Sélectionnez le Google Cloud BigQuery (REST) nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST)

Cliquez sur le Google Cloud BigQuery (REST) nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Google Cloud BigQuery (REST) URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#1 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le PostgreSQL Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud BigQuery (REST) noeud, sélectionnez PostgreSQL dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans PostgreSQL.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

PostgreSQL

Authentifier PostgreSQL

Maintenant, cliquez sur le PostgreSQL nœud et sélectionnez l'option de connexion. Il peut s'agir d'une connexion OAuth2 ou d'une clé API, que vous pouvez obtenir dans votre PostgreSQL paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser PostgreSQL via Latenode.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

PostgreSQL

Type de nœud

#2 PostgreSQL

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez PostgreSQL

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL Nodes

Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

PostgreSQL

Type de nœud

#2 PostgreSQL

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez PostgreSQL

PostgreSQL Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Pour plus d'information

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL Intégration :

Utilisez différents nœuds Latenode pour transformer les données et améliorer votre intégration :

  • Branchement : Créez plusieurs branches dans le scénario pour gérer une logique complexe.
  • Fusion: Combinez différentes branches de nœuds en une seule, en transmettant des données à travers elle.
  • Nœuds Plug n Play : Utilisez des nœuds qui ne nécessitent pas d’informations d’identification de compte.
  • Demandez à l'IA : utilisez l'option optimisée par GPT pour ajouter des fonctionnalités d'IA à n'importe quel nœud.
  • Attendre : définissez des temps d'attente, soit pour des intervalles, soit jusqu'à des dates spécifiques.
  • Sous-scénarios (Nodules) : Créez des sous-scénarios encapsulés dans un seul nœud.
  • Itération : Traiter des tableaux de données lorsque cela est nécessaire.
  • Code : écrivez du code personnalisé ou demandez à notre assistant IA de le faire pour vous.
5

JavaScript

(I.e.

6

IA Anthropique Claude 3

(I.e.

+
7

PostgreSQL

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Google Cloud BigQuery (REST), PostgreSQL, ainsi que tous les nœuds supplémentaires, n'oubliez pas d'enregistrer le scénario et de cliquer sur « Déployer ». L'activation du scénario garantit qu'il s'exécutera automatiquement chaque fois que le nœud déclencheur recevra une entrée ou qu'une condition sera remplie. Par défaut, tous les scénarios nouvellement créés sont désactivés.

Tester le scénario

Exécutez le scénario en cliquant sur « Exécuter une fois » et en déclenchant un événement pour vérifier si le Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.

Les moyens les plus puissants de se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL

Google Cloud BigQuery + PostgreSQL + Google Sheets : Analysez les données dans BigQuery à l'aide de SQL, stockez les résultats résumés dans une base de données PostgreSQL, puis visualisez les métriques clés de PostgreSQL dans une feuille Google.

PostgreSQL + Google Cloud BigQuery + Slack : Lorsqu'une nouvelle ligne est ajoutée ou mise à jour dans une table de base de données PostgreSQL, exécutez une requête pour créer une sauvegarde dans BigQuery, puis envoyez un rapport récapitulatif des données sauvegardées à un canal Slack.

Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL alternatives d'intégration

À propos Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisez les workflows de données BigQuery dans Latenode. Interrogez et analysez des ensembles de données volumineux directement dans vos scénarios d'automatisation, sans avoir recours au SQL manuel. Planifiez les requêtes, transformez les résultats avec JavaScript et transférez les données vers d'autres applications. Adaptez le traitement de vos données sans codage complexe ni frais par opération élevés. Idéal pour l'automatisation du reporting, de l'analyse et de l'entreposage de données.

À propos PostgreSQL

Utilisez PostgreSQL dans Latenode pour automatiser les tâches de base de données. Créez des flux qui réagissent aux modifications de la base de données ou utilisez les données stockées pour déclencher des actions dans d'autres applications. Automatisez les rapports, les sauvegardes de données ou synchronisez les données entre les systèmes sans code. Adaptez facilement des workflows de données complexes grâce à l'éditeur visuel de Latenode.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Google Cloud BigQuery (REST) et PostgreSQL

Comment puis-je connecter mon compte Google Cloud BigQuery (REST) ​​à PostgreSQL à l'aide de Latenode ?

Pour connecter votre compte Google Cloud BigQuery (REST) ​​à PostgreSQL sur Latenode, suivez ces étapes :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Google Cloud BigQuery (REST) ​​et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Google Cloud BigQuery (REST) ​​et PostgreSQL en fournissant les autorisations nécessaires.
  • Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.

Puis-je synchroniser les données BigQuery avec PostgreSQL ?

Oui, c'est possible ! Latenode simplifie la synchronisation des données grâce à des workflows visuels. Transférez et mettez à jour efficacement les données entre Google Cloud BigQuery (REST) ​​et PostgreSQL, garantissant ainsi leur cohérence.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud BigQuery (REST) ​​à PostgreSQL ?

L'intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​avec PostgreSQL vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :

  • Sauvegarde automatique des données BigQuery dans une base de données PostgreSQL.
  • Création de tableaux de bord en temps réel à l’aide des données des deux plateformes.
  • Enrichir les données PostgreSQL avec des informations issues de l’analyse BigQuery.
  • Déclenchement d'actions PostgreSQL en fonction des modifications des données BigQuery.
  • Centralisation de l'entreposage de données en combinant les sources de données.

Puis-je utiliser JavaScript pour transformer les données pendant l'intégration ?

Oui ! Latenode permet d'utiliser du code JavaScript personnalisé pour les transformations de données. Manipulez les données depuis Google Cloud BigQuery (REST) ​​avant de les enregistrer dans PostgreSQL.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​et PostgreSQL sur Latenode ?

Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :

  • La migration initiale des données peut nécessiter des ressources importantes.
  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un codage JavaScript personnalisé.
  • De grands volumes de données peuvent avoir un impact sur le temps d’exécution du flux de travail.

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