Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST) Intégration :

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Synchronisez les données Microsoft SQL Server avec Google Cloud BigQuery (REST) ​​pour l'analyse grâce à l'éditeur visuel de Latenode. Bénéficiez d'une tarification abordable basée sur l'exécution et personnalisez rapidement les transformations de données avec JavaScript.

Échanger des applications

Microsoft SQL Server

Google Cloud BigQuery (REST)

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST)

Créer un nouveau scénario pour se connecter Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST)

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 Microsoft SQL Server, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Microsoft SQL Server or Google Cloud BigQuery (REST) sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Microsoft SQL Server or Google Cloud BigQuery (REST)et sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Microsoft SQL Server Nœud

Sélectionnez le Microsoft SQL Server nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Microsoft SQL Server

Configurer le Microsoft SQL Server

Cliquez sur le Microsoft SQL Server nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Microsoft SQL Server URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

+
1

Microsoft SQL Server

Type de nœud

#1 Microsoft SQL Server

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Sélectionnez

Carte

Se connectez Microsoft SQL Server

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

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

1

Microsoft SQL Server

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifier Google Cloud BigQuery (REST)

Maintenant, cliquez sur le Google Cloud BigQuery (REST) 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 Google Cloud BigQuery (REST) paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Google Cloud BigQuery (REST) via Latenode.

1

Microsoft SQL Server

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Sélectionnez

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST) Nodes

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

1

Microsoft SQL Server

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Sélectionnez

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Sélectionnez

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST) 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

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Microsoft SQL Server

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Microsoft SQL Server, Google Cloud BigQuery (REST), 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 Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST) l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST) (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 Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST)

Microsoft SQL Server + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Sheets : Lorsqu'une ligne nouvelle ou mise à jour est détectée dans Microsoft SQL Server, les données sont extraites et chargées dans Google Cloud BigQuery à l'aide d'une tâche de requête. Google Sheets récupère ensuite les résultats de la requête et visualise les indicateurs clés à des fins de reporting.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Microsoft SQL Server + Slack : Lorsqu'une nouvelle ligne est ajoutée à une table BigQuery, une requête est exécutée pour détecter les anomalies. Si des anomalies sont détectées, un message Slack est envoyé à l'équipe de base de données pour qu'elle examine la base de données SQL Server.

Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST) alternatives d'intégration

À propos Microsoft SQL Server

Utilisez Microsoft SQL Server dans Latenode pour automatiser les tâches de base de données. Interrogez, mettez à jour ou insérez directement des données en réponse à des déclencheurs. Synchronisez les données SQL avec d'autres applications ; simplifiez les pipelines de données pour le reporting et l'analyse. Créez des workflows automatisés sans codage complexe pour gérer efficacement les bases de données et optimiser les opérations.

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.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Microsoft SQL Server et Google Cloud BigQuery (REST)

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

Pour connecter votre compte Microsoft SQL Server à Google Cloud BigQuery (REST) ​​sur Latenode, procédez comme suit :

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

Puis-je synchroniser quotidiennement les données SQL Server avec BigQuery ?

Oui, c'est possible ! L'éditeur visuel et les fonctionnalités de planification de Latenode simplifient la synchronisation automatisée des données, garantissant ainsi que vos données BigQuery sont toujours à jour. Optimisez vos pipelines de données.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Microsoft SQL Server à Google Cloud BigQuery (REST) ?

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

  • Sauvegarde des bases de données SQL Server sur Google Cloud BigQuery pour la reprise après sinistre.
  • Analyse des données SQL Server à l’aide des puissants outils d’analyse de BigQuery.
  • Transfert de grands ensembles de données de SQL Server vers BigQuery pour l'entreposage de données.
  • Création de rapports combinant des données provenant de SQL Server et de BigQuery.
  • Automatisation des transformations de données entre SQL Server et BigQuery.

Dans quelle mesure mes données Microsoft SQL Server sont-elles sécurisées sur Latenode ?

Latenode utilise des protocoles de chiffrement et de sécurité conformes aux normes du secteur pour garantir la protection de vos données pendant l'intégration et le transit. La résidence des données est également configurable.

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

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

  • Le transfert initial des données de SQL Server vers BigQuery peut prendre du temps en fonction de la taille.
  • Les procédures stockées complexes de SQL Server peuvent nécessiter un JavaScript personnalisé pour une traduction complète.
  • Des quotas d'API BigQuery s'appliquent ; tenez compte des modèles d'utilisation pour les opérations à grande échelle.

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