PostgreSQL et Google Cloud BigQuery (REST) Intégration :

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Des centaines d'applications pour se connecter

Répliquez les données PostgreSQL vers Google Cloud BigQuery (REST) pour des analyses évolutives. L'éditeur visuel de Latenode et sa tarification abordable basée sur l'exécution simplifient les processus ETL tout en garantissant l'intégrité des données grâce à des transformations JavaScript personnalisées.

Échanger des applications

PostgreSQL

Google Cloud BigQuery (REST)

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter PostgreSQL et Google Cloud BigQuery (REST)

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

Ajoutez le PostgreSQL Nœud

Sélectionnez le PostgreSQL nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

PostgreSQL

Configurer le PostgreSQL

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

+
1

PostgreSQL

Type de nœud

#1 PostgreSQL

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez PostgreSQL

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le PostgreSQL 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

PostgreSQL

(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

PostgreSQL

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le PostgreSQL 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

PostgreSQL

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Choisir

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le PostgreSQL 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

PostgreSQL

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

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

PostgreSQL + Google Cloud BigQuery + Google Sheets : Lorsqu'une ligne nouvelle ou mise à jour est détectée dans PostgreSQL, exécutez une requête SQL sur BigQuery pour analyser les données. Les résultats sont ensuite synthétisés et affichés dans Google Sheets pour la création de rapports.

PostgreSQL + Google Cloud BigQuery + Google Sheets : Lorsqu'une ligne nouvelle ou mise à jour apparaît dans PostgreSQL, exécutez une requête sur BigQuery pour la préparer à la visualisation. Les données préparées sont ensuite ajoutées à une feuille Google Sheets à laquelle Tableau se connecte pour les tableaux de bord décisionnels.

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

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.

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 PostgreSQL et Google Cloud BigQuery (REST)

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

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

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez PostgreSQL et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes PostgreSQL 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 les données PostgreSQL avec BigQuery pour analyse ?

Oui, c'est possible ! Latenode automatise le transfert de données, permettant la réplication planifiée des données PostgreSQL vers Google Cloud BigQuery (REST) pour des analyses évolutives et des analyses plus rapides.

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

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

  • Automatisation des sauvegardes de données de PostgreSQL vers Google Cloud BigQuery (REST).
  • Création de tableaux de bord en temps réel à l’aide de données provenant de PostgreSQL et de BigQuery.
  • Transformation des données PostgreSQL avant de les charger dans Google Cloud BigQuery (REST).
  • Enrichir les données Google Cloud BigQuery (REST) avec des informations en temps réel provenant de PostgreSQL.
  • Déclenchement d'actions dans PostgreSQL en fonction de l'analyse dans Google Cloud BigQuery (REST).

Dans quelle mesure mes données PostgreSQL sont-elles sécurisées lorsque j'utilise Latenode ?

Latenode utilise des protocoles de cryptage et de sécurité robustes pour garantir le transfert et le stockage sécurisés de vos données PostgreSQL.

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

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

  • La synchronisation initiale des données peut prendre du temps en fonction de la taille de la base de données PostgreSQL.
  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un code JavaScript personnalisé dans Latenode.
  • Le nombre de tâches simultanées dépend de l'allocation des ressources de votre plan Latenode.

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