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Como conectar Google CloudBigQuery e PostgreSQL
Crie um novo cenário para conectar Google CloudBigQuery e PostgreSQL
No espaço de trabalho, clique no botão “Criar novo cenário”.
Adicione o primeiro passo
Adicione o primeiro nó – um gatilho que iniciará o cenário quando receber o evento necessário. Os gatilhos podem ser agendados, chamados por um Google CloudBigQuery, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Google CloudBigQuery or PostgreSQL será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google CloudBigQuery or PostgreSQLe selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Google CloudBigQuery Node
Selecione os Google CloudBigQuery nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Google CloudBigQuery
Configure o Google CloudBigQuery
Clique no Google CloudBigQuery nó para configurá-lo. Você pode modificar o Google CloudBigQuery URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o PostgreSQL Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google CloudBigQuery nó, selecione PostgreSQL da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro PostgreSQL.
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Google CloudBigQuery
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PostgreSQL
Autenticar PostgreSQL
Agora, clique no PostgreSQL nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu PostgreSQL configurações. A autenticação permite que você use PostgreSQL através do Latenode.
Configure o Google CloudBigQuery e PostgreSQL Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
Configure o Google CloudBigQuery e PostgreSQL Integração
Use vários nós Latenode para transformar dados e aprimorar sua integração:
- Ramificação: Crie várias ramificações dentro do cenário para lidar com lógica complexa.
- Mesclando: Combine diferentes ramos de nós em um, passando dados por ele.
- Nós Plug n Play: Use nós que não exijam credenciais de conta.
- Pergunte à IA: use a opção com tecnologia GPT para adicionar recursos de IA a qualquer nó.
- Espera: defina tempos de espera, seja para intervalos ou até datas específicas.
- Subcenários (nódulos): crie subcenários encapsulados em um único nó.
- Iteração: processe matrizes de dados quando necessário.
- Código: escreva um código personalizado ou peça ao nosso assistente de IA para fazer isso por você.
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JavaScript
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IA Antrópico Claude 3
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PostgreSQL
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Acionador no Webhook
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Google CloudBigQuery
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Google CloudBigQuery, PostgreSQL, e quaisquer nós adicionais, não se esqueça de salvar o cenário e clicar em "Deploy". A ativação do cenário garante que ele será executado automaticamente sempre que o nó de gatilho receber entrada ou uma condição for atendida. Por padrão, todos os cenários recém-criados são desativados.
Teste o cenário
Execute o cenário clicando em “Executar uma vez” e disparando um evento para verificar se o Google CloudBigQuery e PostgreSQL a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google CloudBigQuery e PostgreSQL (ou vice-versa). Solucione facilmente o cenário revisando o histórico de execução para identificar e corrigir quaisquer problemas.
As formas mais poderosas de se conectar Google CloudBigQuery e PostgreSQL
Planilhas Google + PostgreSQL + Slack: Quando uma nova linha é adicionada a uma Planilha Google, os dados são inseridos em um banco de dados PostgreSQL e uma notificação é enviada para um canal do Slack.
PostgreSQL + Planilhas Google + Slack: Quando uma linha nova ou atualizada é detectada no PostgreSQL, os dados relevantes são recuperados e usados para atualizar uma linha específica no Planilhas Google. Em seguida, uma mensagem do Slack é enviada para notificar um canal sobre a atualização.
Google CloudBigQuery e PostgreSQL alternativas de integração
Sobre Google CloudBigQuery
Use o Google Cloud BigQuery no Latenode para automatizar tarefas de data warehouse. Consulte, analise e transforme grandes conjuntos de dados como parte dos seus fluxos de trabalho. Agende importações de dados, acione relatórios ou insira insights em outros aplicativos. Automatize análises complexas sem código e dimensione seus insights com a plataforma flexível e paga conforme o uso do Latenode.
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Sobre PostgreSQL
Use o PostgreSQL no Latenode para automatizar tarefas de banco de dados. Crie fluxos que reajam a alterações no banco de dados ou usem dados armazenados para acionar ações em outros aplicativos. Automatize relatórios, backups de dados ou sincronize dados entre sistemas sem precisar de código. Escale fluxos de trabalho de dados complexos facilmente com o editor visual do Latenode.
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Perguntas frequentes Google CloudBigQuery e PostgreSQL
Como posso conectar minha conta do Google Cloud BigQuery ao PostgreSQL usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Cloud BigQuery ao PostgreSQL no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Google Cloud BigQuery e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Google Cloud BigQuery e PostgreSQL fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso sincronizar dados do BigQuery com o PostgreSQL para painéis em tempo real?
Sim, você pode! A interface visual do Latenode simplifica a sincronização de dados, permitindo que você atualize o PostgreSQL com dados do BigQuery automaticamente. Crie painéis dinâmicos com facilidade.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Cloud BigQuery com o PostgreSQL?
A integração do Google Cloud BigQuery com o PostgreSQL permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Automatizando o armazenamento de dados de bancos de dados de aplicativos para o BigQuery.
- Criação de painéis de inventário em tempo real usando conjuntos de dados combinados.
- Enriquecendo dados do PostgreSQL com análises em larga escala do BigQuery.
- Acionando atualizações do PostgreSQL com base nas previsões do BigQuery ML.
- Criação de fluxos de trabalho de relatórios personalizados combinando dados estruturados e não estruturados.
Como o Latenode lida com conversões de tipos de dados entre os dois bancos de dados?
O Latenode fornece blocos de transformação de dados integrados, suporte a JavaScript e sugestões baseadas em IA para garantir um mapeamento perfeito do tipo de dados durante a integração.
Há alguma limitação para a integração do Google Cloud BigQuery e PostgreSQL no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- A sincronização inicial de dados de grandes conjuntos de dados pode levar tempo.
- Transformações complexas de dados podem exigir código JavaScript personalizado.
- Os limites de taxa de API do Google Cloud BigQuery e PostgreSQL ainda se aplicam.
