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Como conectar MySQL e Google Cloud BigQuery (REST)
Crie um novo cenário para conectar MySQL e Google Cloud BigQuery (REST)
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 MySQL, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, MySQL or Google Cloud BigQuery (REST) será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre MySQL or Google Cloud BigQuery (REST)e selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o MySQL Node
Selecione os MySQL nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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MySQL
Configure o MySQL
Clique no MySQL nó para configurá-lo. Você pode modificar o MySQL URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Google Cloud BigQuery (REST) Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no MySQL nó, selecione Google Cloud BigQuery (REST) da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Google Cloud BigQuery (REST).
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MySQL
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Google Cloud BigQuery (REST)
Autenticar Google Cloud BigQuery (REST)
Agora, clique no Google Cloud BigQuery (REST) nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Google Cloud BigQuery (REST) configurações. A autenticação permite que você use Google Cloud BigQuery (REST) através do Latenode.
Configure o MySQL e Google Cloud BigQuery (REST) Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
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MySQL
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Google Cloud BigQuery (REST)
Configure o MySQL e Google Cloud BigQuery (REST) 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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Google Cloud BigQuery (REST)
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Acionador no Webhook
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MySQL
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar MySQL, Google Cloud BigQuery (REST), 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 MySQL e Google Cloud BigQuery (REST) a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre MySQL e Google Cloud BigQuery (REST) (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 MySQL e Google Cloud BigQuery (REST)
MySQL + Google Cloud BigQuery + Planilhas Google: Quando uma nova linha é adicionada a um banco de dados MySQL, os dados são inseridos no Google Cloud BigQuery. Em seguida, as principais métricas são extraídas e atualizadas em uma Planilha Google para fins de geração de relatórios.
Google Cloud BigQuery + MySQL + Slack: Quando uma nova consulta é executada no BigQuery, seus detalhes são registrados em um banco de dados MySQL. Se a consulta corresponder a um padrão específico, uma notificação será enviada para um canal do Slack.
MySQL e Google Cloud BigQuery (REST) alternativas de integração
Sobre MySQL
Use o MySQL no Latenode para automatizar tarefas de banco de dados. Leia, atualize ou crie registros com base em gatilhos de outros aplicativos. Simplifique a entrada de dados, a geração de relatórios ou o gerenciamento de inventário. O editor visual do Latenode simplifica as integrações com MySQL, permitindo que você crie fluxos de trabalho escaláveis com ferramentas sem código ou lógica JavaScript personalizada.
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Sobre Google Cloud BigQuery (REST)
Automatize os fluxos de trabalho de dados do BigQuery no Latenode. Consulte e analise conjuntos de dados enormes diretamente em seus cenários de automação, dispensando o uso de SQL manual. Agende consultas, transforme resultados com JavaScript e direcione dados para outros aplicativos. Escale seu processamento de dados sem codificação complexa ou altas taxas por operação. Perfeito para relatórios, análises e automação de data warehouse.
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Veja como o Latenode funciona
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Perguntas frequentes MySQL e Google Cloud BigQuery (REST)
Como posso conectar minha conta MySQL ao Google Cloud BigQuery (REST) usando o Latenode?
Para conectar sua conta MySQL ao Google Cloud BigQuery (REST) no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione MySQL e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas MySQL e Google Cloud BigQuery (REST) fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso sincronizar dados do MySQL com o BigQuery para análise?
Sim, você pode! O Latenode automatiza a transferência de dados, permitindo que você analise dados MySQL no BigQuery. Agende sincronizações ou acione-as com base em eventos, liberando inteligência de negócios poderosa.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o MySQL com o Google Cloud BigQuery (REST)?
A integração do MySQL com o Google Cloud BigQuery (REST) permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Fazendo backup de dados MySQL no Google Cloud BigQuery para recuperação de desastres.
- Analisando o comportamento do visitante do site armazenado no MySQL via BigQuery.
- Criação de relatórios combinando dados transacionais do MySQL com análise da web.
- Crie painéis com base em dados mesclados para obter melhores insights de negócios.
- Automatizando processos de armazenamento de dados para pipelines de análise escaláveis.
Como posso transformar dados MySQL antes de carregá-los no BigQuery?
Use os blocos de transformação de dados integrados do Latenode ou o código JavaScript personalizado para remodelar, limpar e enriquecer seus dados.
Há alguma limitação na integração do MySQL e do Google Cloud BigQuery (REST) no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- A sincronização inicial de dados pode levar um tempo considerável dependendo do volume de dados.
- Transformações complexas de dados podem exigir conhecimento de JavaScript.
- Grandes conjuntos de dados podem incorrer em custos de processamento mais altos no Google Cloud BigQuery.
