MySQL ist eine leistungsstarke Open-Source-Datenbank, der Unternehmen weltweit vertrauen. Mit Renta Marketing ELT übertragen Sie Ihre MySQL-Daten nahtlos nach Google BigQuery und ermöglichen so fortschrittliche Analysen und eine beschleunigte Berichterstellung für Ihre Marketing- und Produktteams. Profitieren Sie von automatisierten, sicheren und stets aktuellen Datenpipelines – ganz ohne manuellen Aufwand.
MySQL Connector für Google BigQuery
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Renta ELT bietet eine professionelle Möglichkeit, Datenpipelines in wenigen Minuten statt in Monaten zu erstellen.
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Richten Sie Ihre ELT-Pipeline in 3 einfachen Schritten ein
Wählen Sie MySQL als Datenquelle aus und authentifizieren Sie Ihr Konto sicher, um den Datenextraktionsprozess zu starten.
1Quelle verbinden
Wählen Sie MySQL als Datenquelle aus und authentifizieren Sie Ihr Konto sicher, um den Datenextraktionsprozess zu starten.
2Ziel definieren
3Konfigurieren und synchronisieren
Datenstruktur der MySQL-API
Renta unterstützt 7 Methoden für den Datenexport über die MySQL API.
Databases
Repräsentiert die Sammlung von Datenbanken, die vom MySQL-Server verwaltet werden. Mit dieser Methode können Nutzer Datenbanken auflisten, erstellen oder löschen und erhalten Metadaten zu jeder einzelnen Datenbankinstanz.
Tables
Bietet Zugriff auf die Tabellen innerhalb einer angegebenen Datenbank. Mit dieser Methode können Nutzer Tabellenschemata abrufen, neue Tabellen erstellen oder bestehende Tabellen anpassen, einschließlich Details zu Spalten und Datentypen.
Rows
Ermöglicht Operationen mit den in einer Tabelle gespeicherten Daten, wie das Abfragen, Einfügen, Aktualisieren oder Löschen einzelner Datensätze. Diese Methode ist unerlässlich für die Verwaltung und Bearbeitung von Daten auf Zeilenebene.
Users
Verwaltet Benutzerkonten und deren zugehörige Berechtigungen. Mit dieser Methode können Benutzer erstellt, bearbeitet und gelöscht sowie Zugriffsrechte auf Datenbanken und Tabellen zugewiesen werden.
Indexes
Ermöglicht die Erstellung und Verwaltung von Indizes auf Tabellen. Diese Methode stellt Metadaten zu bestehenden Indizes bereit und unterstützt Vorgänge zur Optimierung der Abfrageleistung.
Stored Procedures
Ermöglicht die Verwaltung von gespeicherten Prozeduren innerhalb einer Datenbank. Mit dieser Methode können Nutzer wiederverwendbare SQL-Routinen für komplexe Datenoperationen erstellen, anpassen oder ausführen.
Views
Repräsentiert virtuelle Tabellen, die auf den Ergebnissen von SQL-Abfragen basieren. Mit dieser Methode können Ansichten erstellt, bearbeitet und abgerufen werden, um den Datenzugriff und das Reporting zu vereinfachen.
Anwendungsfälle
MySQL-Daten gezielt auswerten
- Synchronisieren Sie Kundendaten aus MySQL mit BigQuery für eine ganzheitliche Analyse des Customer Lifetime Value
- Kombinieren Sie Bestellhistorien aus MySQL mit Webanalysedaten in BigQuery, um potenzielle Abwanderungsrisiken zu erkennen
- Automatisieren Sie Ihre tägliche Verkaufsberichterstattung, indem Sie MySQL-Transaktionen in BigQuery-Dashboards integrieren.
- Bereichern Sie MySQL-Lead-Daten mit Marketing-Touchpoints aus BigQuery zur Durchführung von Attributionsmodellen
- Aggregieren Sie Produktbestände aus MySQL in BigQuery, um fundierte Entscheidungen im Supply-Chain-Management zu ermöglichen.
- Erkennen Sie Unregelmäßigkeiten in MySQL-Finanzdaten durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen in BigQuery
VORLAGEN
Starten Sie schnell mit diesen Anwendungsfall-Vorlagen
Frequently asked questions
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