Renta
  • Product
    • First-party trackingFirst-party tracking

      Powerful server-side solution for collect and connect customer data

    • Marketing ETLMarketing ETL

      Create secure customer’s data pipelines to any data warehouses

  • Resources
    • BlogBlog

      Stories on how to use customer data for company growth

    • DocumentationDocumentation

      Learn how to install, set up, and use Renta tools.

  • Pricing
  • Connectors
Log in
Contact sales
Sign up
  • Product
    • First-party trackingFirst-party tracking

      Powerful server-side solution for collect and connect customer data

    • Marketing ETLMarketing ETL

      Create secure customer’s data pipelines to any data warehouses

  • Resources
    • BlogBlog

      Stories on how to use customer data for company growth

    • DocumentationDocumentation

      Learn how to install, set up, and use Renta tools.

  • Pricing
  • Connectors
Log in
Contact sales
Sign up
Renta
Marketing ETL
MySQL to Google BigQuery

Connecteur MySQL pour Google BigQuery

Essayer gratuitement

Essai gratuit pendant 7 jours. Aucune carte bancaire requise.

Source
Destination
Renta ELT permet de concevoir des pipelines de données en quelques minutes, et non en plusieurs mois.
Trusted by teams at
  • Logo 1
  • Logo 2
  • Logo 3
  • Logo 4

MySQL est une base de données open source robuste, adoptée par des entreprises du monde entier. Grâce à Renta Marketing ELT, vos données MySQL sont transférées de façon transparente vers Google BigQuery, offrant à vos équipes marketing et produit des capacités d’analyse avancées et des rapports accélérés. Profitez de pipelines de données automatisés, sécurisés et constamment actualisés, sans intervention manuelle.

Configurez votre pipeline ELT en 3 étapes simples

Sélectionnez MySQL comme source de données et authentifiez votre compte de manière sécurisée afin de lancer le processus d’extraction des données.

Sélection de MySQL comme source de données dans Renta.
1Connectez votre source

Sélectionnez MySQL comme source de données et authentifiez votre compte de manière sécurisée afin de lancer le processus d’extraction des données.

Sélection de MySQL comme source de données dans Renta.
2Définissez la destination
3Configurez et synchronisez
Structure des données de l’API MySQL

Renta prend en charge 7 méthodes d’exportation de données via l’API MySQL.

Databases

Représente l’ensemble des bases de données gérées par le serveur MySQL. Cette méthode permet aux utilisateurs de lister, créer ou supprimer des bases de données et fournit des métadonnées pour chaque instance de base de données.

Tables

Permet d’accéder aux tables d’une base de données spécifiée. Cette méthode offre la possibilité de récupérer les schémas de tables, de créer de nouvelles tables ou de modifier les tables existantes, y compris les détails concernant les colonnes et les types de données.

Rows

Permet d’effectuer des opérations sur les données stockées dans une table, telles que l’interrogation, l’insertion, la mise à jour ou la suppression d’enregistrements individuels. Cette méthode est essentielle pour la gestion et la manipulation des données au niveau des lignes.

Users

Gère les comptes utilisateurs et leurs privilèges associés. Cette méthode permet de créer, modifier et supprimer des utilisateurs, ainsi que d’attribuer des droits d’accès aux bases de données et aux tables.

Indexes

Gère la création et l’administration des index sur les tables. Cette méthode fournit des métadonnées sur les index existants et prend en charge des opérations visant à optimiser les performances des requêtes.

Stored Procedures

Permet la gestion des procédures stockées au sein d'une base de données. Cette méthode offre aux utilisateurs la possibilité de créer, modifier ou exécuter des routines SQL réutilisables pour des opérations de données complexes.

Views

Représente des tables virtuelles basées sur les résultats de requêtes SQL. Cette méthode permet de créer, de modifier et de récupérer des vues afin de simplifier l’accès aux données et la génération de rapports.

Cas d’utilisation

Exploitez les insights clés de MySQL

  • Synchronisez les données clients MySQL avec BigQuery pour une analyse unifiée de la valeur client à vie
  • Combinez l’historique des commandes issu de MySQL avec les données d’analyse web dans BigQuery afin d’identifier les risques de churn
  • Automatisez le reporting quotidien des ventes en consolidant les transactions MySQL dans des tableaux de bord BigQuery.
  • Enrichissez les données de leads MySQL avec les points de contact marketing issus de BigQuery pour la modélisation de l’attribution
  • Agrégerez les stocks produits depuis MySQL dans BigQuery afin d’optimiser la prise de décision au sein de la chaîne d’approvisionnement.
  • Détectez les anomalies dans les données financières MySQL grâce aux capacités analytiques avancées de BigQuery
Essayer gratuitementNo credit card required
Cas d’utilisation : intégration de MySQL et Google BigQuery
MODÈLES

Démarrez rapidement avec ces modèles de cas d'usage

LinkedIn Ads
Google BigQuery

How to load LinkedIn Ads data into Google BigQuery

Google Sheets
Snowflake

How to securely load data from Google Sheets to Snowflake

Facebook
Renta

Implement Facebook Conversion API without any code

Frequently asked questions
Ingestion de données fiable pour votre Modern Data Stack

Essai gratuit de 7 jours. Sans carte de crédit.

Automatisez l'extraction depuis +100 connecteurs. SLA de disponibilité de 99,9%.

Product
  • Marketing ETL
  • First-party data streaming
Popular connectors
  • Salesforce → Bigquery
  • Google Ads → Bigquery
  • Facebook Ads → Bigquery
  • Facebook Ads → Snowflake
  • Google Sheets → Bigquery
  • Google Sheets → Snowflake
Resources
  • Blog
  • Documentation
  • Privacy policy
  • Terms of service
  • How to load LinkedIn Ads data into Google BigQuery

RENTA CDP LIMITED. All rights reserved.

Language: