> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.twenty.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Přeneste produktová data do Twenty
> Synchronizujte data produktového katalogu z datového skladu do svého CRM podle plánu.
Použijte tento vzor k udržení synchronizace Twenty s produktovými daty z vašeho datového skladu (např. Snowflake, BigQuery, PostgreSQL).
## Struktura pracovního postupu
1. **Spouštěč**: Podle plánu
2. **Code**: Spusťte dotaz na svůj datový sklad
3. **Code** (volitelné): Naformátujte data jako pole
4. **Iterator**: Procházejte jednotlivé produkty
5. **Upsert Record**: Vytvořte nebo aktualizujte záznam v Twenty
## Krok 1: Naplánujte spouštěč
Nastavte pracovní postup tak, aby běžel s frekvencí odpovídající vašim požadavkům na aktuálnost dat:
* Každých 5 minut pro synchronizaci téměř v reálném čase
* Každou hodinu pro méně kritická data
* Denně pro dávkové aktualizace
## Krok 2: Proveďte dotaz na svůj datový sklad
Přidejte akci **Code** pro načtení nejnovějších dat:
```javascript theme={null}
export const main = async () => {
const intervalMinutes = 10; // Match your schedule frequency
const cutoffTime = new Date(Date.now() - intervalMinutes * 60 * 1000).toISOString();
// Replace with your actual data warehouse connection
const response = await fetch("https://your-warehouse-api.com/query", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
query: `
SELECT id, name, sku, price, stock_quantity, updated_at
FROM products
WHERE updated_at >= '${cutoffTime}'
`
})
});
const data = await response.json();
return { products: data.results };
};
```
Filtrováním podle `updated_at >= last X minutes` získáte pouze nedávno změněné záznamy. Díky tomu zůstane synchronizace efektivní.
## Krok 3: Formátování dat (volitelné)
Pokud váš datový sklad vrací data ve formátu, který vyžaduje transformaci, přidejte další akci **Code**. Mezi běžné transformace patří převody typů, přejmenování polí a čištění dat.
### Příklad: Uživatelská data s logickými a stavovými poli
```javascript theme={null}
export const main = async (params: {
users: any;
}): Promise
## Krok 1: Naplánujte spouštěč
Nastavte pracovní postup tak, aby běžel s frekvencí odpovídající vašim požadavkům na aktuálnost dat:
* Každých 5 minut pro synchronizaci téměř v reálném čase
* Každou hodinu pro méně kritická data
* Denně pro dávkové aktualizace
## Krok 2: Proveďte dotaz na svůj datový sklad
Přidejte akci **Code** pro načtení nejnovějších dat:
```javascript theme={null}
export const main = async () => {
const intervalMinutes = 10; // Match your schedule frequency
const cutoffTime = new Date(Date.now() - intervalMinutes * 60 * 1000).toISOString();
// Replace with your actual data warehouse connection
const response = await fetch("https://your-warehouse-api.com/query", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
query: `
SELECT id, name, sku, price, stock_quantity, updated_at
FROM products
WHERE updated_at >= '${cutoffTime}'
`
})
});
const data = await response.json();
return { products: data.results };
};
```