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Usa questo modello per mantenere Twenty sincronizzato con i dati di prodotto dal tuo data warehouse (ad esempio, Snowflake, BigQuery, PostgreSQL).

Struttura del flusso di lavoro

  1. Trigger: In base a una pianificazione
  2. Code: Interroga il tuo data warehouse
  3. Code (opzionale): Formatta i dati come array
  4. Iterator: Itera su ciascun prodotto
  5. Upsert Record: Crea o aggiorna in Twenty

Passaggio 1: Pianifica il trigger

Imposta il flusso di lavoro per l’esecuzione con una frequenza che corrisponda alle tue esigenze di aggiornamento dei dati:
  • Ogni 5 minuti per una sincronizzazione quasi in tempo reale
  • Ogni ora per i dati meno critici
  • Ogni giorno per aggiornamenti in batch

Passaggio 2: Interroga il tuo data warehouse

Aggiungi un’azione Code per recuperare i dati recenti:
Filtra per updated_at >= last X minutes per recuperare solo i record modificati di recente. Questo mantiene efficiente la sincronizzazione.

Passaggio 3: Formatta i dati (opzionale)

Se il tuo data warehouse restituisce dati in un formato che richiede una trasformazione, aggiungi un’altra azione Code. Le trasformazioni comuni includono conversioni di tipo, ridenominazione dei campi e pulizia dei dati.

Esempio: Dati utente con campi booleani e di stato

Esempio: Dati di prodotto con conversioni di tipo

Esempio: Formattazione di date e valute

Trasformazioni comuni

Passaggio 4: Itera sui prodotti

Aggiungi un’azione Iterator:
  • Input: {{code.products}}
Questo esegue un ciclo su ogni prodotto nell’array.

Passaggio 5: Esegui l’upsert di ogni record

All’interno dell’Iterator, aggiungi un’azione Upsert Record:
Usa Upsert (aggiornare o creare) invece di creare rami separati per creazione e aggiornamento. È più veloce da costruire e più facile da eseguire il debug.

Esempi di casi d’uso

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