Documentation Index
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Verwenden Sie dieses Muster, um Twenty mit Produktdaten aus Ihrem Data Warehouse (z. B. Snowflake, BigQuery, PostgreSQL) synchron zu halten.
Workflow-Struktur
- Auslöser: Nach Zeitplan
- Code: Ihr Data Warehouse abfragen
- Code (optional): Daten als Array formatieren
- Iterator: Jedes Produkt durchlaufen
- Upsert Record: In Twenty erstellen oder aktualisieren
Schritt 1: Auslöser planen
Stellen Sie den Workflow so ein, dass er mit einer Häufigkeit läuft, die Ihren Anforderungen an die Datenaktualität entspricht:
- Alle 5 Minuten für eine nahezu Echtzeit-Synchronisierung
- Stündlich für weniger kritische Daten
- Täglich für Batch-Updates
Schritt 2: Ihr Data Warehouse abfragen
Fügen Sie eine Code-Aktion hinzu, um aktuelle Daten abzurufen:
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 };
};
Filtern Sie nach updated_at >= last X minutes, um nur kürzlich geänderte Datensätze abzurufen. So bleibt die Synchronisierung effizient.
Wenn Ihr Data Warehouse Daten in einem Format zurückgibt, das transformiert werden muss, fügen Sie eine weitere Code-Aktion hinzu. Häufige Transformationen umfassen Typkonvertierungen, Feldumbenennungen und Datenbereinigung.
Beispiel: Benutzerdaten mit booleschen und Statusfeldern
export const main = async (params: {
users: any;
}): Promise<object> => {
const { users } = params;
const usersFormatted = typeof users === "string" ? JSON.parse(users) : users;
// Convert string "true"/"false" to actual booleans
const toBool = (v: any) => v === true || v === "true";
return {
users: usersFormatted.map((user) => ({
...user,
activityStatus: String(user.activityStatus).toUpperCase(),
isActiveLast30d: toBool(user.isActiveLast30d),
isActiveLast7d: toBool(user.isActiveLast7d),
isActiveLast24h: toBool(user.isActiveLast24h),
isTwenty: toBool(user.isTwenty),
})),
};
};
Beispiel: Produktdaten mit Typkonvertierungen
export const main = async (params: { products: any }) => {
const products = typeof params.products === "string"
? JSON.parse(params.products)
: params.products;
return {
products: products.map(product => ({
externalId: product.id,
name: product.name,
sku: product.sku,
price: parseFloat(product.price), // String → Number
stockQuantity: parseInt(product.stock_quantity),
isActive: product.status === "active" // String → Boolean
}))
};
};
export const main = async (params: { deals: any }) => {
const deals = typeof params.deals === "string"
? JSON.parse(params.deals)
: params.deals;
return {
deals: deals.map(deal => ({
...deal,
// Convert Unix timestamp to ISO date
closedAt: deal.closed_timestamp
? new Date(deal.closed_timestamp * 1000).toISOString()
: null,
// Ensure amount is a number (remove currency symbols)
amount: parseFloat(String(deal.amount).replace(/[^0-9.-]/g, "")),
// Normalize stage names
stage: deal.stage?.toLowerCase().replace(/_/g, " ")
}))
};
};
| Quellformat | Zielformat | Code |
|---|
"true" / "false" | true / false | v === true || v === "true" |
"123.45" | 123.45 | parseFloat(value) |
"active" | "ACTIVE" | value.toUpperCase() |
1704067200 (Unix) | ISO-Datum | new Date(v * 1000).toISOString() |
"$1,234.56" | 1234.56 | parseFloat(v.replace(/[^0-9.-]/g, "")) |
null / undefined | "" | value || "" |
Schritt 4: Durch die Produkte iterieren
Fügen Sie eine Iterator-Aktion hinzu:
- Eingabe:
{{code.products}}
Dies durchläuft jedes Produkt im Array.
Schritt 5: Jeden Datensatz upserten
Fügen Sie innerhalb des Iterators eine Upsert Record-Aktion hinzu:
| Einstellung | Wert |
|---|
| Objekt | Ihr benutzerdefiniertes Produktobjekt |
| Abgleichen anhand | Externe ID oder SKU (eindeutiger Bezeichner) |
| Name | {{iterator.item.name}} |
| SKU | {{iterator.item.sku}} |
| Preis | {{iterator.item.price}} |
Verwenden Sie Upsert (aktualisieren oder erstellen), anstatt separate Verzweigungen für Erstellen vs. Aktualisieren zu bauen. Das ist schneller aufzubauen und leichter zu debuggen.
Beispielanwendungsfälle
| Quelle | Daten |
|---|
| ERP-System | Produktkatalog, Preise, Bestand |
| E-Commerce-Plattform | Bestellungen, Kunden, Produktaktualisierungen |
| Data Warehouse | Aggregierte Metriken, angereicherte Daten |
| Bestandsverwaltungssystem | Bestandsmengen, Nachbestellwarnungen |
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