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使用此模式,使 Twenty 与您的数据仓库(例如 Snowflake、BigQuery、PostgreSQL)中的产品数据保持同步。

工作流结构

  1. 触发器:按计划
  2. Code:查询您的数据仓库
  3. Code(可选):将数据格式化为数组
  4. Iterator:遍历每个产品
  5. Upsert Record:在 Twenty 中创建或更新

步骤 1:为触发器设定计划

将工作流设置为按满足数据新鲜度需求的频率运行:
  • 每 5 分钟一次,用于近实时同步
  • 每小时一次,适用于不太关键的数据
  • 每天一次,适用于批量更新

步骤 2:查询您的数据仓库

添加一个 Code 操作以获取最新数据:
通过 updated_at >= last X minutes 进行筛选,仅检索最近更改的记录。 这样可以保持同步的高效性。

步骤 3:格式化数据(可选)

如果数据仓库返回的数据格式需要转换,请再添加一个 Code 操作。 常见的转换包括类型转换、字段重命名和数据清理。

示例:包含布尔值和状态字段的用户数据

示例:产品数据的类型转换

示例:日期与货币格式化

常见转换

步骤 4:遍历产品

添加 Iterator 操作:
  • 输入:{{code.products}}
这将遍历数组中的每个产品。

步骤 5:插入或更新每条记录

在迭代器内,添加一个 Upsert Record 操作:
使用 Upsert(更新或创建),而不是为“创建”和“更新”分别构建分支。 这样构建更快,也更易于调试。

示例用例

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