Conector de origen

Conector de GitHub

Integración de GitHub con bases de datos, warehouses y herramientas de BI

Plataforma de desarrollo con repos, issues y CI. Datrise captura entidades de GitHub como repositories, issues, pull requests, commits, and workflow runs, y luego entrega modelos normalizados y tipados para reporting en warehouse, atribución y flujos de IA.

La GitHub REST API (version `2022-11-28`) + GitHub GraphQL API v4 se autentica con OAuth 2.0, personal access token, JWT, las cargas incrementales usan updated_at (returned on issues, pull requests, and most list endpoints; usable as a `since` query parameter on several REST list endpoints), y el proveedor limita a REST: 5,000 requests/hour per authenticated user (15,000 for GitHub Enterprise Cloud orgs), 60/hour unauthenticated, 1,000/hour per repository for the Actions `GITHUB_TOKEN`; GraphQL: 5,000 points/hour; secondary limits cap at 100 concurrent requests, 900 points/minute for REST or 2,000 points/minute for GraphQL, and 80 content-generating requests/minute.

De los 5 objetos, 4 se sincronizan con upsert por clave primaria y 1 como flujos append-only, de modo que cada ejecución incremental solo mueve lo que cambió desde la última marca de agua. Cada objeto llega a su propia tabla (por ejemplo `github_repositories`) con el esquema derivado de la API de GitHub, no de un CSV, en cualquiera de los 43 destinos soportados.

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Sincronización incrementalMapeo consciente del esquema43 destinos disponibles

Qué datos de GitHub extrae Datrise

Cada objeto llega a su propia tabla tipada. El modo de sync se deriva del objeto: los objetos de historial se anexan, el resto se actualiza con upsert.

Objeto	Tabla de destino	Modo de sync
repositories	github_repositories	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
issues	github_issues	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
pull requests	github_pull_requests	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
commits	github_commits	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
workflow runs	github_workflow_runs	Append incremental por marca de tiempo

API de GitHub: datos de configuración del conector

Verificado contra la documentación del proveedor el 2026-09-02. Los valores desconocidos se dejan en blanco, no se inventan.

API	GitHub REST API (version `2022-11-28`) + GitHub GraphQL API v4
Autenticación	OAuth 2.0, personal access token, JWT — Personal Access Tokens or OAuth App tokens authenticate as a user; GitHub Apps authenticate installation calls with a short-lived JWT exchanged for an installation access token.
Paginación	link_header — REST list endpoints paginate via the `Link` response header (`rel="next"`) plus a `per_page` parameter; GraphQL uses cursor-based `first`/`after` connections instead.
Límite de peticiones	REST: 5,000 requests/hour per authenticated user (15,000 for GitHub Enterprise Cloud orgs), 60/hour unauthenticated, 1,000/hour per repository for the Actions `GITHUB_TOKEN`; GraphQL: 5,000 points/hour; secondary limits cap at 100 concurrent requests, 900 points/minute for REST or 2,000 points/minute for GraphQL, and 80 content-generating requests/minute
Cursor incremental	updated_at (returned on issues, pull requests, and most list endpoints; usable as a `since` query parameter on several REST list endpoints)
Webhooks	Sí — GitHub Webhooks (repository, organization, and GitHub App webhooks; payloads signed with HMAC-SHA256 in `X-Hub-Signature-256`)
Exportación masiva	No
Detección de borrados	Sí — A deleted issue/PR returns HTTP `410 Gone` (or `404` if you lack access) on re-fetch, and the `issues` webhook fires a `deleted` action; there is no bulk deleted-records feed.

Referencia oficial de la API

Compara esto con todas las demás APIs documentadas

Destinos populares para GitHub

Elige un destino abajo para abrir la página de pipeline lista para usar.

A
Airtable
Destino de hoja relacional para equipos de operaciones y go-to-market.
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A
Amazon Athena
SQL serverless sobre tablas del data lake en S3.
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A
Amazon DynamoDB
Base key-value y documental serverless en AWS.
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A
Amazon QuickSight
BI serverless en AWS con SPICE y analítica embebida.
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A
Amazon Redshift
Almacén a escala petabyte en AWS con Spectrum.
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A
Amazon S3 Data Lake
Zona de aterrizaje en object storage para parquet y snapshots.
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A
Apache Superset
BI open source para exploración SQL, gráficos y publicación de dashboards.
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A
Archivos CSV
Destino de archivos planos para exportaciones y compartición ligera.
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A
Azure Data Lake Storage
Almacenamiento ADLS Gen2 para cargas analíticas.
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Preguntas sobre el conector de GitHub

¿Qué datos de GitHub extrae el conector?: 5 objetos: repositories, issues, pull requests, commits y workflow runs. Cada uno se carga en su propia tabla con tipos preservados; los objetos con historial (1: workflow runs) se cargan como append-only.
¿La integración de GitHub es incremental?: Sí. Tras la carga inicial completa, cada ejecución lee solo los registros cambiados desde la última marca de agua (updated-at o timestamp del evento) y aplica upsert o append según el objeto.
¿A dónde puedo cargar los datos de GitHub?: A 43 destinos: bases de datos relacionales, warehouses, data lakes, hojas de cálculo y herramientas de BI. Cada par GitHub → destino tiene su propia página con el mapeo de objetos a tablas.

Otras fuentes de Analítica de producto

Otras fuentes de la misma categoría, cada una con su propia página de conector.

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