Conector de origen

Conector de Google Cloud SQL

Integración de Google Cloud SQL con bases de datos, warehouses y herramientas de BI

Instancias gestionadas de MySQL, PostgreSQL y SQL Server en GCP. Datrise captura entidades de Google Cloud SQL como tablas, filas, esquemas, índices, réplicas de lectura y cambios del binlog, y luego entrega modelos normalizados y tipados para reporting en warehouse, atribución y flujos de IA.

La Cloud SQL for MySQL / PostgreSQL native replication (binlog / logical decoding) + Cloud SQL Admin API v1 se autentica con username / password, service account, mTLS, las cargas incrementales usan binlog GTID/position (MySQL) or WAL LSN via replication slot (PostgreSQL).

De los 6 objetos, 5 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 `google_cloud_sql_tables`) con el esquema derivado de la API de Google Cloud SQL, 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 Google Cloud SQL 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
tables	google_cloud_sql_tables	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
rows	google_cloud_sql_rows	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
schemas	google_cloud_sql_schemas	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
indexes	google_cloud_sql_indexes	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
read replicas	google_cloud_sql_read_replicas	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
binlog changes	google_cloud_sql_binlog_changes	Append incremental por marca de tiempo

API de Google Cloud SQL: 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	Cloud SQL for MySQL / PostgreSQL native replication (binlog / logical decoding) + Cloud SQL Admin API v1
Autenticación	username / password, service account, mTLS — Connects over the native MySQL/PostgreSQL wire protocol with a database username/password, or through the Cloud SQL Auth Proxy, which pulls an ephemeral mTLS certificate from the Cloud SQL Admin API and can layer on automatic IAM database authentication (short-lived OAuth 2.0 access tokens) instead of a password.
Paginación	keyset — MySQL CDC reads a forward-only binary-log position/GTID stream; PostgreSQL logical replication reads a forward-only WAL LSN stream via a replication slot — both are continuous log tails, not page-based result sets.
Límite de peticiones	No publicado
Cursor incremental	binlog GTID/position (MySQL) or WAL LSN via replication slot (PostgreSQL) — Cloud SQL publishes no queries-per-second limit for either engine; the practical ceiling for change-stream throughput is the instance's machine tier and `max_connections`/`max_replication_slots`.
Webhooks	No
Exportación masiva	Sí — Cloud SQL Admin API `instances.export` (SQL dump or CSV to Cloud Storage)
Detección de borrados	Sí — MySQL: DELETE row events in the binlog when `binlog_row_image=FULL`; PostgreSQL: DELETE messages from the logical replication stream, with old-row values available when `REPLICA IDENTITY FULL` is set

Referencia oficial de la API

Compara esto con todas las demás APIs documentadas

Destinos populares para Google Cloud SQL

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 Google Cloud SQL

¿Qué datos de Google Cloud SQL extrae el conector?: 6 objetos: tables, rows, schemas, indexes, read replicas y binlog changes. Cada uno se carga en su propia tabla con tipos preservados; los objetos con historial (1: binlog changes) se cargan como append-only.
¿La integración de Google Cloud SQL 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 Google Cloud SQL?: A 43 destinos: bases de datos relacionales, warehouses, data lakes, hojas de cálculo y herramientas de BI. Cada par Google Cloud SQL → destino tiene su propia página con el mapeo de objetos a tablas.

Otras fuentes de

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

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