Conector de origem

Conector GitHub

Integração do GitHub com bancos de dados, warehouses e ferramentas de BI

Plataforma de desenvolvimento com repos, issues e CI. A Datrise captura entidades do GitHub como repositories, issues, pull requests, commits, and workflow runs, e entrega modelos normalizados e tipados para reporting em warehouse, atribuicao e fluxos de IA.

A GitHub REST API (version `2022-11-28`) + GitHub GraphQL API v4 autentica com OAuth 2.0, personal access token, JWT, as cargas incrementais usam updated_at (returned on issues, pull requests, and most list endpoints; usable as a `since` query parameter on several REST list endpoints), e o fornecedor 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.

Dos 5 objetos, 4 sincronizam com upsert por chave primária e 1 como fluxos append-only, então cada execução incremental move só o que mudou desde a última marca d'água. Cada objeto chega na própria tabela (por exemplo `github_repositories`) com esquema derivado da API do GitHub, não de um CSV, em qualquer um dos 43 destinos suportados.

A Datrise está em acesso antecipado: escolha um destino abaixo para ver o pipeline do GitHub e entre na lista de espera para receber o conector com onboarding guiado.

Sync incrementalMapeamento orientado a schema43 destinos disponíveis

Quais dados do GitHub a Datrise extrai

Cada objeto chega na própria tabela tipada. O modo de sync deriva do objeto: objetos de histórico fazem append, o restante faz upsert.

Objeto	Tabela de destino	Modo de sync
repositories	github_repositories	Upsert por chave primária, incremental por updated-at
issues	github_issues	Upsert por chave primária, incremental por updated-at
pull requests	github_pull_requests	Upsert por chave primária, incremental por updated-at
commits	github_commits	Upsert por chave primária, incremental por updated-at
workflow runs	github_workflow_runs	Append incremental por timestamp

API do GitHub: fatos de configuração do conector

Verificado na documentação do fornecedor em 2026-09-02. Valores desconhecidos ficam em branco, não são inventados.

API	GitHub REST API (version `2022-11-28`) + GitHub GraphQL API v4
Autenticação	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.
Paginação	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.
Limite de requisições	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	Sim — GitHub Webhooks (repository, organization, and GitHub App webhooks; payloads signed with HMAC-SHA256 in `X-Hub-Signature-256`)
Exportação em massa	Não
Detecção de exclusões	Sim — 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.

Referência oficial da API

Compare isto com todas as outras APIs documentadas

Destinos populares para GitHub

Escolha um destino abaixo para abrir a pagina de pipeline pronta.

A
Airtable
Destino de planilha relacional para equipes de operações e go-to-market.
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A
Amazon Athena
SQL serverless sobre tabelas do data lake no S3.
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A
Amazon DynamoDB
Banco key-value e documental serverless na AWS.
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A
Amazon QuickSight
BI serverless na AWS com SPICE e analytics embutido.
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A
Amazon Redshift
Warehouse em escala petabyte na AWS com Spectrum.
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A
Amazon S3 Data Lake
Zona de landing em object storage para parquet e snapshots.
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A
Apache Superset
BI open source para exploração SQL, gráficos e publicação de dashboards.
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A
Arquivos CSV
Destino de arquivos planos para exports e compartilhamento leve.
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A
Azure Data Lake Storage
Armazenamento ADLS Gen2 para cargas analíticas.
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Perguntas sobre o conector GitHub

Quais dados do GitHub o conector extrai?: 5 objetos: repositories, issues, pull requests, commits e workflow runs. Cada um vai para a própria tabela com tipos preservados; objetos com histórico (1: workflow runs) são carregados como append-only.
A integração do GitHub é incremental?: Sim. Depois da carga inicial completa, cada execução lê só os registros alterados desde a última marca d'água (updated-at ou timestamp do evento) e aplica upsert ou append conforme o objeto.
Para onde posso carregar os dados do GitHub?: Para 43 destinos: bancos relacionais, warehouses, data lakes, planilhas e ferramentas de BI. Cada par GitHub → destino tem a própria página com o mapeamento de objetos para tabelas.

Outras fontes de Analytics de produto

Outras fontes da mesma categoria, cada uma com a própria página de conector.

Acesso antecipado

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