Eine SQL-Anweisung über alle Ihre Datenbanken.
Ihre Bestellungen befinden sich in MySQL. Ihre Kundendaten in PostgreSQL. Die Zielvorgaben, über die alle streiten, liegen auf einem SQL-Server in der Zentrale. föderierte Abfrage ermöglicht es Ihnen, einen gewöhnlichen Text zu schreiben SELECT Das liest alle drei gleichzeitig und liefert Ihnen eine einzige Tabelle – keine Exporte, nichts wird irgendwohin kopiert und nichts Neues muss auf Ihrer Firewall geöffnet werden.
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38 Datenbankkonnektoren – verknüpfen Sie beliebige davon in beliebiger Kombination
Daneben in Abfrageströmen: 8 API-Konnektoren, die mit demselben SQL abgefragt werden
53 Insgesamt werden Ihre API-Konnektoren wie alles andere mit SQL abgefragt – und eine föderierte Anweisung verknüpft Ihre Datenquellen. Datenbank Verbindungen. Siehe den API-Connector.
Setzen Sie den Verbindungsnamen vor die Tabelle.
Das ist die einzige Neuerung auf dieser Seite. Jeder unten hervorgehobene Name steht für eine andere Datenbank an einem anderen Ort, die von einem anderen Netzwerkagenten aufgerufen wird – und es handelt sich dennoch um eine einzige Abfrage.
-- eine föderierte Abfrage · nichts wird irgendwohin kopiert
SELECT c.region,
ZÄHLEN(*) AS Bestellungen,
SUMME(o.total) AS Umsatz, Zielwert
VON mysql_prod.shop.orders1 o
JOIN pg_crm.public.customers2 c ON c.id = o.customer_id
JOIN mssql_erp.dbo.region_targets3 t ON t.region = c.region
WHERE o.placed_at >= DATUM '2026-07-01'
GROUP BY c.region, t.target
ORDER BY Umsatz DESC;mysql_prod, pg_crm und mssql_erp sind einfach die Namen, die Sie Ihren eigenen Verbindungen gegeben haben – die drei Teile sind Verbindung, Schema, TabelleDas ist es, was die Leute mit einem/einer/einem föderierte DatenbankDrei separate Datenbanken beantworten eine Frage, ohne dass Daten zusammengeführt oder verschoben werden. Beispielhaftes Schema; Ihre Tabellen entsprechen Ihren Vorgaben.
Wohin jeder Name aufgelöst wird
mysql_prod
MySQL · shop.orders
Cloud-Agent
Filtert bis Juli und berechnet dann den Gesamtumsatz pro Kunde, bevor etwas versendet wird.
pg_crm
PostgreSQL · public.customers
Regionalagent
Gibt nur die Spalten id und region zurück – die einzigen beiden Spaltennamen der Abfrage.
mssql_erp
SQL Server · dbo.region_targets
Hauptbüro-Agent
Übergibt das Ziel pro Region, geschrieben als T-SQL, damit es nativ ausgeführt werden kann.
Drei Agenten, drei Netzwerke, eine Erklärung – und keiner von ihnen öffnete dafür einen Hafen.
Mehr Reichweite, nicht mehr Sichtbarkeit
Das gleichzeitige Lesen zweier Datenbanken erfolgt über denselben Pfad wie das Lesen einer einzelnen Datenbank. Es werden keine neuen Verbindungen hergestellt, um die Datenbanken zu lesen.
Nur ausgehend
Der Agent öffnet eine verschlüsselte Verbindung zu Query Streams und überträgt sowohl die Anfrage als auch die Ergebnisse darüber. Kein eingehender Port, kein VPN, keine Firewall-Änderung – und Ihre Zugangsdaten verlassen niemals Ihr Netzwerk.
Schreibgeschützt, jedes einzelne Stück
Jeder Teil der Abfrage wird geprüft, bevor er irgendwohin gesendet wird: SELECT, MIT und ERKLÄREN Nur. Eine föderierte Abfrage kann nicht in Ihre Datenbanken schreiben, und alles, was abgelehnt wird, erreicht diese Datenbanken überhaupt nicht.
Es kann nicht mit Ihrem Server unkontrolliert davonkommen.
Es gibt eine Obergrenze dafür, wie viele Daten eine Datenbank für eine einzelne Abfrage übermitteln darf, und der Agent stoppt, sobald diese Grenze erreicht ist. Ein Fehler in einem WHERE Diese Klausel kostet Sie eine Fehlermeldung, nicht einen Nachmittag.
Drei Schritte, und keiner davon ist eine Datenpipeline.
Wähle deine Verbindungen
Wählen Sie mindestens zwei der bereits von Ihrem Team eingerichteten Verbindungen aus. Zwei Verbindungen sind das Minimum – dadurch wird eine Abfrage föderiert. Es werden keine Daten kopiert und keine neuen Passwörter erstellt.
Formulieren Sie eine Aussage
Benennen Sie jede Tabelle wie folgt: connection.schematableSchreiben Sie anschließend normales SQL. Bevor Sie es ausführen, können Sie den Ausführungsplan einsehen: Welche Datenbank wird welche Anfrage gesendet? Alternativ können Sie die Anfrage beschreiben und Nova den Plan erstellen lassen.
Speichern Sie es wie jede andere Abfrage.
Sobald die Abfrage funktioniert, wird sie gespeichert – sie kann also geteilt, gefiltert, als Wochenbericht versendet, als API-Endpunkt veröffentlicht oder in eine Tabellenkalkulation importiert werden.
Jede Datenbank übernimmt ihren eigenen Teil der Arbeit.
Die einfachste Methode, zwei Datenbanken zu verknüpfen, besteht darin, beide Tabellen über das Netzwerk zu verschieben und sie anschließend zu sortieren. Das ist langsam und führt dazu, dass deutlich mehr Daten Ihr Gebäude verlassen, als für die eigentliche Fragestellung nötig wären.
Wir machen also das Gegenteil. Filtern, Spalten auswählen und Summen zählen werden von uns übernommen. zurück zu jeder Datenbank, um dies selbst zu tun, in seiner eigenen Sprache. Ein Bericht, der Millionen von Zeilen zusammenfasst, sendet die eine Handvoll zusammengefasster Summen — nicht die Millionen von Reihen dahinter.
Was übrig bleibt, machen wir – und wir zeigen Ihnen, was was ist. Die Verknüpfung der Datenbanken ist unsere Aufgabe, da keine der Datenbanken auf die anderen zugreifen kann. Der Plan legt genau fest, welche Daten von jeder Datenbank angefordert wurden und welche Ergebnisse wir erzielt haben, sodass eine aufwändige Abfrage sofort erkennbar ist. vor Du führst es aus.
Es würde lieber ablehnen, als stillschweigend im Unrecht zu sein.
Die unangenehme Wahrheit beim Zusammenführen separater Datenbanken ist: Sie stimmen nicht immer überein. Man kann zwei Datenbanken dieselbe Frage stellen und Antworten liefern, die sich in der letzten Nachkommastelle, in der Definition von Gleichheit oder in der Bedeutung von „ersten Zehn“ unterscheiden.
Falls Sie damit noch nicht vertraut sind, hier die Kurzfassung: Eine Datenbank ist nicht einfach nur eine Ansammlung von Zeilen. Sie hat ihre eigenen Vorstellungen davon, wie man Geldbeträge addiert, Wörter sortiert und leere Werte behandelt. Lässt man zwei verschiedene Datenbanken dieselbe Liste von Kundennamen sortieren, erhält man tatsächlich zwei unterschiedliche Ergebnisse – nicht weil eine Datenbank fehlerhaft ist, sondern weil sie mit unterschiedlichen Regeln erstellt wurden. Jedes Tool, das Datenbanken verknüpft, muss damit umgehen. Die meisten wählen stillschweigend eine Lösung und hoffen, dass sie funktioniert. Wir nicht.
Was wir stattdessen tun, hat genau zwei Ergebnisse. Der Query Builder zeigt Ihnen an, welchen Plan Sie erhalten haben: eine Plan-Pille, die während der Eingabe „bereit“ oder „abgelehnt“ anzeigt, und eine Registerkarte „Plan“ mit der vollständigen Funktionsweise.
Wenn es bei der Meinungsverschiedenheit um Folgendes geht Wie Sobald die Berechnung abgeschlossen ist, fordern wir diese Teilaufgabe nicht mehr von Ihrer Datenbank an, sondern führen sie im Nähschritt durch, wo einheitliche Regeln gelten. Das kostet etwas Zeit, aber keine Genauigkeit oder Aufmerksamkeit – Sie müssen nichts weiter tun.
- Geld und Präzision. Datenbanken verwenden unterschiedliche Rundungs- und Dezimaldarstellungsmethoden, sobald die Summen groß werden. Falls die Addition innerhalb der Datenbank zu unterschiedlichen Rundungsergebnissen führen könnte als die zentrale Addition, importieren wir die Zahlen und addieren sie selbst.
- Text sortieren. Ob
akommt vorherBDie Art und Weise, wie Akzente verglichen werden, ist eine datenbankspezifische Einstellung. Vergleiche, die davon abhängen, werden zentral festgelegt und nicht an andere Datenbanken delegiert. - Rangliste und Zwischensummen. Fensterfunktionen – Zeilennummern, laufende Summen, „Top 3 pro Region“ – werden immer erst berechnet, nachdem die einzelnen Teile eingetroffen sind, da keine einzelne Quelle die anderen sehen kann.
Wann würde sich das ändern? welche Zeilen Die Antwortzeit – nicht nur die Geschwindigkeit – lässt sich nicht vorhersagen. Daher wird die Abfrage nicht ausgeführt, und die Meldung nennt den genauen Ausdruck und die genaue Datenbank in Ihrem eigenen SQL-Code, damit Sie wissen, was Sie ändern müssen.
- Eine Funktion, die die Quelle nicht ausführen kann. Wenn Ihr Filter etwas verwendet, das wir im Dialekt der Datenbank nicht korrekt darstellen können, bleiben uns nur zwei Alternativen: eine umfassendere Abfrage als Ihre ursprüngliche oder die Entwicklung einer äquivalenten Abfrage. Beides sind falsche Lösungen, daher lehnen wir ab.
- Zeilenbegrenzungen innerhalb eines Elements. A
LIMIToderSPITZEDie Anwendung auf eine Datenquelle vor dem Join liefert eine beliebige Anzahl von Zeilen, die dann zusammengeführt werden – eine plausibel aussehende, aber sinnlose Tabelle. Die Grenzwerte gehören zum Endergebnis. - Ein versetzter Torpfosten. Wenn die Verbindung seit der Planung der Abfrage auf eine andere Datenbank umgeleitet wurde, ist der gespeicherte Plan veraltet, und wir fordern eine Neuplanung an, anstatt den gestrigen Plan mit den heutigen Daten auszuführen.
Drei Ablehnungen und was jede einzelne Ihnen sagt
Kann nicht schieben LOWER(c.email_domain) = ? down to mssql_erp: function not in the pushdown allowedlist.
Mit anderen Worten: Ihr Filter umschließt eine Spalte mit einer Funktion, deren Anwendung wir nicht garantieren können. Daher können wir nicht garantieren, dass er die gleichen Zeilen zurückgibt. Was zu tun: Vergleichen Sie stattdessen die einfache Spalte oder verschieben Sie diese Bedingung aus der Datenquelle heraus – die Meldung gibt an, welche Datenquelle Sie überprüfen müssen.
LIMIT 100 Kann nicht auf eine einzelne Quelle vor dem Join angewendet werden: Das Ergebnis wären 100 beliebige Zeilen, nicht die ersten 100 Ihrer Antwort.
Mit anderen Worten: Der Begriff „erste 100“ hat erst dann eine Bedeutung, wenn alles zusammengeführt und sortiert wurde. Was zu tun: Lassen Sie die Beschränkung auf die gesamte Anweisung angewendet, denn dort funktioniert sie wie erwartet.
Quelle 2 verweist nun auf eine andere Verbindung oder Datenbank als zum Zeitpunkt der Planung dieser Abfrage.
Mit anderen Worten: Jemand hat etwas verändert. pg_crm bezieht sich auf. Was zu tun: Öffnen Sie die Abfrage im Abfrage-Generator und planen Sie sie neu – mit einem Klick können Sie den neuen Plan vor der Ausführung sehen.
Die dem Ganzen zugrunde liegende Regel: wenn eine Anfrage zurückkommen würde falschWir lehnen ab. Wenn es einfach nur zurückkäme langsamWir führen die Prüfung durch und warnen Sie. Falsche Daten sind für uns niemals ein Kompromiss, den wir in Ihrem Namen eingehen.
Sie sind auch nicht auf sich allein gestellt, um eine Ablehnung zu beheben. Nova arbeitet im Abfrage-Builder direkt neben dem Editor und beherrscht das gesamte System fließend: Sie stellen eine Frage, und Nova erklärt die Ablehnung in einfachen Worten, korrigiert die Anweisung, sodass sie ausgeführt werden kann, und überprüft den neuen Ausführungsplan. Und wenn Sie das Schreiben des SQL-Codes lieber ganz vermeiden möchten, beschreiben Sie einfach die Frage, und Nova erstellt automatisch die entsprechende Anweisung.
Und für alle, die die Details statt der Bestätigung wünschen: Der Tab „Plan“ im Abfrage-Builder listet jede Quelle, die tatsächlich gesendete Abfrage, die angewendeten Bedingungen und die zentral ausgeführten Schritte auf. Nichts an der Entscheidung wird verborgen – auch nicht die Stellen, an denen wir den langsameren, aber sichereren Weg gewählt haben.
Eine föderierte Abfrage ist einfach eine Abfrage
Es handelt sich nicht um ein separates Produkt mit eigenen Regeln. Sobald es gespeichert ist, behandelt es jeder andere Teil von Query Streams wie jede andere von Ihnen geschriebene Datei.
Abfrage-Generator
Schreiben Sie es im selben Editor, mit demselben Schemabaum daneben. Ein Plan-Tab zeigt an, was von jeder Datenbank angefordert wurde; ein Insights-Tab visualisiert die Leistung jeder einzelnen Datenbank.
Nova AI
Beschreiben Sie die Frage auf Englisch, und Nova liest Ihre Schemas und erstellt die Anweisung – einschließlich der Zuordnung jeder Tabelle zu einer bestimmten Verbindung. Nova kann die Anweisung ausführen und das Ergebnis grafisch darstellen.
Google Sheets
Wählen Sie die gespeicherte Abfrage im Add-on aus, und die kombinierten Ergebnisse landen formatiert und aktualisierbar in Ihren Zellen – genau wie bei jeder Abfrage einer einzelnen Datenbank.
Excel
Gleiches gilt für Excel: Führen Sie eine oder mehrere dieser Funktionen in einem Tabellenblatt aus, mit fixierten Überschriften, Filtern und Aktualisierungen direkt an Ort und Stelle, die Ihre eigenen Formelspalten unberührt lassen.
REST-API für Datenbanken
Veröffentlichen Sie das datenbankübergreifende Ergebnis als JSON-Endpunkt mit einem Schlüssel, und derjenige, der es verwendet, muss nie wissen, dass es aus drei Systemen stammt.
MCP für KI-Assistenten
Claude und andere Assistenten können Ihre föderierten Abfragen über MCP auflisten und ausführen, sodass Fragen wie „Wie haben sich die einzelnen Regionen letzte Woche geschlagen?“ im Chat beantwortet werden können.
Berichte & Benachrichtigungen
Legen Sie einen Zeitplan fest, und die zusammengefassten Zahlen werden in Slack, Google Chat, Discord, Telegram oder per E-Mail angezeigt – oder setzen Sie einen Schwellenwert und werden Sie nur benachrichtigt, wenn sich etwas ändert.
Automatisierung und Teilen
Synchronisieren Sie das Ergebnis nach einem Zeitplan mit einer Tabellenkalkulation oder teilen Sie die Abfrage mit einem Kollegen, der nur Filter und eine Schaltfläche "Ausführen" sieht – niemals Ihre SQL-Abfrage oder Ihre Verbindungen.
Die Berichte, die früher aus zwei Exporten und einem SVERWEIS bestanden
Fast niemand hat nur eine einzige Datenbank. Es gibt das ERP-System, das Shop-System, das CRM-System und das System, auf dem das letzte übernommene Unternehmen basierte.
Bestellungen hier, Kunden dort
Der Shop speichert Bestellungen in MySQL; das CRM verwaltet Kunden und Regionen in PostgreSQL. Die Umsatzberechnung nach Region besteht nicht mehr aus zwei Exporten und einer Nachschlagetabelle, sondern aus einer einzigen gespeicherten Abfrage, die jeder wiederverwenden kann.
Nach einer Übernahme
Zwei Unternehmen, zwei Stacks, ein Board-Paket, fällig am Freitag. Sie erhalten bereits am ersten Tag einen Gesamtüberblick, während die eigentliche Migration die üblichen achtzehn Monate in Anspruch nimmt.
Lagerbestand im Vergleich zum Abverkauf
Die Lagerbestände befinden sich im Lagerverwaltungssystem eines anderen Landes; die Verkaufszahlen in der Datenbank des Geschäfts. Eine einzige Abrechnung stellt sie einander gegenüber – und dieselbe Abrechnung kann dann jeden Montag als Bericht eingehen.
Eine Datenbank pro Standort, eine Nummer
Das gleiche Schema wird pro Land, pro Mieter oder pro Produktionshalle eingesetzt. Die Werte werden in einer einzigen Anweisung addiert, anstatt ein Skript zu pflegen, das die Abfrage fünfmal ausführt und die Summe manuell berechnet.
Föderierte Datenbank, Datenföderation, Datenvirtualisierung
Drei Bezeichnungen für sich überschneidende Konzepte, die durch viel Marketing verwischt wurden. Hier erklären wir die Bedeutung der einzelnen Begriffe und welchen Teil davon wir tatsächlich abdecken.
Eine föderierte Datenbank
A föderierte Datenbank Ein föderiertes Datenbanksystem (oder föderiertes Datenbanksystem) bewirkt, dass sich mehrere separate Datenbanken wie eine einzige verhalten, ohne sie zusammenzuführen. Jede Datenbank behält ihren eigenen Speicher, ihre eigene Engine und ihren eigenen Besitzer; eine darüberliegende Schicht nimmt Ihre Anfrage entgegen und regelt, wer welchen Teil beantwortet.
Diese Ebene ist das, was Query Streams ausmacht. Es gibt keine neue Datenbank darunter, und es wird auch nichts in eine bestehende Datenbank kopiert.
Datenföderation
Datenföderation Der Ansatz selbst ist entscheidend: Daten dort belassen, wo sie geschrieben wurden, und sie bei Bedarf abfragen, anstatt vorher alles in einer zentralen Kopie zu speichern. Alternativ dazu gibt es eine Pipeline plus ein Data Warehouse – die Daten werden über Nacht verschoben, und anschließend wird nur die Kopie abgefragt.
Beide Ansätze sind legitim. Die Föderation ist im Vorteil, wenn die Fragestellung systemübergreifend ist, die Daten an einem Ort verbleiben müssen oder ein Data-Warehouse-Projekt mehr kosten würde als der Nutzen der Antwort. Für umfangreiche historische Analysen enormer Datenmengen ist ein Data-Warehouse weiterhin die beste Wahl.
Datenvirtualisierung
Datenvirtualisierung ist die größere Unternehmenskategorie, die auf Föderation basiert – in der Regel föderierte Abfragen plus eine Modellierungsschicht, Caching und Governance-Tools, die als eigenständige Plattform verkauft werden.
Wir sind bewusst der kleine, ehrliche Teil davon: föderierte Abfragen über die bereits vorhandenen VerbindungenInnerhalb des Tools, mit dem Ihr Team bereits Abfragen schreibt. Kein Modellierungsprojekt, kein eigener Server, keine Berater.
Häufig gestellte Fragen zu föderierten Abfragen
Was ist eine föderierte Abfrage?
Eine föderierte Abfrage ist eine SQL-Anweisung, die Daten aus mehreren separaten Datenbanken liest und ein einzelnes, kombiniertes Ergebnis liefert. Es werden keine Daten kopiert: Ihre Anweisung wird in kleinere Abfragen pro Datenbank aufgeteilt, jede Abfrage beantwortet den ihr möglichen Teil, und die Teile werden anschließend zum Gesamtergebnis zusammengeführt. In Query Streams wird eine Anweisung föderiert, sobald sie zwei oder mehr Ihrer Verbindungen angibt.
Müssen sich meine Datenbanken am selben Ort befinden?
Nein. Die Server können sich in verschiedenen Büros, Cloud-Konten, Ländern oder einer Kombination aus allen dreien befinden – einer in einem Serverraum, einer in einem privaten Cloud-Netzwerk, einer auf einem Rechner in einem Lager. An jedem Standort läuft ein Netzwerkagent, und jeder Agent greift über eine ausgehende Verbindung auf Query Streams zu. Für Ihre Firewall ist dies eine ganz normale ausgehende Verbindung, daher müssen keine Verbindungen geöffnet und kein VPN eingerichtet werden.
Sie können auch mehrere Datenbanken auf einem Server auf denselben Agenten verweisen; üblicherweise wird ein Agent pro Standort verwendet, nicht einer pro Datenbank.
Benötige ich zusätzlich ein Data Warehouse oder eine ETL-Pipeline?
Hier ist das nicht der Fall. Es müssen keine Daten geladen und keine Zeitpläne überwacht werden – die Abfrage liest Ihre Live-Datenbanken in dem Moment, in dem Sie sie ausführen. Daher kann die Antwort nicht veraltet sein, wie es bei einer Kopie von gestern Abend der Fall sein kann. Was die Föderation jedoch nicht ersetzt, ist die aufwendige historische Analyse sehr großer Datenmengen; dafür ist weiterhin ein Data Warehouse zuständig. Grober Test: Wenn die Frage mehrere Systeme betrifft und stets aktuell sein muss, sollten Sie sie föderieren.
Welche Datenbanken kann ich miteinander verknüpfen?
Beliebige Datenbankverbindungen, in beliebiger Kombination: SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle, Snowflake, BigQuery, SQLite, Access und DuckDB. Jede Datenbank wird in ihrem eigenen Dialekt abgefragt, sodass dieselbe Anweisung gesendet werden kann. SPITZE zu SQL Server und LIMIT zu PostgreSQL, ohne dass Sie darüber nachdenken müssen.
Datenbanken unterscheiden sich tatsächlich darin, was sie berechnen können und wie sie sortieren und runden. Daher lässt sich nicht jede Kombination jedes Ausdrucks exakt beantworten. In diesem Fall erhalten Sie eine spezifische Fehlermeldung, die den Ausdruck benennt, anstatt einer annähernd korrekten Zahl.
Ist es langsamer als die Abfrage einer einzelnen Datenbank?
Es hängt davon ab, wie viel Arbeit jede Datenbank selbst erledigen kann – genau darauf optimieren wir, und genau das zeigt Ihnen der Ausführungsplan. Wenn Filterung und Gruppierung vollständig in Ihren Datenbanken erfolgen, werden nur sehr wenige Daten verschoben, und es fühlt sich wie eine normale Abfrage an. Wenn ein großer Join von uns abgeschlossen werden muss, werden mehr Daten verschoben, und der Ausführungsplan zeigt dies vor der Ausführung an. Jede Datenbank hat außerdem ein Limit pro Abfrage, sodass ein Fehler frühzeitig behoben wird, anstatt unnötige Verzögerungen zu verursachen.
Ist es sicher, eine einzige Abfrage an mehrere Produktionsdatenbanken zu richten?
Es verwendet dasselbe Sicherheitsmodell wie jede andere Abfrage, die Sie hier ausführen. Jedes Datenelement wird über Ihren eigenen Netzwerkagenten über eine verschlüsselte ausgehende Verbindung übertragen – kein eingehender Port, kein VPN, keine Firewall-Änderung – und Ihre Datenbankzugangsdaten verlassen niemals Ihr Netzwerk. Jedes Datenelement wird auf Schreibschutz geprüft (SELECT, MIT, ERKLÄRENEine föderierte Abfrage kann nirgendwo schreiben, und jede Datenbank sieht nur eine Abfrage, die auf die von Ihnen angegebenen Spalten zugreift.
Worin unterscheidet sich das von Trino, Presto oder Denodo?
Die Grundidee ist dieselbe, die Trino und Presto bekannt gemacht haben: eine SQL-Anweisung, die an viele Datenquellen weitergeleitet wird. Der Unterschied liegt im Aufwand für Betrieb und Einarbeitung. Trino und Presto sind Cluster, die Sie bereitstellen, konfigurieren und in Ihr Netzwerk einbinden müssen; Datenvirtualisierungsplattformen hingegen fügen eine Modellierungsschicht und eine entsprechende Lizenz hinzu. Unsere Lösung bietet dieselbe Funktionalität direkt in dem Tool, mit dem Ihr Team bereits Abfragen durchführt und die von Ihnen eingerichteten Verbindungen nutzt – ganz ohne eigenen Serverbetrieb.
Der andere Unterschied besteht darin, dass wir ablehnen. Wenn Datenbanken in einer Weise voneinander abweichen, die einen Wert verändern könnte, brechen wir ab und benennen den Ausdruck, den wir nicht verarbeiten konnten, anstatt einen plausiblen Wert zurückzugeben.
Was kann ich mit dem Ergebnis anfangen?
Alles, was Sie mit einer gespeicherten Abfrage tun können – denn genau das ist sie. Speichern Sie sie, teilen Sie sie mit Ihrem Team, wenden Sie Filter an, planen Sie den Versand als Bericht in Slack oder per E-Mail, veröffentlichen Sie sie als REST-Endpunkt oder importieren Sie die Ergebnisse in Excel und Google Sheets. Nova kann außerdem Ihre Schemas lesen und die Abfrageformulierung erstellen, falls Sie die Fragestellung lieber beschreiben als die Joins schreiben möchten.
Ihre Datenbanken bleiben, wo sie sind. Die Frage ist irrelevant.
Nennen Sie zwei Verbindungen, schreiben Sie eine Anweisung, lesen Sie den Plan, bevor Sie ihn ausführen. Keine Pipeline, kein Warehouse, kein Firewall-Ticket.
Federated queries are on every plan, including Free
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