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このパターンを使用して、データウェアハウス（例: Snowflake、BigQuery、PostgreSQL）の製品データとTwentyの同期を維持します。

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ワークフローの構成

  1. トリガー: スケジュール実行
  2. Code: データウェアハウスをクエリする
  3. Code（任意）：データを配列として整形
  4. Iterator: 各製品をループ処理する
  5. Upsert Record: Twentyで作成または更新

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ステップ 1: トリガーをスケジュールする

データの鮮度要件に合わせた頻度でワークフローを実行するよう設定します:
  • ほぼリアルタイム同期用に5分ごと
  • 重要度の低いデータには1時間ごと
  • バッチ更新には毎日

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ステップ 2: データウェアハウスをクエリする

直近のデータを取得するために「Code」アクションを追加します: 
export const main = async () => {
  const intervalMinutes = 10; // Match your schedule frequency
  const cutoffTime = new Date(Date.now() - intervalMinutes * 60 * 1000).toISOString();

  // Replace with your actual data warehouse connection
  const response = await fetch("https://your-warehouse-api.com/query", {
    method: "POST",
    headers: {
      "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
      "Content-Type": "application/json"
    },
    body: JSON.stringify({
      query: `
        SELECT id, name, sku, price, stock_quantity, updated_at
        FROM products
        WHERE updated_at >= '${cutoffTime}'
      `
    })
  });

  const data = await response.json();
  return { products: data.results };
};
updated_at >= last X minutes でフィルタリングして、最近変更されたレコードのみを取得します。 これにより同期が効率的になります。

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ステップ 3: データを整形（任意）

ウェアハウスが変換を要する形式でデータを返す場合は、別の「Code」アクションを追加します。 一般的な変換には、型変換、フィールド名の変更、データのクリーンアップなどがあります。

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例: 真偽値およびステータスフィールドを含むユーザーデータ

export const main = async (params: {
  users: any;
}): Promise<object> => {
  const { users } = params;
  const usersFormatted = typeof users === "string" ? JSON.parse(users) : users;

  // Convert string "true"/"false" to actual booleans
  const toBool = (v: any) => v === true || v === "true";

  return {
    users: usersFormatted.map((user) => ({
      ...user,
      activityStatus: String(user.activityStatus).toUpperCase(),
      isActiveLast30d: toBool(user.isActiveLast30d),
      isActiveLast7d: toBool(user.isActiveLast7d),
      isActiveLast24h: toBool(user.isActiveLast24h),
      isTwenty: toBool(user.isTwenty),
    })),
  };
};

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例: 型変換を含む製品データ

export const main = async (params: { products: any }) => {
  const products = typeof params.products === "string"
    ? JSON.parse(params.products)
    : params.products;

  return {
    products: products.map(product => ({
      externalId: product.id,
      name: product.name,
      sku: product.sku,
      price: parseFloat(product.price),        // String → Number
      stockQuantity: parseInt(product.stock_quantity),
      isActive: product.status === "active"    // String → Boolean
    }))
  };
};

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例: 日付および通貨の整形

export const main = async (params: { deals: any }) => {
  const deals = typeof params.deals === "string"
    ? JSON.parse(params.deals)
    : params.deals;

  return {
    deals: deals.map(deal => ({
      ...deal,
      // Convert Unix timestamp to ISO date
      closedAt: deal.closed_timestamp
        ? new Date(deal.closed_timestamp * 1000).toISOString()
        : null,
      // Ensure amount is a number (remove currency symbols)
      amount: parseFloat(String(deal.amount).replace(/[^0-9.-]/g, "")),
      // Normalize stage names
      stage: deal.stage?.toLowerCase().replace(/_/g, " ")
    }))
  };
};

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一般的な変換

ソース形式ターゲット形式コード
"true" / "false"true / falsev === true || v === "true"
"123.45"123.45parseFloat(value)
"active""ACTIVE"value.toUpperCase()
1704067200 (Unix)ISO 日付new Date(v * 1000).toISOString()
"$1,234.56"1234.56parseFloat(v.replace(/[^0-9.-]/g, ""))
null / undefined""value || ""

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ステップ 4: 製品をループ処理する

「Iterator」アクションを追加します:
  • 入力: {{code.products}}
配列内の各製品をループ処理します。

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ステップ 5: 各レコードをアップサートする

Iterator 内で「Upsert Record」アクションを追加します:
設定値
オブジェクトカスタムの Product オブジェクト
一致条件外部IDまたはSKU（一意の識別子）
名前{{iterator.item.name}}
SKU{{iterator.item.sku}}
価格{{iterator.item.price}}
作成と更新で分岐を作る代わりに、Upsert（更新または作成）を使用します。 その方が構築が速く、デバッグも容易です。

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ユースケース例

ソースデータ
ERP システム製品カタログ、価格設定、在庫
Eコマースプラットフォーム受注、顧客、製品更新
データウェアハウス集計メトリクス、エンリッチされたデータ
在庫管理システム在庫水準、再発注アラート

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