SearchDatastore
Mit dem Step SearchDatastore kann man Datensätze aus einem Datastore exportieren. Durch verschiedene Parameter kann man eingrenzen, welche Datensätze exportiert werden. Das Ergebnis ist ein sogenanntes Spreadsheet, welches im Anschluss weiterverarbeitet werden kann.
Wir empfehlen in diesem Zusammenhang auch den Eintrag Datastore Import und Export.
Konfiguration
Name | Datentyp | Beschreibung | Werte |
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datastoreName | STRING | Name des zu durchsuchenden Datastores. | |
filterFolder | STRINGLIST | Der zu durchsuchende Folder. Wenn leer, werden alle folder durchsucht. | |
Master filter (filterMatchingStatus) | STRING | Nur anwendbar in Child-Datastores. |
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Child filter (filterOffers) | STRING | Nur anwendbar in Master-Datastores. Damit kann man sich in einem Master-Datastore wahlweise alle Datensätze anzeigen lassen, die mindestens ein Child-Datensatz in einem Child-Datastore haben oder die keine Child-Datensätze haben. |
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display children (showOffers) | STRING | Nur anwendbar bei Master-Datastores. |
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search for (filterIncludeVariants) | STRING | Mit dieser Option kann man die Anzeige der Ausgabe von Parent- und Variant-Zeilen beeinflussen. both (unordered) - Zeigt Parent- und Variant-Zeilen, allerdings ungeordnet (sehr schnell). |
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Level Filter (filterShowParentsWithVariants) | STRING | Parents with variants - Zeigt nur Parent-Zeilen, die auch Varianten haben. |
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flowRun | STRING | Zeigt nur Datensätze, die von einer bestimmten Flow-Run-ID markiert wurden. (Beim Import mit dem SpreadsheetDatastoreWriter wird jeder "angefasste" Datensatz mit der Run-ID des Flows markiert) Dieser Filter ist sehr praktisch, um sich alle Datensätze zu holen, die durch den aktuellen Flow markiert wurden. Wozu ist das nützlich? Oft wird das dazu genutzt, Datensätze zu identifizieren, die durch die aktuelle Flow-Ausführung "angefasst" oder "nicht angefasst" wurden. | |
flowRunCompare | STRING | Bezieht sich auf die vorherige Option flowRun.
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filterIdentifier | STRING | Gibt den Datensatz aus, der im Feld identifier den eingegeben Wert hat. Wird meistens nur zum Debugging verwendet. | |
filterIdentifier2 | STRING | Wie filterIdentifier, aber für Datastore-Spalte identifier2. Meistens nutzt man identifier2, um zusätzliche Identifikations-Nummern wie EAN oder Lieferantenartikelnummer für einen Datensatz zu hinterlegen. | |
filterIdentifier3 | STRING | Wie filterIdentifier, aber für Datastore-Spalte identifier3. Meistens nutzt man identifier2, um zusätzliche Identifikations-Nummern wie EAN oder Lieferantenartikelnummer für einen Datensatz zu hinterlegen. | |
processingStatus | STRING | Gibt Datensätze im entsprechenden ProcessingStatus zurück. Wie funktioniert das? Jeder Datensatz hat ein Feld ProcessingStatus, welches die Werte UNPROCESSED, INPROCESS or PROCESSED_SUCCESS, PROCESSED_ERROR haben kann. Dies kann man frei festlegen. Gedacht ist dieses Feld, um einen Bearbeitungslebenszyklus eines Datastores zu markieren. Gerade wenn ein Datensatz von mehreren Prozessen "angefasst" wird, ist es notwendig zu markieren, in welchem Prozessschritt sich der Datensatz befindet. Beim Import in den Datastore (Insert oder Update) kann man im SpreadsheetDatastoreWriter Step angeben, welchen ProcessingStatus die "angefassten" (Insert oder Update) Datensätze bekommen sollen. |
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filterDate | STRING | Ein optionaler Datumsfilter. Hier stellt man das Datumsfeld des Datensatzes ein, nach welchem gefiltert werden soll. (Insert Datum, Update Datum, Processing Datum, Last Content Change Date) Mit den nachfolgenden Optionen dateFrom und dateTo, kann man |
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dateFrom | DATETIME | Start-Datum bezogen auf das in filterDate eingestellte Datumsfeld. z.B. 18.12.2016 16:00 | |
dateTo | DATETIME | End-Datum bezogen auf das in filterDate eingestellte Datumsfeld. z.B. 20.12.2016 16:00 Leer lassen um bis "jetzt" (aktueller Zeitpunkt) zu filtern. | |
sortByField | STRING | Optional: Damit kann man das Feld für die Sortierung der Ergebnisse einstellen. |
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sortDir | STRING | Die Sortierrichtung (aufsteigend, absteigend) bezogen auf der sortByField. |
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limit | STRING | Limitiert die Anzahl der Zeilen. Wichtig bei umfangreichen Datastores mit tausenden / Millionen von Datensätzen: |