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Connexion à des cibles

Vous pouvez vous connecter à des cibles pour faciliter la livraison de données et différentes opérations ELT telles que l'enregistrement de données, le stockage de données, les transformations et la création de mini-data warehouses. Les plateformes cibles peuvent être supportées comme cibles de réplication, cibles de pipeline de données et, dans certains cas, les deux.

Cas d'utilisation des plates-formes cibles et versions supportées

Le tableau ci-dessous résume les plates-formes supportées en fonction des cas d'utilisation et, le cas échéant, énumère les versions supportées pour chaque cible.

Cas d'utilisation des plates-formes cibles et versions supportées
plateforme cible Supporté comme cible de réplication Supporté comme plate-forme cible de pipeline de données Supporté comme zone intermédiaire Support de l'accès via une connexion privée Versions
Azure Data Lake Storage

Oui

Note InformationsSupporté comme cible dans des tâches "Déposer temporairement les données dans un lac de données" uniquement.

Non

Supporté avec les cibles suivantes :

  • Databricks
  • Azure Synapse Analytics
  • Microsoft Fabric
Oui Non applicable
Amazon Redshift

Non

Oui Non Oui Non applicable
Amazon S3

Oui

Note InformationsSupporté comme cible dans des tâches "Déposer temporairement les données dans un lac de données" uniquement.
Non

Supporté avec les cibles suivantes :

  • Databricks
  • Amazon Redshift
Oui Non applicable
Databricks

Non

Oui Non

Sur Azure : Oui

Sur Google : Oui

Sur AWS : Pas lors du dépôt temporaire de données. Uniquement lors de l'enregistrement de données et l'exécution de tâches ELT.

  • Cluster polyvalent (interactif) :

    • 10.4 LTS
    • 11.3 LTS

    • 12.2 LTS

    • 13.3 LTS

  • Cluster d'entrepôts SQL

  • Databricks SQL sans serveur

Google BigQuery

Non

Oui Non Oui Non applicable
Google Cloud Storage

Oui

Note InformationsSupporté comme cible dans des tâches "Déposer temporairement les données dans un lac de données" uniquement.
Non

Supporté avec la cible Databricks.

Oui  
Microsoft Azure Synapse Analytics

Non

Oui Non Oui Non applicable
Microsoft Fabric

Non

Oui Non Oui Non applicable

Microsoft SQL Server

Outre le support sur site, les plateformes cloud suivantes sont elles aussi supportées :

  • Amazon RDS pour SQL Server
  • Google Cloud pour SQL Server
  • Microsoft Azure (supporte Microsoft Azure Managed Instance et Microsoft Azure Database)
Oui Oui Non Oui

2014, 2016, 2017, 2019, 2022

MySQL et MariaDB

Outre le support sur site, les plateformes cloud suivantes sont elles aussi supportées :

  • Amazon Aurora
  • Base de données Microsoft Azure pour MySQL - Serveur flexible.
  • Amazon RDS pour MariaDB
  • Amazon RDS pour MySQL
  • Google Cloud SQL pour MySQL
  • Base de données Microsoft Azure pour MySQL
Oui Non Non Oui

5.7, 8.0

Note InformationsLorsque la cible est MariaDB, les versions supportées sont 10.4 à 10.11.

Oracle

Oui Non Non Oui

12.x, 18.x, 19.x, 21c

Note InformationsLorsque la cible este Oracle on Oracle Cloud, les versions antérieures à la version Oracle 12.2 ne sont pas supportées.
Note AvertissementSi vous définissez le paramètre de compatibilité Oracle, assurez-vous de spécifier une version supportée par Data Movement gateway.

PostgreSQL

Outre le support sur site, les plateformes cloud suivantes sont elles aussi supportées :

  • Amazon Aurora
  • Base de données Azure pour PostgreSQL - Flexible Server
  • Amazon RDS pour PostgreSQL
  • Google Cloud SQL pour MySQL
  • Google Cloud AlloyDB pour PostgreSQL
  • Base de données Microsoft Azure pour PostgreSQL
Oui Non Non Oui 11.x, 12.x, 13.x, 14.x, 15.x
Qlik Cloud

Non

Oui Non Non applicable Non applicable

Snowflake

Non

Oui Non Oui Non applicable

Pour plus d'informations sur le cas d'utilisation de pipeline de données, voir Création d'un pipeline de données.

Pour plus d'informations sur le cas d'utilisation de réplication, voir Création d'une tâche de réplication de données.

Pour plus d'informations sur les connexions privées, voir Support des connexions privées dans Qlik Cloud Data Integration.

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