El filtro pivote de API Analytics fue creado para facilitar el proceso de poblar incrementalmente una base de datos, data warehouse o data lake. Con él, es posible buscar diferencias registradas a partir de una fecha determinada, optimizando el tráfico de datos.
- Proceso de población incremental
- Factores de diferencia en la API
- Ejemplo de configuración con pivot[gte]
Proceso de población incremental
Supongamos que su organización posee 10,000 registros de unidades. En lugar de consultar todas las páginas en cada actualización, usted realiza una primera consulta completa y guarda la fecha y hora exacta de esa petición.
Es crucial almacenar la fecha de la consulta inicial en su base de datos local para utilizarla como punto de referencia en las siguientes actualizaciones.
Factores de diferencia en la API
Al utilizar el filtro pivote, la API devolverá únicamente las variaciones ocurridas después de la fecha de su consulta inicial, considerando tres factores:
- Nuevos registros: Elementos creados después de la fecha pivote.
- Registros actualizados: Elementos existentes que sufrieron cambios.
- Registros removidos: Aquellos que poseen información en el campo deletedAt.
Ejemplo de configuración con pivot[gte]
Para esta consulta incremental, se utiliza el parámetro pivot[gte]. Esto le indica al sistema que envíe todo lo que sea diferente a partir de la fecha de referencia.
Ejemplo en Postman:
En este caso, una unidad registrada originalmente en 2017 aparece en los resultados porque tuvo una actualización el 09/05/2022, siendo esta fecha posterior al punto de referencia (05/05/2022).
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