Comment connecter PostgreSQL à Data Studio ?

Quelles sont les deux façons de connecter PostgreSQL à Data Studio ?

Data Studio (anciennement Looker Studio) propose un connecteur PostgreSQL natif, développé par Google et inclus gratuitement. Il interroge directement votre base, ce qui suppose qu'elle soit joignable depuis les serveurs de Google. La seconde option consiste à passer par une plateforme d'intégration comme Pathta, qui expose vos tables PostgreSQL à Data Studio sous forme de « path » de reporting, sans écrire de code.

Le bon choix dépend surtout de l'endroit où se trouve votre base et du nombre de tables que vous voulez analyser.

Comment utiliser le connecteur PostgreSQL natif de Data Studio ?

1. Créez une source de données. Dans Data Studio, cliquez sur Créer, puis Source de données, et sélectionnez le connecteur PostgreSQL.
2. Renseignez la connexion. Saisissez le nom d'hôte ou l'adresse IP, le port, le nom de la base, l'utilisateur et le mot de passe. Vous pouvez aussi utiliser une URL JDBC.
3. Ouvrez l'accès réseau. Si votre base est derrière un pare-feu, autorisez les adresses IP réservées à Data Studio (notamment la plage 142.251.74.0/23, listée dans la documentation Google).
4. Choisissez les données. Sélectionnez une table, ou saisissez une requête SQL personnalisée, puis cliquez sur Associer.

Cette méthode fonctionne bien pour une base hébergée dans le cloud et déjà accessible depuis Internet. Elle a trois limites à connaître : Data Studio ne peut pas joindre une base installée uniquement sur un réseau interne, chaque source de données correspond à une seule table ou une seule requête, et les identifiants de la base sont enregistrés dans Data Studio.

Comment connecter PostgreSQL à Data Studio avec Pathta ?

1. Créez votre compte Pathta. Un compte d'essai gratuit suffit pour tester la connexion.
2. Connectez votre base PostgreSQL. L'agent local Pathta s'installe sur le serveur de votre base de données et fait le lien avec la plateforme.
3. Créez un path de reporting. Choisissez les tables et les champs à exposer, puis la fréquence de rafraîchissement des données.
4. Générez votre clé API. Depuis votre compte Pathta, créez la clé personnelle que le connecteur utilisera. Gardez-la confidentielle.
5. Ajoutez le connecteur Pathta dans Data Studio. Créez une nouvelle source de données, sélectionnez le connecteur Pathta, collez votre clé API et choisissez votre path. Les tables et champs apparaissent et sont prêts à être utilisés dans vos graphiques.

Le connecteur ne lit que les données des paths que vous avez choisi d'exposer. Le détail des sources compatibles est sur la page Visualiser vos données PostgreSQL sur Data Studio.

Connecteur natif ou Pathta : lequel choisir ?

• Accès réseau : le connecteur natif exige que la base soit joignable par les adresses IP de Google. Avec Pathta, c'est l'agent installé sur le serveur qui fait le lien.
• Périmètre : le connecteur natif relie une table ou une requête par source de données. Un path Pathta regroupe les tables et champs que vous sélectionnez.
• Compétences : le connecteur natif est simple pour une table, mais une requête personnalisée demande du SQL. Pathta se configure sans code.
• Autres sources : le connecteur natif ne couvre que PostgreSQL. Pathta alimente aussi Data Studio depuis Airtable, TimeTonic, SQL Server, Fillout ou Bubble.
• Coût : le connecteur natif est inclus dans Data Studio. Pathta est une solution sur abonnement, avec un essai gratuit.

En résumé : si votre base est dans le cloud, déjà exposée, et que vous n'analysez qu'une ou deux tables, le connecteur natif suffit. Si votre base est sur un serveur interne, si vous voulez éviter d'ouvrir votre pare-feu, ou si vous croisez PostgreSQL avec d'autres outils, Pathta est plus adapté.

Questions fréquentes

Looker Studio et Data Studio, est-ce le même outil ?

Oui. Google a renommé Looker Studio en Data Studio. Les connecteurs et les rapports existants restent les mêmes.

Faut-il savoir écrire du SQL ?

Non, dans les deux cas. Avec le connecteur natif, le SQL n'est nécessaire que pour une requête personnalisée. Avec Pathta, la sélection des tables et des champs se fait dans l'interface.

Les données se mettent-elles à jour automatiquement ?

Oui. Avec le connecteur natif, la mise à jour dépend du réglage de fraîcheur des données de la source dans Data Studio. Avec Pathta, vous définissez la fréquence de rafraîchissement dans le path.