Limitations du connecteur Notion

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Bêta

Cette fonctionnalité est en version bêta. Les administrateurs de workspace peuvent contrôler l’accès à cette fonctionnalité depuis la page Previews en optant pour l’aperçu du connecteur Notion . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Cette page contient des informations sur les limitations connues du connecteur Notion géré dans Lakeflow Connect.

Limitations générales des connecteurs SaaS (outil/solution/technologie/plateforme as a Service)

Les limitations de cette section s'appliquent à tous les connecteurs SaaS dans Lakeflow Connect.

• Lorsque vous exécutez un pipeline planifié, les alertes ne se trigger pas immédiatement. Au lieu de cela, elles se Trigger lors de la prochaine exécution de la mise à jour.
• Lorsqu'une table source est supprimée, la table de destination n'est pas automatiquement supprimée. Vous devez supprimer manuellement la table de destination. Ce comportement n’est pas cohérent avec le comportement des Spark Declarative Pipelines sur Lakeflow.
• Pendant les périodes de maintenance de la source, Databricks pourrait ne pas être en mesure d’accéder à vos données.
• Si un nom de table source est en conflit avec un nom de table de destination existant, la mise à jour du pipeline échoue.
• La prise en charge des pipelines multi-destinations est disponible uniquement via l'API.
• Vous pouvez éventuellement renommer une table que vous ingérez. Si vous renommez une table dans votre pipeline, celui-ci devient un pipeline réservé à l'API et vous ne pouvez plus le modifier dans l'interface utilisateur.
• Si vous sélectionnez une colonne après qu'un pipeline a déjà start, le connecteur ne remplit pas automatiquement les données pour la nouvelle colonne. Pour ingérer des données historiques, exécutez manuellement un refresh complet sur la table.
• Databricks ne peut pas ingérer deux tables ou plus portant le même nom dans le même pipeline, même si elles proviennent de schémas sources différents.
• Le système source suppose que les colonnes de curseur augmentent de façon monotone.
• Le connecteur ingère des données brutes sans Transformations. Utilisez des Spark Declarative Pipelines en aval sur les LakeFlow Pipelines pour les Transformations.

Limitations spécifiques au connecteur

Les limitations de cette section s’appliquent au connecteur Notion.

• Le connecteur ingère des champs imbriqués qui contiennent du contenu arbitraire défini par l’utilisateur sous forme de STRING encodé en JSON. Certains champs du schéma Notion sont imbriqués dans des structures complexes dont les champs internes varient selon l’objet. Pour maintenir la cohérence du schéma de destination, le connecteur représente ces champs sous la forme d’un STRING contenant du JSON.
• Les tables users, page_comments, block_comments, blocks et databases prennent uniquement en charge le refresh complet. Notion n'expose aucun ordre de temps de modification pour ces endpoints ; par conséquent, le connecteur les analyse entièrement à chaque mise à jour du pipeline. Pour le mode de synchronisation de chaque table, voir Tables sources prises en charge.
• Les autorisations de page Notion (ACL) ne sont pas synchronisées. Les personnes autorisées à consulter une page dans Notion ne sont pas reflétées dans les données ingérées.
• Les blocs profondément imbriqués ne sont ingérés que jusqu’à une profondeur d’imbrication fixe. Le connecteur construit la table blocks en parcourant récursivement l’arborescence des blocs, et la récursion est limitée à 30 niveaux par « default ». Les blocs imbriqués au-delà de cette limite ne sont pas ingérés.
• Le connecteur ingère uniquement les pages et les sources de données que vous partagez avec l'intégration dans le sélecteur de pages Notion lors de la configuration de la connexion. Le contenu qui n'est pas partagé n'est pas ingéré. Voir Créer une connexion Notion.