# Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Introducción" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.857Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/introduction/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store ## Introducción Data Store es un componente de Catalyst Cloud Scale que funciona como un sistema de gestión de bases de datos relacionales en la nube para almacenar los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo información del backend y datos de los usuarios finales. La capacidad de realizar operaciones como crear tablas, modificar registros, establecer características de campos y gestionar datos de manera eficiente está impulsada por Catalyst, garantizando escalabilidad, confiabilidad e integración fluida con otros servicios. Puedes realizar estas acciones haciendo clic en unos pocos botones, o también puedes ejecutar consultas en ZCQL para gestionar las operaciones de datos. También puedes establecer alcances y permisos para cada tabla en Data Store. Estos definen la disponibilidad de los datos de la tabla y los niveles de acceso otorgados a los distintos roles de usuario para cada tabla. Data Store funciona con APIs y el SDK de la plataforma de tu aplicación, que puedes usar para procesar solicitudes HTTP desde la aplicación para diversas operaciones. Catalyst incluye una función integrada de base de datos OLAP (Online Analytical Processing) propietaria, construida exclusivamente para manejar consultas analíticas que ejecutas en Data Store. Puedes ejecutar consultas analíticas avanzadas directamente en la base de datos OLAP, en lugar de hacerlo en la base de datos relacional principal de Data Store, para obtener resultados instantáneos en conjuntos de datos de cualquier escala. #### Características clave de Catalyst Data Store * Se puede usar para crear bases de datos y gestionar tablas en la consola sin realizar operaciones de consulta. * Se puede acceder con operaciones de consulta ZCQL. Esto permite mayor control sobre el procesamiento de datos y maneja requisitos específicos. * Incluye una base de datos OLAP integrada para manejar exclusivamente consultas analíticas. * Se puede usar para realizar operaciones de manipulación de datos trabajando con APIs y el SDK específico de la plataforma. * Puede procesar inserciones masivas de datos en segundo plano usando colas. * Se puede acceder y modificar desde dispositivos cliente según los alcances y permisos. * Contiene almacenamiento en la nube que garantiza escalabilidad y acceso universal. * Proporciona sincronización de datos y actualizaciones entre los distintos colaboradores del proyecto. * Soporta búsqueda avanzada en las columnas indexadas usando Catalyst Search. * Soporta operaciones de Bulk Read, Bulk Write y Bulk Delete. * Metrics muestra la siguiente información de uso de Data Store: historial de conteo de tablas y conteo de filas. #### Documentación de SDK y API Catalyst ofrece varias APIs para realizar diversas operaciones en Data Store. También puedes acceder a varias funcionalidades de Data Store en los paquetes del SDK de Catalyst. Para más información y ejemplos de código sobre cómo trabajar en estos entornos de programación, consulta estas páginas de ayuda: * Data Store - Java SDK * Data Store - Node.js SDK * Data Store - Python SDK * Data Store - Web SDK * Data Store - API -------------------------------------------------------------------------------- title: "Tablas" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.857Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/tables/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Tablas Puedes crear tablas en Catalyst Data Store para almacenar los datos de tu aplicación. Puedes crear columnas para una tabla que categoricen y agrupen datos similares, y luego crear registros. En la terminología de Catalyst, las filas en Data Store representan los registros individuales de la tabla, y las columnas representan los campos que se crean para una tabla. <br /> ### Crear una nueva tabla Para crear una nueva tabla en Data Store: 1. Navega a Data Store en _Storage_ en la consola de Catalyst Cloud Scale. 2. En la página _Data Store_, haz clic en Create a new Table.<br /> <br /> 3. Ingresa el Table Name en el campo de texto y haz clic en Create.<br /> <br /> Nota: El nombre de la tabla solo puede contener caracteres alfanuméricos y guiones bajos. No incluyas espacios en blanco ni caracteres especiales. El nombre de la tabla tampoco debe comenzar con caracteres numéricos. La tabla se ha creado y se muestra en la página _Data Store_. Todas las tablas que crees se listarán en el lado izquierdo de la página. <br /> Una vez creada la tabla, se genera automáticamente un Table ID único para ella. Puedes usarlo para referirte a la tabla al trabajar con los SDKs y APIs. Puedes encontrar el Table ID debajo del nombre de la tabla cuando haces clic en una tabla de la lista. Puedes usar el cuadro de búsqueda para buscar una tabla específica por su nombre. Cuando creas una nueva tabla en Data Store, se crean automáticamente un conjunto de columnas predeterminadas para sus características. Puedes obtener más información sobre estas columnas en la siguiente sección. <br /> ### Actualizar el nombre de una tabla Para actualizar el nombre de una tabla en Data Store: 1. En la página _Data Store_, haz clic en el ícono de puntos suspensivos de la tabla que necesita ser renombrada y haz clic en Edit.<br /> <br /> 2. Ingresa el nuevo nombre para la tabla y haz clic en Update.<br /> <br /> ### Truncar una tabla La operación de truncado elimina todos los registros de la tabla, conservando su esquema. Las columnas de la tabla y los metadatos de la tabla seguirán disponibles después de que finalice la operación. Puedes truncar una tabla si deseas repoblarla con un nuevo conjunto de datos periódicamente y limpiar los datos antiguos. También puedes realizar esta operación si deseas evitar crear una nueva tabla desde cero y usar una tabla existente con un esquema predefinido en su lugar. <br /> Para truncar una tabla en Data Store: 1. Haz clic en el ícono de puntos suspensivos de la tabla que necesita ser truncada y luego haz clic en Truncate.<br /> <br /> 2. Escribe "**TRUNCATE**" en la ventana emergente para confirmar la operación y luego haz clic en Confirm.<br /> <br /> Se iniciará el proceso de truncado. Un programador de Catalyst se ejecutará en segundo plano y realizará la operación. Podrás realizar otras operaciones en Data Store mientras la operación de truncado aún esté en progreso. Una vez completado el truncado, recibirás una notificación en la consola sobre el estado de la operación. <br /> ### Eliminar una tabla Para eliminar una tabla de Data Store: 1. Haz clic en el ícono de puntos suspensivos de la tabla que necesita ser eliminada y luego haz clic en Delete.<br /> <br /> 2. Haz clic en Yes, Proceed en la ventana emergente de confirmación.<br /> <br /> La tabla se ha eliminado de Data Store. <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "Columnas" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.857Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/columns/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Columnas La página _Schema View_ de la tabla muestra las columnas que se han creado para la tabla. Como se mencionó en la sección anterior, cuando se crea una tabla, se crea automáticamente un conjunto de columnas predeterminadas. <br /> <br /> ### Columnas predeterminadas Las cuatro columnas predeterminadas que existen en cada tabla son: * ROWID: Representa el ID único o la clave primaria de un registro particular en la tabla. Cuando agregas un nuevo registro, el valor de ROWID se crea automáticamente. * CREATORID: Representa el ID único del usuario de la cuenta de Catalyst. * CREATEDTIME: Especifica la hora en que se creó un registro particular. * MODIFIEDTIME: Especifica la hora en que se modificó un registro por última vez. Además de estas cuatro columnas predeterminadas, cualquier columna nueva que crees se listará en la página Schema View debajo de las columnas predeterminadas. Nota: No puedes modificar los valores en las columnas ROWID y CREATORID. <br /> ### Características de las columnas Cada columna en Catalyst Data Store contiene un conjunto de características que definen la estructura y el comportamiento de la columna. Las siete características de columna son: 1. Column ID: El ID único de una columna particular en la tabla. Cuando agregas una nueva columna, el valor de Column ID se crea automáticamente. No puedes modificar el valor de Column ID. 2. Column Name: El nombre de la columna. 3. Data Type: Catalyst soporta los siguientes tipos de datos: <br /> * Text: Tipo de datos de texto largo que admite más caracteres que el tipo de datos Var Char, con una longitud máxima de 10,000 caracteres. * Var Char: Tipo de datos de caracteres de longitud variable que puede contener letras y números, con una longitud máxima de 255 caracteres. * Date: Valor de fecha en el formato AAAA-MM-DD * DateTime: Valores de fecha y hora en el formato AAAA-MM-DD y HH:MM:SS * Int: Tipo de datos entero de 4 bytes, con una longitud máxima de 10 dígitos. * Double: Número de punto flotante de doble precisión, con un máximo de 17 dígitos incluyendo la parte decimal * Boolean: Los valores booleanos pueden ser 'true' o 'false' * BigInt: Tipo de datos entero de 8 bytes, con un máximo de 19 dígitos * Foreign Key: Hace referencia a la clave primaria de otra tabla * Encrypted text : Tipo de datos de texto largo cifrado, con una longitud máxima de 10,000 caracteres. 4. Default Value: Si el usuario deja vacío el valor de una columna, se establece un valor predeterminado para la columna. 5. Search Index Constraint: Si se habilita la restricción _Search Index_ para una columna, se creará un índice de búsqueda de texto completo para la columna en la tabla. Esto permite que la columna esté habilitada para búsqueda al usar la integración de Catalyst Search en tu aplicación. 6. IsUnique Constraint: Si se habilita la restricción IsUnique para una columna, se marcará la columna como contenedora de un valor único, eliminando la posibilidad de valores duplicados para la misma columna en la tabla. 7. IsMandatory Validator: Si se habilita el validador IsMandatory para una columna, la columna deberá contener un valor de datos no vacío. Si intentas omitir la adición de un valor a la columna donde el validador IsMandatory está habilitado, se generará un mensaje de error. 8. PII/ePHI Validator: El validador de Información de Identificación Personal (PII)/Información Electrónica de Salud Protegida (ePHI) indica datos sensibles del usuario que deben almacenarse y gestionarse en cumplimiento con todas las leyes de protección de datos y privacidad relevantes, como las directrices de HIPAA y GDPR. Ejemplos de dichos datos sensibles incluyen Información de Salud Identificable Individualmente (IIHI), información personal y de contacto como nombre, dirección y números de teléfono, historial médico e información incluyendo el Número de Registro Médico (MRN) y el Identificador de Beneficiario de Medicare (MBI), información de identidad como el Número de Seguro Social e identificadores de vehículos y cualquier otro dato del usuario que entre en este alcance. Debes habilitar el validador PII/ePHI para las columnas que contengan datos sensibles del usuario.<br /><br />Si se habilita este validador para una columna, los administradores de la cuenta de Catalyst y los miembros del proyecto con los permisos necesarios podrán ver todas las actividades realizadas en estas columnas, en la sección Application Logs de Audit Logs en la consola. Las actividades incluyen la creación, actualización o eliminación de filas en las columnas sensibles. Algunas de estas características de columna, como _IsUnique_ e _IsMandatory_, están disponibles para múltiples tipos de datos. La restricción _Search Index_ y el _Default Value_ están disponibles para todos los tipos de datos excepto _Text_. El validador *PII/ePHI* está disponible para todos los tipos de datos. El tipo de datos _Var Char_ incluye una característica adicional llamada Max Length que te permite definir la longitud máxima de caracteres permitidos. El valor más alto para Max Length soportado por Catalyst es de 255 caracteres. No podrás proporcionar un valor mayor. Cuando edites este valor, siempre debes proporcionar un valor de Max Length mayor al valor de Max Length anterior. Asimismo, el tipo de datos _Foreign Key_ incluye dos características adicionales: 1. Parent Table: La tabla cuyas claves primarias deben ser referenciadas 2. On Delete: La acción que debe realizarse cuando se elimina la columna de clave primaria en la tabla padre. Incluye dos opciones: Null y Cascade.<br /> Si seleccionas Null, el valor de la clave foránea se establecerá como null, al eliminarse la columna de clave primaria en la tabla padre. Si seleccionas Cascade, la columna de clave foránea se eliminará completamente al eliminarse la columna de clave primaria en la tabla padre. Los valores de todas las características de columna están prellenados en las cuatro columnas predeterminadas de cada tabla (ROWID, CREATORID, CREATEDTIME, MODIFIED TIME), excepto la característica Default Value. Los valores de Column ID se crean automáticamente para las columnas predeterminadas y la característica Default Value es null. Los valores prellenados para las otras características de las columnas predeterminadas son: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th><strong>Column Name</strong></th> <th><strong>Data Type</strong></th> <th><strong>Search Indexed</strong></th> <th><strong>IsUnique</strong></th> <th><strong>IsMandatory</strong></th> <th><strong>PII/ePHI</strong></th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>ROWID</td> <td>BigInt</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> </tr> <tr> <td>CREATORID</td> <td>BigInt</td> <td>True</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> </tr> <tr> <td>CREATEDTIME</td> <td>DateTime</td> <td>True</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> </tr> <tr> <td>MODIFIEDTIME</td> <td>DateTime</td> <td>True</td> <td>False</td> <td>False</td> <td>False</td> </tr> </tbody> </table> ### Crear una nueva columna Nota: Catalyst te permite crear hasta 100 columnas por tabla en el entorno de desarrollo. Puedes solicitar a Catalyst un aumento de este límite contactando a nuestro soporte en support@zohocatalyst.com. Atenderemos cada solicitud caso por caso. No hay límites superiores para la creación de columnas en el entorno de producción. Para crear una nueva columna para una tabla en Data Store: 1. En la sección _Schema View_ de la tabla, haz clic en \[+New Column\].<br /> <br /> 2. Ingresa el Column Name y elige el Data Type de la lista desplegable.<br /> <br /> 3. Ingresa los detalles requeridos para el tipo de datos y habilita las restricciones y validadores necesarios.<br /> <br /> Nota: El nombre de la columna solo puede contener caracteres alfanuméricos y ciertos caracteres específicos. No incluyas espacios en blanco. 4. Haz clic en Create. La columna se ha creado y se lista en la página _Schema View_ de la tabla junto con sus características. Puedes usar el cuadro de búsqueda para buscar una columna específica por su nombre. <br /> <br /> ### Editar una columna Puedes editar ciertas características de una columna en una tabla desde la página _Schema View_. Las características que no se pueden editar incluyen el _Column ID_, el _Data Type_ y la restricción _IsUnique_ una vez que la columna ha sido creada. Para editar una columna en una tabla en Data Store: 1. En la sección _Schema View_ de la tabla, haz clic en el ícono de puntos suspensivos de la columna que necesita ser editada y luego haz clic en Edit.<br /> <br /> 2. Realiza los cambios necesarios y haz clic en Update.<br /> <br /> <br /> ### Eliminar una columna Para eliminar una columna en Data Store: 1. En la sección _Schema View_ de la tabla, haz clic en el ícono de puntos suspensivos de la columna que necesita ser eliminada y luego haz clic en Delete.<br /> <br /> 2. Haz clic en Yes, Proceed en la ventana emergente de confirmación.<br /> <br /> La columna se ha eliminado de la tabla. <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "Alcances y permisos" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.858Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/scopes-and-permissions/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Alcances y permisos La configuración de alcances y permisos en Data Store te permite definir los Table Scopes y los Table Permissions para cada tabla. Puedes usar estas configuraciones para personalizar la disponibilidad de tus datos y prevenir el acceso no autorizado a los mismos. <br /> ### Table Scopes Los Table Scopes definen el alcance de disponibilidad de una tabla particular. Esto limita la disponibilidad de los datos al rango que especifiques. Los tres alcances de tabla disponibles en Data Store son: * Global: Si seleccionas _Global_ como el alcance para una tabla que crees, se podrá acceder globalmente a todo el conjunto de datos de la tabla. Esto se puede usar para tablas a las que todos los usuarios de tu aplicación necesitarán acceso completo. * Org: Si seleccionas _Org_ como el alcance para una tabla que crees, solo los usuarios de tu organización podrán acceder a los datos de la tabla. * User: Si seleccionas _User_ como el alcance para una tabla que crees, solo tú podrás acceder a los datos de la tabla. Los alcances de tabla se definen para cada rol de usuario. Por ejemplo, si seleccionas el alcance de tabla como "Org" para el rol de usuario *App Admin*, los usuarios de ese rol podrán ver los datos de la tabla solo si pertenecen a la misma organización que tú. Para establecer el _Table Scope_ para una tabla: 1. En la página _Data Store_, haz clic en el nombre de la tabla y luego haz clic en Scopes & Permissions. 2. Selecciona un alcance para la tabla de las tres opciones, para cada rol de usuario, en _Table Scope_.<br /> <br /> El conjunto de datos de la tabla ahora está disponible para el alcance que hayas seleccionado para cada rol de usuario. <br /> ### Table Permissions Los Table Permissions definen el nivel de permiso para acceder y modificar la tabla que se otorga a los distintos roles de usuario de Catalyst. Los roles de usuario para los usuarios de Catalyst se pueden gestionar en la sección _Roles_ de _Authentication_. Puedes obtener más información sobre los roles de usuario en la página de ayuda de Roles. Hay cuatro permisos de acceso específicos para cada tabla en Data Store: * Select: Si esta opción está seleccionada para un rol de usuario, los usuarios con ese rol pueden ver los datos de la tabla. * Update: Si esta opción está seleccionada para un rol de usuario, los usuarios con ese rol pueden actualizar los datos existentes en la tabla. * Insert: Si esta opción está seleccionada para un rol de usuario, los usuarios con ese rol pueden agregar nuevos datos a la tabla. * Delete: Si esta opción está seleccionada para un rol de usuario, los usuarios con ese rol pueden eliminar contenido existente de la tabla y la tabla misma. Para establecer los _Table Permissions_ para una tabla: En la sección _Scopes & Permissions_ de la tabla, haz clic en las casillas de verificación requeridas en _Table Permissions_ para habilitar los permisos de acceso necesarios para cada rol de usuario.<br /> <br /> Los permisos de acceso para los datos de la tabla ahora están establecidos para los roles de usuario en tu cuenta de Catalyst. <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "Registros" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.858Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/records/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Registros La página _Data Views_ de una tabla lista los registros que se han creado para la tabla. Las columnas de los registros se muestran para cada registro, incluyendo las cuatro columnas predeterminadas CREATORID, MODIFIEDTIME, CREATEDTIME y ROWID. Los valores de estas columnas predeterminadas se crean automáticamente. <br /> ### Crear un nuevo registro Para crear un nuevo registro para una tabla en Data Store: 1. En la sección _Data Views_, haz clic en Add Row si estás agregando el primer registro. Si ya existen registros para la tabla, aparecerá un botón \[+New Row\]. 2. Ingresa los valores para las columnas del registro.<br /> <br /> 3. Haz clic en Add. El registro de datos se ha guardado y ahora se mostrará en la página _Data Views_. Puedes usar el cuadro de búsqueda para buscar un registro particular por el nombre de una de sus columnas indexadas. <br /> Nota: <br /> * No puedes buscar un registro por el nombre de una columna para la cual la restricción Search Index está deshabilitada. * Asegúrate de ingresar el valor de una columna en el formato especificado de su tipo de datos. El campo de texto te impedirá proporcionar un valor incompatible. En ciertos casos, se mostrarán mensajes de error para indicar valores incompatibles. * Para las columnas donde la restricción _IsUnique_ está habilitada, asegúrate de no ingresar valores que ya estén presentes en otros registros. Del mismo modo, para las columnas donde el validador *IsMandatory* está habilitado, asegúrate de no dejar el valor de datos en blanco. * Para una columna donde el tipo de datos es Foreign Key, debes proporcionar como valor el ROWID del registro de la tabla padre al que hace referencia. <br /> ### Editar un registro Para editar un registro de una tabla en Data Store: 1. En la sección _Data Views_ de la tabla, haz clic en el ícono de puntos suspensivos del registro que necesita ser editado y luego haz clic en Edit.<br /> <br /> 2. Realiza los cambios necesarios y haz clic en Update.<br /> <br /> <br /> ### Eliminar un registro Para eliminar un registro de una tabla en Data Store: 1. En la sección _Data Views_ de la tabla, haz clic en el ícono de puntos suspensivos del registro que necesita ser eliminado y luego haz clic en Delete.<br /> <br /> 2. Haz clic en Yes, Proceed en la ventana emergente de confirmación.<br /> <br /> <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "Operaciones masivas" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.858Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/bulk-operations/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Operaciones masivas ### Lectura y escritura masiva de registros Catalyst te permite realizar operaciones de lectura y escritura masiva en las tablas de Data Store usando el CLI o las APIs. * Bulk Read Records: Esta operación lee grandes volúmenes de registros de una tabla específica en Data Store y genera un archivo CSV con los resultados de la operación de lectura si la tarea es exitosa. * Bulk Write Records: Esta operación obtiene grandes volúmenes de registros de un archivo CSV cargado en un bucket en Stratus, los escribe masivamente en una tabla específica de Data Store y genera un archivo de reporte con los detalles de la ejecución de la tarea. Para conocer estas operaciones en detalle, consulta estos enlaces de ayuda: * Documentación de importación y exportación de Data Store en CLI * Documentación de la API de Bulk Read * Documentación de la API de Bulk Write <br /> ### Eliminación masiva de registros Catalyst te permite eliminar registros masivamente de una tabla específica en Data Store, usando una API o como operación del SDK. La operación de eliminación masiva puede eliminar un máximo de 200 filas en una sola llamada a la API u operación del SDK. Para conocer esta operación en detalle, consulta estos enlaces de ayuda: * Documentación de la API de Bulk Delete * Documentación de Bulk Delete en Java SDK * Documentación de Bulk Delete en Node.js SDK * Documentación de Bulk Delete en Python SDK * Documentación de Bulk Delete en Web SDK ## Base de datos OLAP -------------------------------------------------------------------------------- title: "Introducción" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.858Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/olap-database/introduction/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # OLAP Database ## Introducción Catalyst incluye una función integrada de base de datos OLAP (Online Analytical Processing) propietaria, construida exclusivamente para manejar consultas analíticas que ejecutas en Data Store. Puedes ejecutar consultas analíticas avanzadas directamente en la base de datos OLAP, en lugar de hacerlo en la base de datos relacional principal de Data Store, para obtener resultados instantáneos en conjuntos de datos de cualquier escala. Con su velocidad y eficiencia, la base de datos OLAP te permite realizar análisis complejos sobre datos multidimensionales y está diseñada para inteligencia empresarial avanzada. Catalyst ZCQL soporta la consulta de Data Store para ejecutar las operaciones CRUD típicas, e incluso incluir cláusulas y sentencias en ellas. Además, ZCQL también soporta funciones integradas que te ayudan a realizar operaciones aritméticas y analíticas rápidas sobre los datos en consultas de lectura, y manipular los resultados para cumplir con tus requisitos. Como estas involucran cálculos avanzados, Catalyst te proporciona un sistema OLAP de última generación para manejar estas consultas de forma exclusiva. Con una única acción, puedes habilitar la sincronización automatizada de datos desde la base de datos principal de Data Store hacia la base de datos OLAP, y luego ejecutar consultas de recuperación de datos directamente a través de los SDKs y APIs de nuestra plataforma. Nota: La base de datos OLAP es una base de datos secundaria respecto a la base de datos principal de Data Store, optimizada para el procesamiento analítico en la recuperación de datos. No se permiten operaciones de escritura directa en la base de datos OLAP. No podrás realizar operaciones de creación, actualización y eliminación en OLAP, solo operaciones de lectura. El sistema OLAP está diseñado para facilitar el análisis complejo de datos empresariales a usuarios de negocio y tomadores de decisiones. Algunas aplicaciones comunes donde el análisis avanzado de datos y la inteligencia empresarial pueden ser fundamentales incluyen generación de informes agregados, paneles de control y analítica en tiempo real, análisis financiero que incluye presupuestos y pronósticos, análisis de rendimiento de ventas y marketing, gestión de inventario y logística, minería de datos y análisis de tendencias. Si tu aplicación involucra cualquiera de estos aspectos, puedes consultar la base de datos OLAP y utilizar sus funcionalidades al máximo. <br> ### Diferencias entre el Data Store principal y la base de datos OLAP Considera los factores listados a continuación para determinar cuándo necesitarías habilitar la base de datos OLAP y consultarla, en lugar de consultar el Data Store principal. <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>Data Store principal</th> <th>Base de datos OLAP</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>El Data Store principal implementa OLTP (Online Transaction Processing) que es adecuado para manejar consultas de procesamiento de transacciones, en lugar de para propósitos de inteligencia empresarial.</td> <td>El sistema OLAP está construido para un modelo de datos multidimensional que permite ejecuciones de consultas analíticas complejas y ad hoc con un tiempo de ejecución rápido, más adecuado para el análisis avanzado de datos.</td> </tr> <tr> <td>El Data Store principal puede procesar todas las operaciones CRUD de manera igualmente optimizada, ya que es fundamentalmente orientado a transacciones.</td> <td>La base de datos OLAP está altamente optimizada para lectura, ya que está diseñada para manejar consultas analíticas, que típicamente se ejecutan en operaciones de lectura.</td> </tr> <tr> <td>Puedes realizar todas las operaciones CRUD en el Data Store principal.</td> <td>No podrás ejecutar operaciones de escritura directa en la base de datos OLAP.</td> </tr> <tr> <td>Usa esto para ejecutar operaciones transaccionales SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE.</td> <td>Usa esto para ejecutar operaciones analíticas SELECT que incluyan funciones integradas de ZCQL.</td> </tr> </tbody> </table> -------------------------------------------------------------------------------- title: "Características clave" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.858Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/olap-database/key-features/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Características clave de la base de datos OLAP de Catalyst * Análisis de datos e inteligencia empresarial avanzada El sistema OLAP está construido para analizar datos empresariales complejos y proporcionarte información procesable, permitiéndote planificar estrategias y tomar decisiones empresariales informadas. Utiliza almacenamiento columnar para organizar datos y definir las relaciones entre ellos. Los datos se representan en forma de cubos que se categorizan por múltiples dimensiones. Estos te permiten realizar fácilmente agregaciones y manipulaciones sobre los datos de manera eficiente. Puedes ejecutar operaciones analíticas clave sobre tus datos que incluyen: **Drill-down**, **Roll-up**, **Slice** y **Dice** usando las diversas cláusulas y funciones analíticas proporcionadas en ZCQL. Consulta los ejemplos en la siguiente sección. * Almacenamiento completamente gestionado por la plataforma Catalyst elimina cualquier esfuerzo de tu parte en la configuración o gestión de la base de datos OLAP. Está construido sobre la infraestructura probada y confiable de Zoho, completamente gestionada por la plataforma. Puedes habilitar la base de datos OLAP como una acción única para un proyecto desde la consola. Esto automatizará la sincronización de datos desde el Data Store principal. No necesitarás realizar ninguna otra acción para gestionarlo. * Sincronización casi en tiempo real con el Data Store principal Después de habilitar la base de datos OLAP para tu proyecto, los datos del Data Store principal se sincronizan automáticamente con el sistema OLAP casi en tiempo real. La sincronización no se basa en un programador que se ejecuta en intervalos periódicos, sino que se activa por cualquier actualización realizada en el Data Store principal. Esto asegura que la sincronización sea casi en tiempo real, permitiéndote realizar análisis sobre los datos a medida que llegan con un retraso mínimo entre la ingesta y la ejecución de consultas. La sincronización se mantiene durante todo el período en que la base de datos OLAP está habilitada, para todas las tablas creadas y actualizadas en Data Store. * Resultados instantáneos con grandes conjuntos de datos Catalyst ofrece una experiencia altamente escalable, optimizada y sin complicaciones al consultar la base de datos OLAP. Permite el procesamiento de consultas de alta concurrencia, permitiéndote obtener resultados instantáneos en conjuntos de datos de cualquier escala. Puedes obtener resultados para consultas complejas, sin tiempos de espera ni retrasos incluso con los conjuntos de datos más grandes. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Guía de ayuda sobre operaciones OLAP" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.858Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/olap-database/olap-operations-guide/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Guía de ayuda sobre operaciones OLAP Esta sección incluye ejemplos de algunas de las operaciones OLAP comunes que puedes realizar en la base de datos OLAP usando ZCQL. **Base de datos de ejemplo:** A continuación se muestra una tabla de ejemplo que contiene los datos de ventas de productos por región, año y trimestre. <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>sale_id </th> <th>region</th> <th>product</th> <th>year</th> <th>quarter</th> <th>amount</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>101</td> <td>East</td> <td>Laptop</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>900</td> </tr> <tr> <td>102</td> <td>East</td> <td>Laptop</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>1100</td> </tr> <tr> <td>103</td> <td>East</td> <td>Phone</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>500</td> </tr> <tr> <td>104</td> <td>West</td> <td>Laptop</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>800</td> </tr> <tr> <td>105</td> <td>West</td> <td>Phone</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>600</td> </tr> <tr> <td>106</td> <td>West</td> <td>Laptop</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>700</td> </tr> <tr> <td>107</td> <td>North</td> <td>Phone</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>300</td> </tr> <tr> <td>108</td> <td>North</td> <td>Phone</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>400</td> </tr> </tbody> </table> <br> ### Roll-Up Roll-up implica agregar o resumir los datos a un nivel superior en la jerarquía, reduciendo la granularidad. Por ejemplo, resumir los datos del nivel de trimestre al nivel anual, o de montos de ventas individuales a un total. Esta consulta de ejemplo hará un roll-up de las ventas trimestrales a un total de ventas anual por región. SELECT region, year, Sum(amount) FROM sales_fact GROUP BY region, year ORDER BY region Generará la siguiente salida: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>region</th> <th>year</th> <th>Sum(amount)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>East</td> <td>2024</td> <td>2500</td> </tr> <tr> <td>North</td> <td>2024</td> <td>700</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>2024</td> <td>2100</td> </tr> </tbody> </table> <br> ### Drill-Down La operación drill-down desciende desde un nivel de resumen a un nivel inferior en la jerarquía de conceptos, proporcionando una vista más detallada de los datos y agregando nuevas dimensiones. Esta consulta de ejemplo hará un drill-down y proporcionará los totales de cada trimestre, en lugar de los totales anuales. SELECT region, year, quarter, Sum(amount) FROM sales_fact GROUP BY region, year, quarter ORDER BY region, quarter Generará la siguiente salida: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>region</th> <th>year</th> <th>quarter</th> <th>Sum(amount)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>East</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>1400</td> </tr> <tr> <td>East</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>1100</td> </tr> <tr> <td>North</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>300</td> </tr> <tr> <td>North</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>400</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>2024</td> <td>Q1</td> <td>800</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>2024</td> <td>Q2</td> <td>1300</td> </tr> </tbody> </table> <br> ### Slicing La operación Slice selecciona una sola dimensión del cubo donde se representan los datos y crea un corte del cubo con dimensionalidad reducida. Esta operación ayuda a enfocarse en un segmento específico de datos para el análisis. Esta consulta de ejemplo proporcionará el monto promedio de ventas del Q1 por región. SELECT region, Avg(amount) FROM sales_fact WHERE quarter = 'Q1' GROUP BY region ORDER BY region Generará la siguiente salida: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>region</th> <th>Avg(amount)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>East</td> <td>700</td> </tr> <tr> <td>North</td> <td>300</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>600</td> </tr> </tbody> </table> <br> ### Dicing La operación Dice aplica múltiples filtros en dos o más dimensiones del cubo donde se representan los datos, para formar un sub-cubo más pequeño. Proporciona un subconjunto multidimensional del cubo de datos original. Esta consulta de ejemplo contará el número de ventas de Laptop en las regiones East y West durante el Q1 o Q2 de 2024. SELECT region, Count(sale_id) FROM sales_fact WHERE product = 'Laptop' AND region IN ('East', 'West') AND quarter IN ('Q1', 'Q2') AND year = 2024 GROUP BY region ORDER BY region Generará la siguiente salida: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>region</th> <th>Count(sale_id)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>East</td> <td>2</td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>2</td> </tr> </tbody> </table> -------------------------------------------------------------------------------- title: "Habilitar y consultar la base de datos OLAP" description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.858Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/olap-database/enable-and-query/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Habilitar y consultar la base de datos OLAP ### Habilitar la base de datos OLAP Puedes habilitar la base de datos OLAP para un proyecto de Catalyst en su totalidad. Todas las tablas creadas en Data Store en este proyecto se sincronizarán automáticamente con la base de datos OLAP. Para habilitar la base de datos OLAP en tu proyecto: 1. Navega a **Data Store** en *CloudScale* y luego haz clic en la pestaña **OLAP Database**. 2. Haz clic en **Enable** desde esta sección. <br /> 3. Haz clic en **Enable** en la ventana emergente de confirmación. <br /> La base de datos OLAP se habilitará y Catalyst comenzará a sincronizar tus datos desde el Data Store principal. <br /> <br> ### Deshabilitar la base de datos OLAP Puedes deshabilitar la base de datos OLAP cuando lo necesites. Normalmente, puedes deshabilitarla cuando no tengas requisitos de ejecutar consultas analíticas y prefieras consultar únicamente el Data Store principal. Tus datos del Data Store principal no se sincronizarán con la base de datos OLAP cuando esté deshabilitada. Si decides volver a habilitarla más adelante, Catalyst sincronizará los datos actualizados en ese momento. Para deshabilitar la base de datos OLAP en tu proyecto: 1. Desde la pestaña **OLAP Database** en Data Store, haz clic en el ícono de puntos suspensivos en la ventana. Luego, haz clic en **Disable**. <br /> 2. Haz clic en **Disable** en la ventana emergente de confirmación. <br /> <br> ### Consultar la base de datos OLAP Cuando la base de datos OLAP está habilitada, puedes ejecutar consultas en ella de la misma manera que ejecutas consultas en el Data Store principal con ZCQL de forma programática. Dado que Catalyst sincroniza automáticamente los datos desde el Data Store principal en tiempo real, las consultas se ejecutarán sobre los datos actualizados de tus tablas. Puedes construir consultas ZCQL y ejecutarlas usando los SDKs del lado del servidor de Catalyst (Java, Node.js, Python) o los SDKs del lado del cliente (Web, Android, iOS, Flutter), así como nuestra API REST. Consulta las páginas de ayuda correspondientes para conocer la sintaxis de ejecución de consultas en la base de datos OLAP usando estos SDKs. Catalyst proporciona una **herramienta de consola ZCQL** que te permite ejecutar consultas ZCQL sobre los datos almacenados en Data Store, desde la consola de Catalyst. Puedes aprovechar funcionalidades como autocompletado de código, guardado de código, explorador de ZCQL para reutilizar consultas guardadas y más. Puedes elegir ejecutar consultas en la base de datos principal o en la base de datos OLAP en la consola ZCQL. Haz clic en la pestaña **ZCQL Console** en Data Store y luego haz clic en **OLAP DB** junto a *Execute on*. Ahora puedes escribir tu consulta analítica y hacer clic en **Execute Query**. <br /> La consola devolverá el resultado de la consulta, que puedes elegir ver en formato de tabla o formato JSON usando la lista desplegable. <br /> Consulta la sección de ayuda de la consola ZCQL para obtener detalles sobre las diversas funcionalidades disponibles en la consola. --- ## API Reference — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Insertar nueva fila" description: "Esta API te permite insertar una nueva fila de datos o un registro en una tabla de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.869Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Data Store es un sistema de gestión de bases de datos relacionales basado en la nube que almacena los datos persistentes de tu aplicación en forma de tablas. Las APIs de Data Store te permiten insertar y gestionar registros en las tablas del Data Store de tu proyecto, obtener detalles de tablas y columnas, e incluso realizar acciones de lectura y escritura masiva. Sin embargo, solo puedes crear una tabla y su esquema desde la consola de Catalyst. # Insertar una nueva fila en una tabla ### Descripción Esta API te permite insertar una nueva fila de datos o un registro en una tabla de Data Store, haciendo referencia al ID único o nombre de la tabla. Debes pasar los nombres de las columnas y sus valores correspondientes para el registro en un array JSON en la solicitud, como se describe a continuación. Nota: <br /> * La tabla y las columnas deben estar creadas previamente. Puedes crear una tabla y las columnas desde la consola. * Podrás insertar hasta 5000 registros en cada tabla por proyecto en el entorno de desarrollo. Puedes crear hasta 25,000 registros en total en cada proyecto en el entorno de desarrollo. No hay límites superiores para la creación de registros en el entorno de producción. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único de la tabla o el nombre de la tabla #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> Content-Type: application/json <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.rows.CREATE Nota: Esta operación también se puede ejecutar con permisos de autenticación de usuario de Catalyst usando los SDKs de Catalyst. Consulta la sección [Requisitos previos de Catalyst API](/es/api/introduction/overview-and-prerequisites/#prerequisites) para más detalles. #### Array JSON de solicitud Debes enviar los nombres de las columnas y sus valores correspondientes en un **array JSON** de esta manera: { "column1_name": "column1_value", "column2_name": "column2_value", "column3_name": "column3_value", . . } donde column_name es el nombre de una columna única en la tabla, y column_value es su valor correspondiente en el registro. <br> Nota: Debes enviar al menos un par de nombre y valor de columna para insertar en el registro. ### Detalles de la respuesta La respuesta contendrá los metadatos de la fila que se creó, como su ROWID y CREATEDTIME, y los nombres clave de las columnas y los valores que se insertaron. curl -X POST \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/row \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" \ -H "Content-Type:application/json" \ -d '[ { "Department_ID":"IT678", "Department_Name":"Marketing", "Employee_Name":"Robert Page" } ]' { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": "12096000000003003", "MODIFIEDTIME": "2023-06-05 11:35:14:332", "Department_ID": null, "Employee_Name": "Robert Page", "Department_Name": "Marketing", "CREATEDTIME": "2023-06-05 11:35:14:332", "ROWID": 12096000000642928 } ] } Insert Rows- Java SDK<br/><br/> Insert Rows- Node.js SDK<br/><br/> Insert Rows- Python SDK<br/><br/> Insert Rows- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener todas las filas" description: "Esta API te permite obtener todas las filas de una tabla en particular de Catalyst Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.870Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener todas las filas de una tabla ### Descripción Esta API te permite obtener todas las filas de una tabla en particular de Data Store. Puedes hacer referencia a la tabla por su ID o nombre. La API incorpora paginación para obtener todas las filas. La **paginación** te permite recuperar los registros en páginas mediante una iteración de llamadas a la API. Por ejemplo, si necesitas que las filas se obtengan en lotes de 100 como páginas individuales, debes incluir un parámetro max_rows en tu solicitud, que especifique el máximo de filas a obtener en cada página como 100. Además, cada respuesta de la API contendrá un token que puedes pasar en la siguiente llamada a la API para obtener la siguiente página de filas. Este token autoriza la obtención subsiguiente de datos. Debes pasar la cadena de token obtenida en la respuesta de la llamada anterior a la API a través del parámetro next_token en la solicitud. No necesitas pasar el parámetro next_token en la primera llamada a la API. Puedes ejecutar una llamada a la API para cada iteración de esta manera y obtener todas las filas en páginas. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row?next_token={token_string}&max_rows={number_of_rows}</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único de la tabla o el nombre de la tabla <p>(no requerido para la primera llamada a la API) El valor del token obtenido de la llamada anterior a la API que se debe pasar para obtener el siguiente conjunto de filas mediante paginación</p> <p> (opcional) El número máximo de filas que se deben devolver en una sola página mediante paginación. La API devolverá 200 filas en una sola página por defecto si no se especifica este valor.</p> #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.rows.READ Nota: Esta operación también se puede ejecutar con permisos de autenticación de usuario de Catalyst usando los SDKs de Catalyst. Consulta la sección [Requisitos previos de Catalyst API](/es/api/introduction/overview-and-prerequisites/#prerequisites) para más detalles. ### Detalles de la respuesta La respuesta devolverá las filas obtenidas a través de la llamada a la API en páginas según el valor de max_rows que especifiques. Si hay más filas disponibles que la cantidad solicitada o el conteo de max_rows, la respuesta también contendrá el token que debes pasar para obtener el siguiente conjunto de filas como next_token. Si no hay más registros por obtener, la respuesta no contendrá un token. curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/CustomerDetails/row?max_rows=4&next_token=************* \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:16:41", "Department_ID": "IT148", "Department_Name": "Admin", "Employee_Name": "Eric Hyde", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:16:41", "ROWID": 56000000342025, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:18:56", "Department_ID": "IT170", "Department_Name": "Sales", "Employee_Name": "Steven Kelso", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:56", "ROWID": 56000000342026, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:19:00", "Department_ID": "IT190", "Department_Name": "Marketing", "Employee_Name": "Micheal Forman", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:58", "ROWID": 56000000342027, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:45:11", "Department_ID": "IT111", "Department_Name": "Support", "Employee_Name": "Madeline Burkhart", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:34", "ROWID": 56000000342028, "doubleDataType": null }, ], "more_records" : true, "next_token" : "{{token}}" } { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:16:41", "Department_ID": "IT148", "Department_Name": "Admin", "Employee_Name": "Eric Hyde", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:16:41", "ROWID": 56000000342025, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:18:56", "Department_ID": "IT170", "Department_Name": "Sales", "Employee_Name": "Steven Kelso", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:56", "ROWID": 56000000342026, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:19:00", "Department_ID": "IT190", "Department_Name": "Marketing", "Employee_Name": "Micheal Forman", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:58", "ROWID": 56000000342027, "doubleDataType": null }, { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-03-06 10:45:11", "Department_ID": "IT111", "Department_Name": "Support", "Employee_Name": "Madeline Burkhart", "CREATEDTIME": "2019-03-06 10:18:34", "ROWID": 56000000342028, "doubleDataType": null }, ], "more_records" : false } Get Rows- Java SDK<br/><br/> Get Rows- Node.js SDK<br/><br/> Get Rows- Python SDK<br/><br/> Get Rows- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "Actualizar fila" description: "Esta API te permite actualizar una fila en particular de una tabla en Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.870Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Actualizar una fila en una tabla ### Descripción Esta API te permite actualizar una fila en particular de una tabla en Catalyst Data Store, haciendo referencia al ID de la tabla o al nombre de la tabla. Debes enviar los datos que se van a actualizar en el registro en el JSON de la solicitud como se describe a continuación. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único de la tabla o el nombre de la tabla #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> Content-Type: application/json <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.rows.UPDATE Nota: Esta operación también se puede ejecutar con permisos de autenticación de usuario de Catalyst usando los SDKs de Catalyst. Consulta la sección [Requisitos previos de Catalyst API](/es/api/introduction/overview-and-prerequisites/#prerequisites) para más detalles. #### Formato JSON de la solicitud Debes enviar los nombres de las columnas y sus valores correspondientes que se van a actualizar en la solicitud, junto con el ROWID del registro, como un **array JSON** de esta manera: { "column1_name": "column1_value", "column2_name": "column2_value", "column3_name": "column3_value", . . "*ROWID*":{row_id of the record} } #### Propiedades del JSON de solicitud Especifica el nombre de la columna de la tabla indicada Especifica el valor para la columna El ROWID del registro que se va a actualizar ### Detalles de la respuesta La respuesta contendrá los metadatos de la fila que se actualizó, como su ROWID y CREATEDTIME, y los nombres clave de las columnas y valores actualizados. curl -X PUT \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/row \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" \ -H "Content-Type:application/json" \ -d '[ { "Department_Name":"Finance", "Employee_Name":"Morgan Jones", "ROWID":3376000000170191 } ]' { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": 3376000000002099, "MODIFIEDTIME": "2019-02-26 11:18:49", "Department_ID":"IT245", "Department_Name":"Finance", "Employee_Name": "Morgan Jones", "CREATEDTIME": "2019-02-26 11:18:49", "ROWID": 3376000000170191 } ] } Update Rows- Java SDK<br/><br/> Update Rows- Node.js SDK<br/><br/> Update Rows- Python SDK<br/><br/> Update Rows- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminar fila" description: "Esta API te permite eliminar un registro o una fila en particular de una tabla en Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.870Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminar una fila en una tabla ### Descripción Esta API te permite eliminar un registro o una fila en particular de una tabla en Data Store, haciendo referencia al ID único o nombre de la tabla. La fila se identifica por su ROWID. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row/{row_id}</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único de la tabla o el nombre de la tabla El ID único de la fila #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.rows.DELETE Nota: Esta operación también se puede ejecutar con permisos de autenticación de usuario de Catalyst usando los SDKs de Catalyst. Consulta la sección [Requisitos previos de Catalyst API](/es/api/introduction/overview-and-prerequisites/#prerequisites) para más detalles. ### Detalles de la respuesta La respuesta contendrá los metadatos de la fila que se eliminó, como su ROWID y CREATEDTIME, y los nombres clave de las columnas y valores de la fila. curl -X DELETE \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/row/3376000000171021 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "CREATORID": 56000000002003, "MODIFIEDTIME": "2019-02-26 11:18:49", "Department_ID": "IT809" "Department_Name": "Accounting", "Customer_Name": "Jason Pierre", "CREATEDTIME": "2019-02-26 11:18:49", "ROWID": 3376000000171021, "doubleDataType": null } } Delete a Row- Java SDK<br/><br/> Delete a Row- Node.js SDK<br/><br/> Delete a Row- Python SDK<br/><br/> Delete a Row- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de una tabla" description: "Esta API te permite recuperar los metadatos de una tabla específica de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.870Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener los metadatos de una tabla específica ### Descripción Esta API te permite recuperar los metadatos de una tabla específica de Data Store, haciendo referencia al ID único o nombre de la tabla. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único de la tabla o el nombre de la tabla #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.READ ### Detalles de la respuesta La respuesta devolverá los metadatos de la tabla, que incluirán los detalles de la tabla como el table_id y el table_name, y los metadatos de todas las columnas que contiene, como el column_id, column_name y data_type de cada columna. curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "table_id": 56000000111778, "project_id": { "id": 4000000006007, "project_name": "HRApp" }, "table_name": "EmpDetails", "modified_by": { "is_confirmed":true, "zuid": 1019540152, "user_id": 671930455, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows" }, "modified_time": "2019-02-19T02:45:16+05:30", "column_details": [ { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091030, "column_name": "ROWID", "category": 1, "data_type": "bigint", "is_read_only": false, "max_length": 50, "is_mandatory": false, "default_value": "250", "decimal_digits": 2, "is_unique": false, "search_index_enabled": false }, { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091031, "column_name": "CREATORID", "category": 1, "data_type": "bigint", "is_read_only": false, "max_length": 50, "is_mandatory": false, "default_value": "250", "decimal_digits": 2, "is_unique": false, "search_index_enabled": true }, { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091032, "column_name": "CREATEDTIME", "category": 1, "data_type": "datetime", "is_read_only": false, "max_length": 50, "is_mandatory": false, "default_value": "250", "decimal_digits": 2, "is_unique": false, "search_index_enabled": true }, { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091033, "column_name": "MODIFIEDTIME", "category": 1, "data_type": "datetime", "is_read_only": false, "max_length": 50, "is_mandatory": false, "default_value": "250", "decimal_digits": 2, "is_unique": false, "search_index_enabled": true } { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091034, "column_name": "EmpID", "category": 1, "data_type": "varchar", "is_read_only": false, "max_length": 6, "is_mandatory": true, "default_value": "", "decimal_digits": , "is_unique": true, "search_index_enabled": true } { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091035, "column_name": "EmpName", "category": 1, "data_type": "varchar", "is_read_only": false, "max_length": 30, "is_mandatory": true, "default_value": "", "decimal_digits": , "is_unique": false, "search_index_enabled": false } { "table_id": 56000000111778, "column_sequence": 1, "column_id": 23400091036, "column_name": "DeptName", "category": 1, "data_type": "varchar", "is_read_only": false, "max_length": 30, "is_mandatory": true, "default_value": "", "decimal_digits": , "is_unique": false, "search_index_enabled": false } ], "table_scope": "ORG" } } Get Table Metadata- Java SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Node.js SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Python SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de todas las tablas" description: "Esta API te permite recuperar los metadatos de todas las tablas de tu proyecto en Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.870Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-tables-metadata/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener los metadatos de todas las tablas ### Descripción Esta API te permite recuperar los metadatos de todas las tablas de tu proyecto en Data Store. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.READ ### Detalles de la respuesta La respuesta devolverá los metadatos de todas las tablas, que incluirán los detalles de la tabla como el table_id y el table_name de cada tabla, y los detalles del usuario que modificó las tablas por última vez. curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status":"success", "data":[ { "project_id":{ "project_name":"ShipmentTracking", "id":4000000006007 }, "table_name":"CustomerInfo", "modified_by":{ "zuid":1019540152, "is_confirmed":true, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_id":671930111 }, "modified_time":"Apr 11, 2020 10:33 PM", "table_id":3376000000081234 }, { "project_id":{ "project_name":"ShipmentTracking", "id":3376000000061190 }, "table_name":"EmpInfo", "modified_by":{ "zuid":1019540232, "is_confirmed":true, "email_id":"p.boyle@zylker.com", "first_name":"Patricia", "last_name":"Boyle", "user_id":671930455 }, "modified_time":"Mar 09, 2020 03:16 AM", "table_id":3376000000017896 } ] } Get Table Metadata- Java SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Node.js SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Python SDK<br/><br/> Get Table Metadata- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de una columna" description: "Esta API te permite recuperar los metadatos de una columna específica en una tabla de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.871Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener los metadatos de una columna específica ### Descripción Esta API te permite recuperar los metadatos de una columna específica en una tabla de Data Store. La tabla se identifica por su ID único o nombre, y la columna se identifica por el ID de columna. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/column/{column_id}</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único de la tabla o el nombre de la tabla El ID único de la columna #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.columns.READ ### Detalles de la respuesta La respuesta devolverá los metadatos de la columna específica, como su column_id, column_name y data_type. curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/column/4000000042018 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "table_id": 56000000118, "column_sequence": 3, "column_id": 4000000042018, "column_name": "Department", "category": 2, "data_type": "text", "is_read_only": false, "max_length": 100, "is_mandatory": true, "default_value": "Admin", "is_unique": false, "search_index_enabled": false } } Get Column Metadata- Java SDK<br/><br/> Get Column Metadata- Node.js SDK<br/><br/> Get Column Metadata- Python SDK<br/><br/> Get Column Metadata- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de todas las columnas" description: "Esta API te permite recuperar los metadatos de todas las columnas de una tabla en Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.871Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener los metadatos de todas las columnas ### Descripción Esta API te permite recuperar los metadatos de todas las columnas de una tabla en Data Store, haciendo referencia al ID único o nombre de la tabla. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/column</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único de la tabla o el nombre de la tabla #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.columns.READ ### Detalles de la respuesta La respuesta devolverá los metadatos de todas las columnas, como el column_id, column_name y data_type de cada columna. curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/column \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status":"success", "data":[ { "table_id":829000000037723, "column_sequence":1, "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":829000000037726 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":2, "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":829000000037728 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":3, "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":829000000037730 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":4, "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":829000000037732 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":5, "column_name":"EmpID", "category":2, "data_type":"bigint", "is_read_only":false, "max_length":15, "is_mandatory":true, "decimal_digits":2, "is_unique":true, "search_index_enabled":false, "column_id":829000000038445 }, { "table_id":829000000037723, "column_sequence":6, "column_name":"EmpName", "category":2, "data_type":"text", "is_read_only":false, "max_length":50, "is_mandatory":true, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":829000000038450 } ] } Get Column Metadata- Java SDK</br></br> Get Column Metadata- Node.js SDK</br></br> Get Column Metadata- Python SDK</br></br> Get Column Metadata- Web SDK -------------------------------------------------------------------------------- title: "Truncar tabla" description: "Esta API te permite truncar una tabla específica en Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.871Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/truncate-table/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Truncar una tabla ### Descripción Esta API te permite truncar una tabla específica en Data Store, haciendo referencia al ID único o nombre de la tabla. La operación de truncado elimina todos los registros de la tabla, conservando su esquema. Las columnas de la tabla y los metadatos de la tabla seguirán disponibles después de que la operación haya finalizado. Recibirás notificaciones en tu consola de Catalyst sobre las actualizaciones de la operación. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/truncate</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único de la tabla o el nombre de la tabla #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.rows.DELETE ### Detalles de la respuesta La respuesta devolverá el estado de la operación de truncado. curl -X DELETE \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/NewsHeadlines/truncate \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": "The table will be truncated Shortly. Kindly Check Notification bar for updates" } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminación masiva de filas" description: "Esta API te permite eliminar registros o filas de datos de forma masiva de una tabla específica en Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.871Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminación masiva de filas en una tabla ### Descripción Esta API te permite eliminar registros o filas de datos de forma masiva de una tabla específica en Data Store. La tabla se identifica por su ID único o nombre. La operación de eliminación masiva puede eliminar un máximo de 200 filas en una sola llamada a la API. Puedes elegir las filas que se van a eliminar pasando los ROWIDs únicos de esas filas como parámetros en la URL de solicitud, como se muestra en la solicitud de ejemplo. Debes incluir al menos un ROWID y puedes incluir hasta 200 ROWIDs en la solicitud. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/table/{tableIdentifier}/row?ids={rowID_1},{rowID_2},{rowID_3}</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único de la tabla o el nombre de la tabla Los Row IDs de los registros que se van a eliminar como parámetros. Los múltiples Row IDs deben estar separados por comas. El nombre de la clave del parámetro debe ser ids #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.rows.DELETE ### Detalles de la respuesta La respuesta contiene los datos de todas las filas que se eliminaron mediante la operación, incluyendo sus metadatos como el ROWID y CREATEDTIME, y los nombres clave de las columnas y valores de cada fila. curl -X DELETE \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/table/EmpDetails/row?ids=1028000000171815,1028000000171810,1028000000171805,1028000000171617 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": [ { "CREATORID": "1444000000003001", "MODIFIEDTIME": "2020-11-19 15:20:21:830", "Department_ID":"IT245", "Department_Name":"Finance", "Employee_Name": "Morgan Jones", "CREATEDTIME": "2020-11-19 15:20:21:830", "ROWID": "1028000000171815" }, { "CREATORID": "1444000000003001", "MODIFIEDTIME": "2020-11-19 15:20:34:503", "Department_ID":"IT121", "Department_Name":"HR", "Employee_Name": "Leena Medley", "CREATEDTIME": "2020-11-19 15:20:34:503", "ROWID": "1028000000171810" }, { "CREATORID": "1444000000003001", "MODIFIEDTIME": "2020-11-19 15:20:42:314", "Department_ID":"IT783", "Department_Name":"Marketing", "Employee_Name": "Tamira Shah", "CREATEDTIME": "2020-11-19 15:20:42:314", "ROWID": "1028000000171805" }, { "CREATORID": "1444000000003001", "MODIFIEDTIME": "2020-11-19 15:20:42:314", "Department_ID":"IT098", "Department_Name":"Sales", "Employee_Name": "Julia McGregor", "CREATEDTIME": "2020-11-19 15:20:42:314", "ROWID": "1028000000171617" } ] } Bulk Delete Rows- Java SDK<br/><br/> Bulk Delete Rows- Node.js SDK<br/><br/> Bulk Delete Rows- Python SDK<br/><br/> Bulk Delete Rows- Web SDK ### Escritura masiva de filas -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear trabajo de Bulk Write" description: "Esta API activa la operación de escritura masiva para escribir registros desde un archivo CSV en Stratus a una tabla en el Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.871Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/create-bulk-write-job/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Bulk Write de registros La operación Bulk Write puede obtener miles de registros desde un archivo CSV cargado en un bucket en Stratus e insertarlos en una tabla específica en el Data Store. Esta operación de gran volumen de datos puede realizarse en una sola ejecución de API. Después de que la operación de escritura masiva se haya ejecutado exitosamente, se generará un archivo de informe CSV que contiene los detalles de la ejecución del trabajo en una URL de descarga. Catalyst admite tres APIs para la operación de escritura masiva: una API Create Bulk Write, una API Check Bulk Write Status para verificar el estado de la ejecución del trabajo manualmente, y una API Download Bulk Write Result para descargar los resultados. También puedes configurar una URL de callback para habilitar la publicación automática de las respuestas de estado del trabajo en ella. Nota: También puedes realizar la operación Bulk Write usando el CLI de Catalyst. Consulta la documentación del CLI de Data Store Import and Export. # Crear un trabajo de Bulk Write ### Descripción Esta API activa la operación de escritura masiva para obtener los registros de un archivo CSV almacenado en Stratus y exportarlos a una tabla en el Data Store, según los criterios que especifiques en el JSON de entrada. El archivo CSV se referencia usando su Object URL en Stratus, y la tabla se referencia usando su ID único de tabla o el nombre de la tabla. Nota:<br /> * Asegúrate de haber cargado el archivo CSV requerido en Stratus antes de comenzar a ejecutar esta operación. * La primera fila del archivo CSV debe ser la fila de encabezado, es decir, los nombres de las columnas deben estar presentes como fila de encabezado. * El archivo CSV debe contener datos en el formato que se adhiere a los estándares de archivos CSV. Si el archivo no tiene el formato estándar, los datos escritos en la tabla podrían estar corruptos. * Puedes insertar 5000 registros en cada tabla por proyecto en el entorno de desarrollo usando esta API. Si el archivo CSV contiene más registros que esa cantidad, los primeros 5000 registros se escribirán en la tabla. Los demás se omitirán en el entorno de desarrollo. No hay límites de tabla para la inserción en el entorno de producción. Sin embargo, la API Bulk Write puede insertar hasta 100000 registros en una sola llamada API desde un archivo CSV incluso en el entorno de producción. Si necesitas escribir más registros, puedes hacerlo en lotes de 100000 registros enviando múltiples solicitudes de la API Bulk Write en consecuencia. Hay tres operaciones que se pueden realizar usando esta API: * **Insert:** Inserta nuevas filas de datos en la tabla desde el archivo CSV * **Update:** Actualiza filas de datos existentes en la tabla. Los registros se identifican ya sea usando una columna única en la tabla, o usando sus ROWIDs generados en el Data Store. * **Upsert:** Habilita las operaciones de inserción y actualización al mismo tiempo. Si el registro ya existe, la fila se actualiza. Si el registro no existe, se inserta una nueva fila con los datos. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{projectId}/bulk/write</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.bulk.CREATE #### Propiedades JSON de la solicitud La entrada para la solicitud de la API Bulk Write debe enviarse en formato JSON. Los parámetros de la solicitud se explican a continuación. El ID único de la tabla o el nombre de la tabla. Puedes obtener el ID de la tabla desde Data Store o desde la URL cuando la tabla está abierta en la consola. Especifica la operación a ejecutar usando la API. Valores permitidos: insert, update, upsert Operación predeterminada: insert Contendrá el bucket_name, object_key (ruta del objeto o Object URL), y version_id (si el versionado ha sido habilitado). La columna única usando la cual se identifican los registros. Por ejemplo, si especificas una columna única llamada 'EmployeeID' como el valor de find_by, Catalyst buscará los registros en la tabla del Data Store usando el valor de EmployeeID. Para la operación update, Catalyst actualizará las filas que coincidan con el EmployeeID del archivo CSV. Para la operación upsert, Catalyst actualizará las filas existentes e insertará nuevas filas si no hay registros con valores de EmployeeID coincidentes. Update: Puede ser una columna con valores únicos según la configuración en el Data Store, o el ROWID generado por Catalyst para los registros. Upsert: Solo puedes especificar una columna con valores únicos según la configuración en el Data Store. No podrás especificar el ROWID como valor de find_by. Esto se debe a que upsert insertará nuevas filas si no se encuentran coincidencias, y los valores de ROWID no estarán disponibles para filas que no existen en el Data Store. Insert: Si especificas una columna find_by para una operación insert, cualquier registro que coincida con los valores de la columna del archivo CSV se omitirá y no se insertará en la tabla del Data Store. Esto se debe a que insert no puede actualizar si un registro dado ya existe. Mapeo de clave foránea para las columnas que son claves primarias en otras tablas. Esto se especifica si alguna columna importada desde el archivo CSV debe configurarse como clave foránea. Debes mapear las claves foráneas en el siguiente formato:<br> *{*<br> *"local_column" : "local_column_name_1",*<br> *"reference_column" : "reference_column_name_1"*<br> *}*<br> donde local_column es el nombre de la columna en la tabla donde se procesa la operación de escritura masiva, y reference_column es el nombre de la columna en la tabla en la que es una clave primaria. Consulta el código de solicitud de ejemplo. La sección donde puedes definir las propiedades de la URL de callback, donde se enviarán las respuestas JSON automáticas de los estados del trabajo. La URL donde se enviarán las respuestas automáticas usando el método HTTP POST, cada vez que el estado del trabajo cambie. La información sobre los detalles del trabajo estará contenida en el cuerpo de la respuesta JSON. Si no configuras una URL de callback, debes verificar manualmente el estado del procesamiento del trabajo cuando lo necesites, usando la [API Check Bulk Write Status](/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/check-bulk-write-status/#CheckBulkWriteStatus). Encabezados que necesitas que se pasen en la respuesta JSON a la URL de callback Debes especificar los encabezados como:<br> *{* <br> *"{header_name_1}" : "{header_value_1}",*<br> *"{header_name_2}" : "{header_value_2}"*<br> *}* y así sucesivamente. Consulta el código de solicitud de ejemplo. Parámetros que necesitas que se agreguen a la URL de callback Debes especificar los parámetros como:<br> *{* <br> *"{param_name_1}" : "{param_value_1}",*<br> *"{param_name_2}" : "{param_value_2}"*<br> *}* y así sucesivamente. Consulta el código de solicitud de ejemplo. ### Detalles de la respuesta Hay tres estados de procesamiento del trabajo que generarán tres respuestas diferentes: * **In-Progress:** Cuando ejecutas la API, Catalyst te enviará inmediata y automáticamente una respuesta indicando que la ejecución del trabajo está en progreso. Si has configurado una URL de callback en la solicitud, la respuesta también se publicará en la URL en el formato que definiste. La respuesta contendrá un parámetro job_id que puedes usar para verificar el estado de la ejecución del trabajo para respuestas posteriores, si no has configurado una URL de callback. * **Success:** La respuesta del estado exitoso contendrá una URL de descarga, donde puedes descargar un archivo de informe CSV que contiene los detalles de la ejecución del trabajo. Listará todos los registros que fueron omitidos de la escritura junto con las razones. Si no has configurado una URL de callback, esta respuesta no será enviada por Catalyst automáticamente. * **Failed:** La respuesta del estado fallido contendrá una descripción del error que ocurrió y los detalles. Si no has configurado una URL de callback, esta respuesta no será enviada por Catalyst automáticamente. curl -X POST https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/write \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910***************************16.2f****************************57" \ -d '{ "table_identifier": "3376000000165511", "operation": "insert", "object_details": { "bucket_name": "zylker-emp", "object_key": "employees/emp_rec.csv", "version_id": "3546576879809" }, "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "find_by": "EmpID", "fk_mapping": [ { "local_column": "EmployeeID", "reference_column": "EmpID" }, { "local_column": "DepartmentID", "reference_column": "DeptID" } ] }' { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "In-Progress", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "object_details": { "bucket_name": "zylker-emp", "object_key" : "employees/emp_rec.csv", "version_id":"3546576879809" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:33 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "Completed", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:25 PM", "results": { "download_url": "https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/bulk/write/2000000110013/download", "description": "Bulk WRITE job completed. ", "details": [ { "table_id": 3376000000165511, "records_processed": 176 } ] } } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "Failed", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } } "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:25 PM", "results": { "description": "The reference_column 'DeptID' in fk_mapping of table 3376000000165511 is not a unique column", "details": [ ] } } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Verificar estado de Bulk Write" description: "Esta API te permite verificar manualmente el estado de un trabajo de escritura masiva que iniciaste previamente." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.875Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/check-bulk-write-status/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Verificar estado de Bulk Write ### Descripción Puedes ejecutar esta API para verificar manualmente el estado del [trabajo de escritura masiva](/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/create-bulk-write-job/#CreateBulkWriteJob) que iniciaste previamente. Si no habías configurado una URL de callback en tu solicitud JSON, debes verificar el estado del trabajo tú mismo ejecutando esta API. Debes usar el job_id que se te envió en la respuesta automática de estado in-progress cuando iniciaste la operación de escritura masiva, para verificar el estado del trabajo posteriormente. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/bulk/write/{job_id}</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto <p>El ID único del trabajo que se envió en la [respuesta de estado in-progress](/es/api/introduction/overview-and-prerequisites/#response-details) inicial después de que se ejecutó la API Bulk Write</p> #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.bulk.CREATE ### Detalles de la respuesta La respuesta JSON para el estado exitoso contendrá los detalles del trabajo ejecutado, junto con una URL de descarga, donde puedes [descargar un archivo de informe CSV](/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/download-bulk-write-result/#DownloadBulkWriteResult) que contendrá los detalles de la ejecución del trabajo. Listará todos los registros que fueron omitidos de la escritura junto con las razones. La respuesta JSON para el estado fallido contendrá los detalles del trabajo ejecutado, junto con una descripción del error ocurrido en el procesamiento del trabajo y sus detalles. curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/write/2000000110044 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "In-Progress", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 } "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv", } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:33 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "Completed", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 } "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:25 PM", "results": { "download_url": "https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/bulk/write/2000000110013/download", "description": "Bulk WRITE job completed. ", "details": [ { "table_id": 3376000000165511, "records_processed": 176 } ] } } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000110044, "status": "Failed", "operation": "insert", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 } "query": [ { "table_id": 3376000000165511, "details": { "object_url" : "https://zylker-emp-development.zohostratus.com/employees/emp_rec.csv" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src": "ZCatalyst", "operation": "bulkwriteAPI" }, "params": { "project_name": "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 3000000006111, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 05, 2020 07:25 PM", "results": { "description": "The reference_column 'DeptID' in fk_mapping of table 3376000000165511 is not a unique column", "details": [ ] } } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Descargar resultado de Bulk Write" description: "Esta API te permite descargar el resultado de un trabajo de escritura masiva exitoso que iniciaste previamente." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.875Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/download-bulk-write-result/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Descargar resultado de Bulk Write ### Descripción Puedes ejecutar esta API para descargar el resultado de un trabajo de escritura masiva exitoso que iniciaste. Esta URL también se enviará en la respuesta JSON para el estado exitoso. El archivo CSV descargado contendrá los detalles de la ejecución del trabajo. Listará todos los registros que fueron omitidos de la escritura junto con las razones. Nota: La URL de descarga será válida por **1 día** después de su generación. El enlace expirará después de ese período de tiempo, y no podrás obtener el archivo CSV de resultados que contiene los detalles del trabajo. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/bulk/write/{job_id}/download</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto <p>El ID único del trabajo que se envió en la [respuesta de estado in-progress](/es/api/introduction/overview-and-prerequisites/#response-details) inicial después de que se ejecutó la API Bulk Write</p> #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.bulk.CREATE ### Detalles de la respuesta El archivo de resultados de la escritura masiva se descargará automáticamente al directorio configurado en tu sistema después de que ejecutes esta API. **Formato de archivo:** Archivo ZIP que contiene el archivo CSV de resultados Archivo de resultados de ejemplo que muestra los detalles de un trabajo de escritura masiva: curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/write/2000000110044/download \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" ### Lectura masiva de filas -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear trabajo de lectura masiva" description: "Esta API activa la operación de lectura masiva para obtener registros de una tabla en Data Store de forma masiva" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.875Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/create-bulk-read-job/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Lectura masiva de registros La operación de lectura masiva puede leer miles de registros de una tabla específica en Data Store y generar un archivo CSV con los resultados de la operación de lectura, si el trabajo se ejecuta correctamente. Esta operación intensiva en datos se puede realizar en una sola ejecución de API. Catalyst admite tres APIs para la operación de lectura masiva: una API para crear la lectura masiva, una API para verificar el estado de la lectura masiva para comprobar el estado de la ejecución del trabajo manualmente, y una API para descargar el resultado de la lectura masiva para descargar los resultados. También puedes configurar una URL de callback para habilitar la publicación automática de las respuestas de estado del trabajo en ella. Nota: También puedes realizar la operación de lectura masiva usando Catalyst CLI. Consulta la documentación de CLI para importación y exportación de Data Store. # Crear un trabajo de lectura masiva ### Descripción Esta API activa la operación de lectura masiva para obtener los registros de la tabla en Data Store que coincidan con los criterios que especifiques en el JSON de entrada. La tabla se identifica usando su ID de tabla único o el nombre de la tabla. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{projectId}/bulk/read</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.bulk.READ #### Propiedades del JSON de solicitud La entrada para la solicitud de la API de lectura masiva debe enviarse en formato JSON. Los parámetros de la solicitud se explican a continuación. El ID único de la tabla o el nombre de la tabla. Puedes obtener el ID de la tabla desde Data Store o desde la URL cuando la tabla está abierta en la consola. La sección donde puedes definir las condiciones y criterios para el trabajo de lectura masiva El archivo CSV generado como resultado del proceso de lectura masiva contiene doscientos mil registros en una página. El valor de página '1' indica que los primeros doscientos mil registros que coincidan con tu consulta serán exportados. Puedes obtener registros subsiguientes aumentando el valor de página. Por ejemplo, si deseas obtener registros del rango 200,001 a 400,000, debes especificar el valor de página como '2'. Valor predeterminado: 1 Columnas específicas en los registros que necesitan obtenerse de la tabla. Si no especificas las columnas, se seleccionarán y obtendrán todas las columnas. <br> Puedes incluir múltiples columnas en un array. Consulta la ventana de código de la solicitud de ejemplo. Un conjunto de condiciones en base a las cuales se obtendrán los registros El operador que vinculará los grupos de criterios entre sí. <br> Operadores compatibles: AND, OR <br> Si defines dos o más grupos de criterios, puedes usar el operador AND o OR en tu solicitud. Por ejemplo, puedes especificar un criterio como "column1 equal value 1 AND column2 contains value 2" en el formato especificado en la sección anterior. <br> Nota: No podrás usar combinaciones de ambos operadores en una sola solicitud de API. Puedes usar AND o OR en una solicitud. Puedes incluir hasta 25 conjuntos de criterios en esta sección. El ejemplo muestra 3 conjuntos de criterios. <br> Nota: Solo puedes incluir un grupo general con un operador de grupo en una sola solicitud de API. Nombre de la columna específica de la tabla para la cual se debe definir el criterio El operador de comparación que coincide el nombre de la columna con el valor del criterio <br> Comparadores compatibles: equal, not_equal, greater_than, greater_equal, less_than, less_equal, starts_with, ends_with, contains, not_contains, in, not_in, between, not_between <br> Nota:<br> * Puedes especificar múltiples valores para los comparadores in y not_in, separados por comas. * Catalyst solo admite el comparador equal para una columna cifrada. No podrás usar otros comparadores como criterio para una columna cifrada. El valor para la columna específica en el registro que necesitas definir como criterio La sección donde puedes definir las propiedades de la URL de callback, donde se enviarán las respuestas JSON automáticas de los estados del trabajo La URL donde se enviarán las respuestas automáticas usando el método HTTP POST, cada vez que cambie el estado del trabajo. La información sobre los detalles del trabajo estará contenida en el cuerpo de la respuesta JSON. <br> Si no configuras una URL de callback, debes verificar manualmente el estado del procesamiento del trabajo cuando lo necesites, usando la [API para verificar el estado de la lectura masiva](/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/check-bulk-read-status/#CheckBulkReadStatus). Encabezados que necesitas que se pasen en la respuesta JSON a la URL de callback. <br> Debes especificar los encabezados como:<br> *{* <br> *"{header_name_1}" : "{header_value_1}",*<br> *"{header_name_2}" : "{header_value_2}"*<br> *}* <br> y así sucesivamente. Consulta el código de la solicitud de ejemplo. Parámetros que necesitas que se añadan a la URL de callback <br> Debes especificar los parámetros como:<br> *{* <br> *"{param_name_1}" : "{param_value_1}",*<br> *"{param_name_2}" : "{param_value_2}"*<br> *}* <br> y así sucesivamente. Consulta el código de la solicitud de ejemplo. ### Detalles de la respuesta Hay tres estados de procesamiento del trabajo que generarán tres respuestas diferentes: * **In-Progress:** Cuando ejecutas la API, Catalyst te enviará inmediata y automáticamente una respuesta indicando que la ejecución del trabajo está en progreso. Si configuraste una URL de callback en la solicitud, la respuesta también se publicará en la URL en el formato que definiste. La respuesta contendrá un parámetro job_id que puedes usar para verificar el estado de la ejecución del trabajo en respuestas subsiguientes, si no configuraste una URL de callback. * **Success:** La respuesta del estado exitoso contendrá una URL de descarga, donde puedes descargar un archivo CSV que contiene los registros que coinciden con tu consulta. Si no configuraste una URL de callback, esta respuesta no será enviada por Catalyst automáticamente. * **Failed:** La respuesta del estado fallido contendrá una descripción del error ocurrido y los detalles. Si no configuraste una URL de callback, esta respuesta no será enviada por Catalyst automáticamente. curl -X POST \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/read \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910***************************16.2f****************************57" \ -d '{ "table_identifier": "EmpDetails", "query" : { "page" : "1", "select_columns" : [ "EmpID", "EmpName", "Department" ], "criteria": { "group_operator": "or", "group": [ { "column_name": "Department", "comparator": "equal", "value": "Marketing" } , { "column_name": "EmpID", "comparator": "greater_than", "value": "1000" } , { "column_name": "EmpName", "comparator": "starts_with", "value": "S" } ] } }, "callback" : { "url" : "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers" : { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params" : { "project_name" : "EmployeeDatabase" } } }' { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000118004, "status": "In-Progress", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:06 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000118004, "status": "In-Progress", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:06 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000117007, "status": "Failed", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "ShipmentTracking", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:00 PM", "results": { "description": "The column ID in select_columns is invalid", } } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Verificar estado de lectura masiva" description: "Esta API te permite verificar manualmente el estado de un trabajo de lectura masiva que iniciaste previamente." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.876Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/check-bulk-read-status/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Verificar estado de lectura masiva ### Descripción Puedes ejecutar esta API para verificar manualmente el estado del trabajo de lectura masiva que iniciaste previamente. Si no configuraste una URL de callback en tu solicitud JSON, debes verificar el estado del trabajo tú mismo ejecutando esta API. Debes usar el job_id que se te envía en la respuesta automática de estado en progreso cuando inicias la operación de lectura masiva, para verificar el estado del trabajo posteriormente. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/bulk/read/{job_id}</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto <p>El ID único del trabajo que se envió en la respuesta inicial de estado en progreso después de ejecutar la API de lectura masiva</p> #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.bulk.READ ### Detalles de la respuesta La respuesta JSON para el estado exitoso contendrá los detalles del trabajo ejecutado, junto con una URL de descarga donde puedes descargar un archivo CSV que contendrá una lista de registros que coinciden con la consulta de tu trabajo de lectura masiva. La respuesta JSON para el estado fallido contendrá los detalles del trabajo ejecutado, junto con una descripción del error que ocurrió en el procesamiento del trabajo y sus detalles, como las filas que se omitieron de la lectura y las razones. curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/read/2000000118004 \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000118004, "status": "In-Progress", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:06 PM" } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000118004, "status": "Completed", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:06 PM", "results": { "download_url": "https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/bulk/read/2000000117007/download", "description": "Bulk READ job 2000000117007 completed.", "details": [ { "table_id": 3376000000165541, "records_processed": 21, "more_records": false } ] } } } { "status": "success", "data": { "job_id": 2000000117007, "status": "Failed", "operation": "read", "project_details": { "project_name": "EmployeeDatabase", "id": 4000000006007 }, "query": [ { "table_id": 3376000000165541, "details": { "page": "1" } } ], "callback": { "url": "https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php", "headers": { "src" : "ZCatalyst", "operation" : "bulkreadAPI" }, "params": { "project_name" : "EmployeeDatabase" } }, "created_by": { "zuid": 1019540152, "is_confirmed": true, "email_id": "emma@zylker.com", "first_name": "Amelia", "last_name": "Burrows", "user_id": 671930409 }, "created_time": "Oct 06, 2020 07:00 PM", "results": { "description": "The column ID in select_columns is invalid", } } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Descargar resultado de lectura masiva" description: "Esta API te permite descargar el resultado de un trabajo de lectura masiva exitoso que iniciaste previamente." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.876Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/download-bulk-read-result/" service: "Cloud Scale" -------------------------------------------------------------------------------- # Descargar resultado de lectura masiva ### Descripción Puedes ejecutar esta API para descargar el resultado de un trabajo de lectura masiva exitoso que iniciaste. Esta URL también se enviará en la respuesta JSON para el estado exitoso. El archivo CSV descargado con los resultados contendrá una lista de todos los registros que coinciden con la consulta de tu trabajo de lectura masiva. Nota: La URL de descarga será válida durante **1 día** después de su generación. El enlace expirará después de ese período de tiempo y no podrás obtener el archivo CSV con los resultados que contiene los detalles del trabajo. ### Detalles de la solicitud #### URL de solicitud <p>{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/bulk/read/{job_id}/download</p> El dominio específico del DC para acceder a Catalyst API El ID único del proyecto El ID único del trabajo que se envió en la respuesta inicial de estado en progreso después de ejecutar la API de lectura masiva #### Encabezados de solicitud **Authorization:** Zoho-oauthtoken {oauth_token} <br> **Encabezados opcionales** <br> **CATALYST-ORG:** {org_id} **Environment:** Development #### Scope ZohoCatalyst.tables.bulk.READ ### Detalles de la respuesta El archivo con los resultados de la lectura masiva se descargará automáticamente en el directorio configurado en tu sistema después de ejecutar esta API. **Formato de archivo:** Archivo ZIP que contiene el archivo CSV con los resultados Archivo de resultados de ejemplo que muestra los detalles de un trabajo de lectura masiva: curl -X GET \ https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/bulk/read/2000000118004/download \ -H "Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*16.2f*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*57" --- ## SDK — Android — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear una nueva instancia de Data Store" description: "Catalyst Data Store es un sistema de gestión de bases de datos relacionales basado en la nube que almacena los datos persistentes de tu aplicación en forma de tablas." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.879Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/create-data-store-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Data Store - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/authentication/add-new-user/#AddNewUser) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Data Store es un sistema de gestión de bases de datos relacionales basado en la nube que almacena los datos persistentes de tu aplicación a través de tablas. ### Crear una nueva instancia de Data Store Para acceder al Data Store de un proyecto de Catalyst, puedes crear una instancia del Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de instancia. Esto evitará llamadas innecesarias al servidor. Debes llamar al método **getDataStoreInstance()** como se muestra en la sintaxis de código a continuación, para obtener la instancia de Data Store correctamente: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance(): ZCatalystDataStore -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear una nueva instancia de tabla" description: "Puedes crear una instancia de tabla para una tabla particular en Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de instancia." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.879Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/create-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Tables (/es/cloud-scale/help/data-store/tables) - Data Store - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Crear una nueva instancia de tabla Puedes crear una instancia de tabla para una tabla particular en Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de instancia. Esto evita llamadas innecesarias al servidor. Se puede crear una instancia de tabla llamando al método **getTableInstance()** de cualquiera de las dos maneras mencionadas a continuación. El &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizado en ambos métodos es la instancia definida en la página de instancia de Data Store. ### Crear una instancia de tabla por su ID Puedes crear una instancia de tabla pasando el ID de la tabla específica como argumento al método getTableInstance(), como se muestra en la sintaxis de código a continuación: &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getTableInstance( id: Long ): ZCatalystTable **Parámetros**: * **id**: El ID único de la tabla específica para la cual se necesita crear la instancia A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance(2823000000017011) //Reemplaza esto con tu Table ID ### Crear una instancia de tabla por su nombre Alternativamente, puedes crear una instancia de tabla pasando el nombre de la tabla específica como argumento al método **getTableInstance()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación: &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getTableInstance( identifier: String ): ZCatalystTable **Parámetros**: * **identifier**: El nombre de la tabla específica para la cual se necesita crear la instancia A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de columna" description: "Puedes obtener los metadatos de todas las columnas o de una columna específica de una tabla de Data Store de la instancia dada por su ID o nombre." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.880Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Columns (/es/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Coulumns - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de columna ### Obtener los metadatos de una columna específica Puedes obtener los metadatos de una columna específica de una tabla de Data Store de la instancia dada llamando al método **getColumn()**. Si la operación es exitosa, este método puede devolver los metadatos de la columna, como su tipo de dato, valor predeterminado o longitud máxima, o si es de solo lectura, única u obligatoria. Los metadatos de una columna específica se pueden obtener de dos maneras diferentes. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en ambos métodos es la instancia definida en la página de instancia de tabla. #### i. Obtener una columna por su ID Puedes recuperar los metadatos de una columna específica pasando el ID de la columna como argumento al método getColumn(), como se muestra en la sintaxis de código a continuación: &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumn( id: Long, success: (ZCatalystColumn) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ZCatalystColumn&gt;&gt;? **Parámetros**: * **id**: El ID único de columna de la columna particular que necesita recuperarse A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla table.getColumn(2823000000017733, //Reemplazar con el ID de la columna { column -> println("Get Column success") println("The name of the column is: ${column.name}") }, { exception -> println("Get column failed! $exception") }) #### ii. Obtener una columna por su nombre Puedes recuperar los metadatos de una columna específica pasando el nombre de la columna como argumento al método getColumn(), como se muestra en la sintaxis de código a continuación: &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumn( name: String, success: (ZCatalystColumn) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ZCatalystColumn&gt;&gt;? **Parámetros**: * **name**: El nombre de la columna particular que necesita recuperarse A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla table.getColumn("DepartmentName", //Reemplaza esto con el nombre de tu columna { column -> println("Get Column Success") println("The ID of the column is: ${column.id}") }, { exception -> println("Get column failed! $exception") }) ### Obtener los metadatos de todas las columnas Puedes recuperar los metadatos de todas las columnas de una tabla de la instancia dada usando el método **getColumns()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. Si la operación es exitosa, este método puede devolver los metadatos de todas las columnas de la tabla específica. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumns( success: (List&lt;ZCatalystColumn&gt;) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystColumn&gt;&gt;&gt;? A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla table.getColumns( { columns -> println("Get Columns success") for (column in columns) { println("${column.name}") } }, { exception -> println("Get Columns failed! $exception.") } ) -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener filas" description: "Puedes recuperar una fila específica o todas las filas, incluso con paginación, de una tabla de Data Store de la instancia dada." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.880Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Get All Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener filas ### Obtener una fila específica Puedes recuperar una fila específica de una tabla de Data Store de la instancia dada usando el método **getRow()**. Esto se hace pasando el ROWID único de la fila como argumento a este método, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRow( id: Long, success: (ZCatalystRow) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;? **Parámetros**: * **id**: El ROWID único de la fila particular que necesita recuperarse A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla table.getRow(2823000000014176, //Reemplazar con el ID de la fila { row -> println("Get Row Success") println(" The row details are: ${row.getData()}") }, { exception -> println("Get row failed! $exception") }) <br> ### Obtener filas mediante paginación Puedes recuperar todas las filas de una tabla en Data Store incorporando paginación en tu código. La paginación te permite obtener las filas de una tabla en lotes o páginas a través de iteraciones. Por ejemplo, si necesitas que las filas se obtengan en lotes de 100 como páginas individuales, puedes definir el número máximo de filas a obtener en cada página y especificar la cantidad usando **maxRows** como se muestra a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en los fragmentos de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows(maxRows: Int, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;, ResponseInfo) -> Unit, failure: ((ZCatalystException) -&gt; Unit)? = null): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **Parámetros**: * **maxRows**: El número máximo de filas a obtener en esta iteración A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRows( 10, { rows, info -&gt;{ println("The token for next set of rows - ${info.nextToken}") println("Boolean to know if there are records in next page - ${info.moreRecords}") } }, { exception -&gt; println("Failed to get the rows! $exception") }) Además, después de cada ejecución del bucle, recibirás una cadena de token en la respuesta que autoriza la obtención subsiguiente de datos. Puedes obtener este token a través de info.nextToken y pasarlo como valor para nextToken durante la iteración subsiguiente. Durante la primera ejecución del bucle, la cadena nextToken no se pasa. También puedes verificar el número de filas pendientes por obtener a través de info.moreRecords como se muestra en el fragmento de código. Puedes obtener el siguiente conjunto de filas pasando el nextToken así como maxRows si necesitas que la paginación continúe. Esto se puede hacer como se muestra a continuación. &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows(nextToken: String, maxRows: Int, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;, ResponseInfo) -> Unit, failure: ((ZCatalystException) -&gt; Unit)? = null): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **Parámetros**: * **maxRows**: El número máximo de filas a obtener en esta iteración * **nextToken**: El token de autorización para obtener el siguiente conjunto de filas A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRows( "1000.6f********" , 20 , { rows, info ->{ println("The token for next set of rows - ${info.nextToken}") println("Boolean to know if there are records in next page - ${info.moreRecords}") } }, { exception -> println("Failed to get the rows! $exception") }) Puedes obtener la información de nextToken y moreRecords hasta que info.moreRecords devuelva FALSE. Si prefieres obtener todas las filas pendientes después de la primera iteración y no deseas establecer un límite de maxRows, puedes hacerlo de la siguiente manera: &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows(nextToken: String, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;, ResponseInfo) -&gt; Unit, failure: ((ZCatalystException) -&gt; Unit)? = null): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **Parámetros**: * **nextToken**: El token de autorización para obtener el siguiente conjunto de filas A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRows( "1000.6f********", { rows, info ->{ println("The token for next set of rows - ${info.nextToken}") println("Boolean to know if there are records in next page - ${info.moreRecords}") } }, { exception -> println("Failed to get the rows! $exception") }) Esto hará que info.moreRecords devuelva FALSE. <br> ### Obtener todas las filas Puedes recuperar todas las filas de una tabla de la instancia dada usando el método **getRows()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. Si la operación es exitosa, este método devolverá todas las filas de la tabla sin filtros ni condiciones. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows( success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;,ResponseInfo) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)?= null): ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: val table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails") //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla table.getRows( { rows, info ->{ println("The token for next set of rows - ${info.nextToken}") println("Boolean to know if there are records in next page - ${info.moreRecords}") } }, { exception -> println("Failed to get the rows! $exception") }) Nota: Dado que esta es una operación para obtener todas las filas, puedes ignorar el info.nextToken. Esto devolverá todas las filas disponibles sin paginación. El info.moreRecords también devolverá FALSE si se obtuvieron todas las filas. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener valor de columna de una fila" description: "Puedes recuperar el valor de una columna específica en una fila de una tabla de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.881Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/get-column-value-from-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Columns (/es/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Columns - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener valor de columna de una fila Puedes recuperar el valor de una columna específica en una fila de una tabla de Data Store usando el método getFieldValue(). Por ejemplo, si necesitas el valor de una sola columna llamada 'Employee ID' en una fila, puedes usar este método para obtener ese valor específico. Debes pasar el nombre del campo de la columna como argumento al método getFieldValue(), como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRow( id : Long, success: (ZCatalystRow) → ZCatalystRow.getFieldValue(fieldAPIName: String): Any, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;? **Parámetros**: * **id**: El ROWID único de la fila particular que necesita recuperarse * **fieldAPIName**: El nombre de la columna cuyo valor necesita obtenerse A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRow(2823000000054062, // Reemplaza esto con el nombre de tu tabla and the ROWID of the row { row -> println(" The value of 'Employee ID' field is :${row.getFieldValue("EmployeeID")}") //Reemplaza esto con el nombre de tu columna }, { exception -> println("Failed to get the column value! $exception") }) -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear una nueva instancia de fila" description: "Puedes crear una nueva instancia de fila para una tabla particular en Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.881Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/create-row-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Crear una nueva instancia de fila Puedes crear una nueva instancia de fila para una tabla particular en Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de instancia. Esto evita llamadas innecesarias al servidor. Se puede crear una instancia de fila llamando al método **newRow()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado aquí es la instancia definida en la página de instancia de tabla. <br /> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.newRow(): ZCatalystRow <br /> A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: <br /> val rowInstance = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").newRow() //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear filas" description: "Puedes crear una nueva instancia de fila para una tabla particular en Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de instancia." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.881Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/create-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Crear filas ### Crear una fila única Puedes crear una nueva fila en una tabla de Data Store de la instancia dada usando el método **newRow()**. Debes establecer los valores de las filas en la tabla, especificando el nombre de la columna y el valor de fila correspondiente como un par clave-valor. El &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. &lt;ROW_INSTANCE&gt;.create( success: (ZCatalystRow) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? Nota: Si una columna fue creada con la propiedad is_unique o is_mandatory habilitada, debes asegurarte de que el valor sea único o se pase obligatoriamente, respectivamente. También debes asegurarte de que los datos que pases para una columna sean del tipo de dato configurado en la columna. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: val row = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").newRow() //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla row.setColumnValue("Department_Name", "Marketing") //Reemplaza esto con el nombre de tu columna and its value row.setColumnValue("Employee_ID", "109223") //Reemplaza esto con el nombre de tu columna and its value row.setColumnValue("Employee_Name", "Robert Smith") //Reemplaza esto con el nombre de tu columna and its value row.create( { success -> println("New row created successfully $success") }, { exception -> println("Failed to create a new row! $exception") } ) ### Crear múltiples filas Catalyst Android SDK te permite crear múltiples filas a la vez en una tabla de la instancia dada. Esto se hace pasando un array que contiene las filas que necesitan insertarse en la tabla. El array se pasa como argumento al método **createRows()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.createRows( rows: ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **Parámetros**: * **rows**: El array de filas a crear A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").createRows( //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla rowsList, //Establecer los nombres y valores de las columnas y añadirlos a un arrayList { rows -> println("The IDs of the rows that were successfully created are listed below:") for (row in rows){ println("${row.id}") } }, { exception -> println("Add Rows Failed! $exception") }) -------------------------------------------------------------------------------- title: "Actualizar filas" description: "Puedes actualizar una fila específica o todas las filas en una tabla de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.881Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Rows (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Update Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Actualizar filas ### Actualizar una fila específica Puedes actualizar una fila específica en una tabla de Data Store usando el método **update()**. Esto te permite actualizar los valores de una o más columnas de la fila pasando los valores modificados de las columnas como pares clave-valor. El &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. &lt;ROW_INSTANCE&gt;.update( success: (ZCatalystRow) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRow(2823000000095003, //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla y el ROWID de la fila { row -> row.setColumnValue("Employee_Name", "Morgan Jones") row.update( { success -> println("Row updated successfully $success") }, { exception -> println("Failed to update the row $exception") } ) }) ### Actualizar todas las filas Puedes actualizar múltiples filas en una tabla pasando un array de las filas como argumento al método **updateRows()**. Esto te permite actualizar los valores de una o más columnas de las filas, pasando los valores modificados de las columnas como pares clave-valor. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.updateRows( rows: ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;, success: (List&lt;ZCatalystRow&gt;) → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;ZCatalystResponse&lt;ArrayList&lt;ZCatalystRow&gt;&gt;&gt;? **Parámetros**: * **rows**: El array de filas a actualizar A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").updateRows( //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla rowsList, //Establecer los nombres y valores de las columnas y añadirlos a un arrayList { println(">>>> Rows updated successfully $it") }, { println(">>>> Update Rows Failed $it") }) -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminar una fila" description: "Catalyst Android SDK te permite eliminar una fila individual de una tabla específica de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.881Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/android/v2/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Delete Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminar una fila Catalyst Android SDK te permite eliminar una fila individual de una tabla específica de Data Store. Sin embargo, no podrás eliminar múltiples filas a la vez. Puedes eliminar una fila de una tabla de cualquiera de estas dos maneras: ### Eliminar una fila pasando el ID de fila a la instancia de tabla Puedes eliminar una fila de una tabla pasando el ROWID de la fila como argumento al método **deleteRow()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.deleteRow( rowId: Long, success: () → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;Unit&gt;? **Parámetros**: * **rowId**: El ROWID único de la fila que se va a eliminar. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("Project").deleteRow(2823000000098007, //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla y el ROWID de la fila { println("Row deleted successfully $it") }, { exception -> println("Delete Row failed $exception") }) ### Eliminar una fila pasando la instancia de fila Puedes eliminar una fila de una tabla simplemente llamando al método **delete()** para la instancia de fila. El &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. &lt;ROW_INSTANCE&gt;.delete( success: () → Unit, failure: ((ZCatalystException) → Unit)? ): ZCatalystRequest&lt;Unit&gt;? A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("EmployeeDetails").getRow(2823000000095003, //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla y el ROWID de la fila { row -> row.delete( { println("Row deleted successfully") }, { exception -> println("Delete row failed $exception") } )}, { exception -> println("Exception occured $exception") }) --- ## SDK — Flutter — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear una nueva instancia de Data Store" description: "Puedes crear una instancia de Data Store para acceder a las funcionalidades de Data Store en Flutter SDK." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.882Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/create-data-store-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Data Store - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/authentication/add-new-user/#AddNewUser) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Data Store es un sistema de gestión de bases de datos relacionales basado en la nube que almacena los datos persistentes de tu aplicación a través de tablas. ### Crear una nueva instancia de Data Store Para acceder al Data Store de un proyecto de Catalyst, puedes crear una instancia de Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de la instancia. Esto evitará llamadas innecesarias al servidor. Debes llamar al método **getDataStoreInstance()** como se muestra en la sintaxis de código a continuación, para obtener la instancia de Data Store exitosamente: ZCatalystDataStore dataStore = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear una nueva instancia de tabla" description: "Puedes crear una instancia de tabla para una tabla particular en Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de la instancia." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.882Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/create-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Tables (/es/cloud-scale/help/data-store/tables) - Data Store - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Crear una nueva instancia de tabla Puedes crear una instancia de tabla para una tabla particular en Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de la instancia. Esto evita llamadas innecesarias al servidor. Una instancia de tabla se puede crear llamando al método **getTableInstance()** de cualquiera de las dos maneras mencionadas a continuación. El &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizado en ambos métodos es la instancia definida en la página de instancia de Data Store. ### Crear una instancia de tabla por su ID Puedes crear una instancia de tabla pasando el ID de tabla particular como argumento al método getTableInstance(), como se muestra en la sintaxis de código a continuación: ZCatalystTable &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getTableInstance(String identifier) **Parámetros**: * **identifier**: El ID único de tabla de la tabla específica para la cual se necesita crear la instancia A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: var table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance("2823000000017011") <br> ### Crear una instancia de tabla por su nombre Alternativamente, puedes crear una instancia de tabla pasando el nombre de la tabla particular como argumento al método **getTableInstance()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación: &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getTableInstance( String identifier ) **Parámetros**: * **identifier**: El nombre de la tabla específica para la cual se necesita crear la instancia A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: var table = ZCatalystApp.getInstance().getDataStoreInstance().getTableInstance(identifier: "Products"); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de columna" description: "Puedes obtener los metadatos de todas las columnas o de una columna específica de una tabla de Data Store de la instancia dada por su ID o nombre." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.882Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Columns (/es/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Coulumns - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de columna ### Obtener los metadatos de una columna específica Puedes obtener los metadatos de una columna específica de una tabla de Data Store de la instancia dada llamando al método **getColumn()**. Si la operación es exitosa, este método puede devolver los metadatos de la columna, como su tipo de dato, valor predeterminado o longitud máxima, o si es de solo lectura, única u obligatoria. Los metadatos de una columna específica se pueden obtener de dos maneras diferentes. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en ambos métodos es la instancia definida en la página de instancia de tabla. #### i. Obtener una columna por su ID Puedes recuperar los metadatos de una columna específica pasando el ID de columna como argumento al método getColumn() en formato String, como se muestra en la estructura de código a continuación: Future<(APIResponse, ZCatalystColumn)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumn(String identifier) **Parámetros**: * **identifier**: El ID único de columna de la columna particular que necesita ser recuperada A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: try { var (response, column) = await app .getDataStoreInstance() .getTableInstance('Projects') .getColumn('1624000000139101'); print(column.id) } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } #### ii. Obtener una columna por su nombre Puedes recuperar los metadatos de una columna específica pasando el nombre de la columna como argumento al método getColumn(), como se muestra en la sintaxis de código a continuación: Future<(APIResponse, ZCatalystColumn)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumn(String identifier) **Parámetros**: * **identifier**: El nombre de la columna particular que necesita ser recuperada A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: try { var (response, column) = await app .getDataStoreInstance() .getTableInstance('Projects') .getColumn('Category'); print(column.id); } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } <br> ### Obtener los metadatos de todas las columnas Puedes recuperar los metadatos de todas las columnas de una tabla de la instancia dada usando el método **getColumns()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. Si la operación es exitosa, este método puede devolver los metadatos de todas las columnas de la tabla específica. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. Future<(APIResponse, List&lt;ZCatalystColumn&gt;)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getColumns() A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: try { var (response, columns) = await app .getDataStoreInstance() .getTableInstance('Projects') .getColumns(); for (var column in columns) { print(column.name); } } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener filas" description: "Puedes recuperar una fila específica o todas las filas de una tabla de Data Store de la instancia dada." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.882Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Get All Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener filas ### Obtener una fila específica Puedes recuperar una fila específica de una tabla de Data Store de la instancia dada usando el método **getRow()**. Esto se hace pasando el ROWID único de la fila como argumento a este método, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. Future<(APIResponse, ZCatalystRow)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRow(int id) **Parámetros**: * **id**: El ROWID único de la fila particular que necesita ser recuperada A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: try { ZCatalystTable table = app.getDataStoreInstance().getTableInstance('Projects'); var (response, row) = await table.getRow(1624000000139040); print(row.id); } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } <br> ### Obtener todas las filas Puedes recuperar todas las filas de una tabla de la instancia dada usando el método **getRows()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. Si la operación es exitosa, este método devolverá todas las filas de la tabla sin ningún filtro o condición. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. Future<(APIResponse, List)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.getRows() A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: try { var (response, rows, resInfo) = await app .getDataStoreInstance() .getTableInstance('Projects') .getRows(); for (var row in rows) { print(row.getData()); } } on ZCatalystException catch (ex) { print(ex.toString()); } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener valor de columna de una fila" description: "Puedes recuperar el valor de una columna específica en una fila de una tabla de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.882Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/get-column-value-from-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Columns (/es/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Columns - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener valor de columna de una fila Puedes recuperar el valor de una columna específica en una fila de una tabla de Data Store usando el método getColumnValue(). Por ejemplo, si necesitas el valor de una sola columna llamada 'product_name' en una fila, puedes usar este método para obtener ese valor específico. Debes pasar el nombre de la columna como argumento al método getColumnValue(), como se muestra en la sintaxis de código de ejemplo. Primero debes obtener una instancia de la fila como se muestra a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. dynamic &lt;ROWINSTANCE&gt;.getColumnValue() **Parámetros**: * **id**: El ROWID único de la fila particular que necesita ser recuperada A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: var table = dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products'); try{ var (response, table) = await table.getRow(id: 2823000000014176) print("quantity: ${row.getColumnValue("quantity")}") } on ZCatalystException catch (ex) { print("GET ROW FAILED: $ex"); } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear una nueva instancia de fila" description: "Puedes crear una nueva instancia de fila para una tabla particular en Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.882Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/create-row-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Crear una nueva instancia de fila Puedes crear una nueva instancia de fila para una tabla particular en Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de la instancia. Esto evita llamadas innecesarias al servidor. Una instancia de fila se puede crear llamando al método **newRow()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado aquí es la instancia definida en la página de instancia de tabla. <br /> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.newRow() <br /> A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: <br /> var row = ZCatalystApp.getInstance() .getDataStoreInstance() .getTableInstance(identifier: 'Products') .newRow(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear filas" description: "Puedes crear una nueva instancia de fila para una tabla particular en Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de la instancia." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.882Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/create-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Crear filas ### Crear una sola fila Puedes crear una nueva fila en una tabla de Data Store de la instancia dada usando el método **newRow()**. Debes establecer los valores de las filas en la tabla, especificando el nombre de la columna y el valor de fila correspondiente como un par clave-valor. El &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. Future<(APIResponse, ZCatalystRow)> &lt;ROW_INSTANCE&gt;.create() Nota: Si una columna fue creada con la propiedad is_unique o is_mandatory habilitada, debes asegurarte de que el valor sea único o se pase obligatoriamente, respectivamente. También debes asegurarte de que los datos que pases para una columna sean del tipo de dato configurado de la columna. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo con la creación de una instancia de fila: var row = ZCatalystApp.getInstance() .getDataStoreInstance() .getTableInstance(identifier: 'Products') .newRow(); //Definir la instancia de fila para la tabla y pasar los datos clave-valor de la fila row.setColumnValue('product_name', 'power_bank'); row.setColumnValue('product_price', 2000); row.setColumnValue('product_quantity', 2); try { var (response, row) = await row.create(); print('New row created successfully : ${row.id}'); } on ZCatalystException catch (ex) { print('Failed to create the row: $exception'); } <br> ### Crear múltiples filas Catalyst Flutter SDK te permite crear múltiples filas a la vez en una tabla de la instancia dada. Esto se hace pasando una lista que contiene las filas que necesitan ser insertadas en la tabla. La lista se pasa como argumento al método **createRows()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. Future<(APIResponse, List&lt;ZCatalystRow&gt;)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.createRows(List&lt;ZCatalystRow&gt; rows) **Parámetros**: * **rows**: El array de filas a crear A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo con la creación de instancias de fila: List&lt;ZCatalystRow&gt; newRows = []; //Crear un array //Definir instancias de fila para las filas a crear ZCatalystRow row1 = dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products').newRow(); row1.setColumnValue('product_name', 'a'); row1.setColumnValue('product_price', 25); row1.setColumnValue('product_quantity', 50); ZCatalystRow row2 = dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products').newRow(); row2.setColumnValue('product_name', 'b'); row2.setColumnValue('product_price', 30); row2.setColumnValue('product_quantity', 40); ZCatalystRow row3 = dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products').newRow(); row3.setColumnValue('product_name', 'c'); row3.setColumnValue('product_price', 25); row3.setColumnValue('product_quantity', 70); //Agregar instancias de fila al arreglo newRows.add(row1); newRows.add(row2); newRows.add(row3); try{ var (response, rows) = await dataStore.getTableInstance(identifier: 'Products').createRows(rows: newRows); for (var row in rows) { print(row.id); //Acciones a ejecutar cuando se creen las filas correctamente } } on ZCatalystException catch (ex) { print('The IDs of the rows that were successfully created are listed below:') } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Actualizar filas" description: "Puedes actualizar una fila específica o todas las filas en una tabla de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.882Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Rows (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Update Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Actualizar filas ### Actualizar una fila específica Puedes actualizar una fila específica en una tabla de Data Store usando el método **update()** después de obtener la instancia de la fila. Esto te permite actualizar los valores de una o más columnas de la fila pasando los valores modificados de las columnas como pares clave-valor al método setColumnValue(). El &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. Future<(APIResponse, ZCatalystRow)> &lt;ROW_INSTANCE&gt;.update() A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo con la obtención de la instancia de fila: var (response, row) = ZCatalystApp.getInstance() .getDataStoreInstance() .getTableInstance(identifier: 'Products') .getRow(id: 2823000000014176) row.setColumnValue('product_quantity', '100'); //Pasar el nombre de la columna modificada y el valor en la fila try { var (response, row) = await row.update(); print('Row updated successfully ${row.getColumnValue('product_quantity')}'); } on ZCatalystException catch (ex) { print('Failed to update the row $exception'); } <br> ### Actualizar todas las filas Puedes actualizar múltiples filas en una tabla pasando una lista de las filas como argumento al método **updateRows()**. Debes obtener las instancias de fila para cada par clave-valor de columna que se actualizará en una fila y pasar los datos modificados a través del método setColumnValue(). Luego puedes agregar las instancias de fila a un array y pasar el array como argumento al método updateRows(), como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;TABLE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. Future<(APIResponse, List&lt;ZCatalystRow&gt;)> &lt;TABLE_INSTANCE&gt;.updateRows(List&lt;ZCatalystRow&gt; rows) **Parámetros**: * **rows**: La lista de filas que se actualizarán A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo con la obtención de la instancia de fila: List&lt;ZCatalystRow&gt; modifiedRows = []; //Crear un array var table = ZCatalystApp.getInstance() .getDataStoreInstance() .getTableInstance(identifier: 'Products'); //Crear instancia de la tabla try{ var (_, row) = await table.getRow(id: 2823000000014176); row.setColumnValue('product_price', '400'); modifiedRows.add(row); var (_, row) = await table.getRow(id: 2823000000014177); row.setColumnValue('product_price', '90'); modifiedRows.add(row); var (_, row) = await table.getRow(id: 2823000000014178); row.setColumnValue('product_price', '100'); modifiedRows.add(row); var (response, rows) = await table.updateRows(modifiedRows); } on ZCatalystException catch (ex) { print("Failed to update rows: $ex") } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminar una fila" description: "El SDK de Flutter de Catalyst te permite eliminar una fila individual de una tabla específica de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.882Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/flutter/v2/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Delete Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminar una fila El SDK de Flutter de Catalyst te permite eliminar una fila individual de una tabla específica de Data Store. Sin embargo, no podrás eliminar múltiples filas a la vez. Puedes eliminar una fila de una tabla obteniendo la instancia de la fila y pasándola al método delete(). El &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. Future&lt;void&gt; &lt;ROW_INSTANCE&gt;.delete() A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo con la obtención de la instancia de fila: ZCatalystTable table = app.getDataStoreInstance().getTableInstance('Products'); var (_, row) = await developers.getRow(1624000000139040); await row.delete(); --- ## SDK — iOS — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear una nueva instancia de Data Store" description: "Puedes obtener los detalles del usuario final actual de tu aplicación." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.883Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/create-data-store-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Data Store - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Data Store es un sistema de gestión de bases de datos relacionales basado en la nube que almacena los datos persistentes de tu aplicación en forma de tablas. ### Crear una nueva instancia de Data Store Para acceder al Data Store de un proyecto de Catalyst, puedes crear una instancia del Data Store y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de instancia. Esto evitará llamadas innecesarias al servidor. Debes llamar al método **getDataStoreInstance()** como se muestra en la sintaxis de código a continuación, para obtener la instancia de Data Store exitosamente: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : String) -> ZCatalystDataStore -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de columnas" description: "Puedes obtener los metadatos de todas las columnas o de una columna específica de una tabla de Data Store de la instancia dada por su ID o nombre." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.883Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Columns (/es/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Coulumns - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de columnas ### Obtener los metadatos de una columna específica Puedes obtener los metadatos de una columna específica de una tabla de Data Store de la instancia dada, llamando al método **getColumn()**. Si la operación es exitosa, este método puede devolver los metadatos de la columna como su tipo de dato, valor predeterminado, longitud máxima, o si es de solo lectura, única u obligatoria. Puedes recuperar los metadatos de una columna específica pasando el ID de columna como argumento al método getColumn(), como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizado aquí es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getColumn( id : Int64, completion : @escaping ( Result&lt; ZCatalystColumn, ZCatalystError &gt; ) -> Void ) **Parámetros**: * **id**: El ID de columna único de la columna particular que necesita ser recuperada * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devolverá los detalles de la columna. De lo contrario, devolverá un error. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : String).getColumn(id :1096000000002459 ) { ( result ) in //Reemplazar con el ID de la columna switch result{ case .success ( let column) : print(column.name) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### Obtener los metadatos de todas las columnas Puedes recuperar los metadatos de todas las columnas de una tabla de la instancia dada, usando el método **getColumns()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. Si la operación es exitosa, este método puede devolver los metadatos de todas las columnas de la tabla específica. El &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia creada anteriormente en la página de instancia de tabla. &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getColumns( completion : @escaping ( Result&lt; [ ZCatalystColumn ], ZCatalystError &gt; ) -> Void ) **Parámetros**: * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devolverá los detalles de todas las columnas en la tabla. De lo contrario, devolverá un error. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : "EmployeeDetails").getColumns{ ( result ) in // Reemplaza esto con el nombre de tu tabla switch result { case .success ( let columns) : for column in columns { print(column.name) } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener filas" description: "Puedes recuperar una fila específica o todas las filas, incluso con paginación, de una tabla de Data Store de la instancia dada." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.883Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Get All Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener filas ### Obtener una fila específica Puedes recuperar una fila específica de una tabla de Data Store de la instancia dada usando el método **getRow()**. Esto se hace pasando el ROWID único de la fila como argumento a este método, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de Data Store. &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getRow(id : Int64, completion: @escaping (Result&lt;ZCatalystRow, ZCatalystError&gt;) -> Void) **Parámetros**: * **id**: El ROWID único de la fila particular que necesita ser recuperada * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devolverá los detalles de la fila. De lo contrario, devolverá un error. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : "EmployeeDetails").getRow(id: 1096000000002845){( result ) in // Reemplaza esto con tu identificador de Tabla y ROW ID aquí switch result{ case .success ( let row) : print(row.id) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } <br> ### Obtener filas mediante paginación Puedes recuperar todas las filas de una tabla en Data Store incorporando paginación en tu código. La paginación te permite obtener las filas de una tabla en lotes o páginas a través de iteraciones. Por ejemplo, si necesitas que las filas se obtengan en lotes de 100 como páginas individuales, puedes definir el máximo de filas a obtener en cada página y especificar la cantidad usando **maxRows** como se muestra a continuación. Adicionalmente, después de cada ejecución del bucle, recibirás una cadena de token en la respuesta que autoriza la obtención subsiguiente de datos. Puedes pasar esto como el valor para nextToken durante la iteración subsiguiente. Durante la primera ejecución del bucle, la cadena nextToken no se pasa. El &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizado en los fragmentos de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de Data Store. &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getRows(nextToken : String?, maxRecord : String?, completion: @escaping (Result&lt;[ZCatalystRow], ZCatalystError&gt;) -&gt; Void) **Parámetros**: * **maxRows**: El número máximo de filas a obtener en esta iteración * **nextToken**: El token de autorización para obtener el siguiente conjunto de filas Si prefieres obtener todas las filas pendientes después de la primera iteración, puedes evitar pasar el límite de maxRows. Después de que todas las filas se hayan obtenido, la paginación estará completa. <br> ### Obtener todas las filas Puedes recuperar todas las filas de una tabla de la instancia dada, usando el método **getRows()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. Si la operación es exitosa, este método devolverá todas las filas de la tabla sin ningún filtro o condición. El &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de Data Store. &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.getRows(completion: @escaping (Result&lt;[ZCatalystRow], ZCatalystError&gt;) -> Void) **Parámetros**: * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devolverá los detalles de todas las filas. De lo contrario, devolverá un error. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier : "EmployeeDetails").getRows{ ( result ) in //Reemplaza esto con el nombre de tu tabla switch result{ case .success ( let rows) : for row in rows{ print(row.id) } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear una nueva instancia de fila" description: "Puedes crear una nueva instancia de fila para una tabla particular en Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.883Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/create-new-row-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Crear una nueva instancia de fila Puedes crear una nueva instancia de fila para una tabla particular en Data Store, y habilitar los métodos definidos en esta clase para acceder al objeto de instancia. Esto evita llamadas innecesarias al servidor. Una instancia de fila se puede crear llamando al método **newRow()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. El &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizado aquí es la instancia definida en la página de instancia de Data Store. &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.newRow() -> ZCatalystRow A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: let instance = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071" ).newRow() //Reemplazar con el ID de tu tabla -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener valor de columna de una fila" description: "Puedes recuperar el valor de una columna específica en una fila de una tabla de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.883Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/column-value-from-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Columns (/es/cloud-scale/help/data-store/columns) - Get Metadata of Columns - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener valor de columna de una fila Puedes recuperar el valor de una columna específica en una fila de una tabla de Data Store. Es decir, si necesitas el valor de la columna 'Employee ID' solamente en una fila, puedes recuperarlo usando esta operación. Puedes ejecutar esta operación de tres maneras, como se muestra a continuación. El &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizado en todas las secciones de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. ### Si conoces el tipo de dato de la columna: let data : &lt;T&gt; = try &lt;ROW_INSTANCE&gt;.getValue(forKey: "&lt;columnName&gt;") **Parámetros**: * **T**: Tipo de dato del valor esperado * **columnName**: Nombre de la columna que necesita ser obtenida A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).getRow(id: 1096000000002845) {( result ) in //Reemplaza esto con tu Table ID y ROWID switch result{ case .success ( let row) : do{ let data : String = try row.getValue(forKey: "EmpID") as! String print(data) } catch{ print("Error occured") } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### Si no conoces el tipo de dato de la columna: let data : &lt;T&gt;? = &lt;ROW_INSTANCE&gt;.getValue(forKey: "&lt;columnName&gt;") **Parámetros**: * **T**: Tipo de dato del valor esperado * **columnName**: Nombre de la columna que necesita ser obtenida A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).getRow(id: 1096000000002845) {( result ) in //Reemplaza esto con tu Table ID y Row ID switch result{ case .success ( let row) : let data :String? = row.getValue(forKey: "EmpID") print(data) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### Sin usar getValue(): let data : &lt;T&gt;? = &lt;ROW_INSTANCE&gt;[ "&lt;columnName&gt;" ] **Parámetros**: * **T**: Tipo de dato del valor esperado * **columnName**: Nombre de la columna que necesita ser obtenida ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).getRow(id: 1096000000002845) {( result ) in //Reemplaza esto con tu Table ID y Row ID switch result{ case .success ( let row) : let data :String? = row[ "EmpID" ] print(data) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener datos de fila" description: "Se pueden recuperar los datos reales de una fila específica." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.883Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/get-row-data/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Get Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener datos de fila Los datos reales de una fila específica se pueden recuperar usando el método getData(), como se muestra a continuación. Esto devuelve la fila en formato de diccionario. El &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizado en la sintaxis de código a continuación es la instancia generada en la página de instancia de fila. &lt;ROW_INSTANCE&gt;.getRow() -> [ String : Any? ] A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").getRow(id: 1096000000002845) {( result ) in //Reemplaza esto con tu Table ID y ROW ID switch result{ case .success ( let row) : let datas = row.getData() print(datas) case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Agregar valor de columna a una fila" description: "Puedes establecer el valor de una columna específica en una fila." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.883Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/add-column-value-to-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Get Metadata of Coulumns - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-columns-metadata/#GetAllColumnsMetadata) -------------------------------------------------------------------------------- # Agregar valor de columna a una fila Puedes establecer el valor de una columna específica en una fila mediante este método. Esto se puede usar al crear o actualizar una fila en una columna. El &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizado en el código a continuación es la instancia creada en la página de instancia de fila. &lt;ROW_INSTANCE&gt;.setColumnValue( columnName : String, value : Any? ) **Parámetros**: * **columnName**: El nombre de la columna para la cual se debe establecer el valor * **value**: El valor que se establecerá para la columna A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: let instance = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).newRow() //Reemplaza esto con tu Table ID instance.setColumnValue(columnName: "Department_Name", value: "Marketing") instance.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Robert Jones") //Reemplaza esto con el nombre y valor de tu columna -------------------------------------------------------------------------------- title: "Crear filas" description: "Puedes crear una sola fila o múltiples filas en una tabla de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.883Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/create-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Insert Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Crear filas ### Crear una sola fila Puedes crear una nueva fila en una tabla de Data Store de la instancia dada utilizando el método **newRow()**, como se muestra a continuación. Debes establecer los valores de las filas en la tabla, especificando el nombre de la columna y el valor correspondiente de la fila como un par clave-valor. La &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizada en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. El valor de la columna se establece utilizando el método discutido en la página Agregar un valor de columna. **Parámetros**: * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devolverá los detalles de la fila creada, como su ROWID único y otra metainformación. De lo contrario, devolverá un error. Nota: Si una columna fue creada con la propiedad is_unique o is_mandatory habilitada, debes asegurarte de que el valor sea único o se pase obligatoriamente, respectivamente. También debes asegurarte de que los datos que pasas para una columna sean del tipo de datos configurado de la columna. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: let instance = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").newRow() //Reemplaza esto con tu Table ID instance.setColumnValue(columnName: "Department_Name", value: "Marketing") instance.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Linda Page") //Reemplaza esto con el nombre y valor de tu columna instance.create() {(result) in switch result{ case .success ( let row) : print("A new row is successfully created with row id /(row.id)") case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### Crear múltiples filas El iOS SDK te permite crear múltiples filas en una tabla de la instancia dada a la vez. Esto se hace pasando un arreglo que contiene las filas que necesitan ser insertadas en la tabla. El arreglo se pasa como argumento al método **create()**, como se muestra en la estructura de código a continuación. Debes pasar el arreglo de &lt;ROW_INSTANCE&gt;, después de crear la instancia para cada fila como se explica en la página de instancia de fila. Su valor de columna debe establecerse como se discute en la página Agregar un valor de columna. La &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizada en el código a continuación es la instancia creada anteriormente en la página de instancia de Data Store. &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.create(_ rows: [ ZCatalystRow ], completion: @escaping(Result&lt;[ZCatalystRow], ZCatalystError&gt;) -> Void) **Parámetros**: * **rows**: El arreglo de filas a crear. * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devuelve los detalles de las filas creadas, como sus ROWIDs y otra metainformación. De lo contrario, devuelve un error. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: let row_instance1 = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").newRow() //Reemplazar con el ID de tu tabla row_instance1.setColumnValue(columnName: "Department_Name", value: "Marketing") row_instance1.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Robert Jones") //Reemplaza esto con el nombre y valor de tu columna let row_instance2 = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").newRow() //Reemplaza esto con tu Table ID row_instance2.setColumnValue(columnName: "Department_Name", value: "Finance") row_instance2.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Louis Smith") //Reemplaza esto con el nombre y valor de tu columna ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").create([row_instance1, row_instance2]) {(result) in switch result{ case .success ( let rows) : print("The rows ids which are successfully created are listed below") for row in rows{ print(row.id) } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Actualizar filas" description: "Puedes actualizar una sola fila o múltiples filas en una tabla de Data Store." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.884Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Rows (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Update Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Actualizar filas ### Actualizar una fila específica Puedes actualizar una sola fila específica en una tabla de Data Store utilizando el método **update()**. Esto te permite actualizar los valores de una o más columnas de la fila pasando los valores modificados de las columnas como pares clave-valor. La &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizada en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. &lt;ROW_INSTANCE&gt;.update( completion: @escaping(Result&lt;ZCatalystRow, ZCatalystError&gt;) -> Void) **Parámetros**: * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devolverá los detalles de la fila actualizada. De lo contrario, devolverá un error. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").getRow(id: 3376000000170191){(result)in //Reemplaza esto con tu Table ID switch result{ case .success ( let row) : row.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Morgan Jones") //reemplaza el nombre de tu columna y valor aquí row.update {(update_result) in switch update_result{ case .success(let updated_row) : print("Name is updated") case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } case .error( let error ) : print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } } ### Actualizar todas las filas Puedes actualizar múltiples filas en una tabla pasando un arreglo de las filas como argumento al método update(). Esto te permite actualizar los valores de una o más columnas de las filas, pasando los valores modificados de las columnas como pares clave-valor. Debes pasar el arreglo de las instancias de fila a actualizar creando la instancia para cada fila, y pasando el valor actualizado de cada columna correspondiente utilizando el método Agregar valor de columna, como se muestra en el código a continuación. La &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizada en el código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de tabla. &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.update(_ rows: [ ZCatalystRow ], completion: @escaping(Result&lt;[ZCatalystRow], ZCatalystError&gt;) -> Void) **Parámetros**: * **rows**: El arreglo de filas a actualizar * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devolverá los detalles de todas las filas actualizadas. De lo contrario, devolverá un error. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: let data_store_instance = ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "EmployeeDetails")//Reemplazar con el nombre de tu tabla data_store_instance.getRows{(result)in switch result{ case .success ( let rows) : for row in rows{ row.setColumnValue(columnName: "Employee_Name", value: "Morgan Jones") } data_store_instance.update(rows) {(result) in switch result { case .success ( let updated_rows): print("Rows has been successfully updated"); case .error( let error ) : print( "Error occurred >>> \( error )" ) } } case .error(let error): print("Error occurred >>> \( error )") } } -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminar una fila" description: "El iOS SDK de Catalyst te permite eliminar una sola fila de una tabla específica de Data Store ya sea por el ID de fila o por la instancia de fila." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.884Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/ios/v2/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - Records (/es/cloud-scale/help/data-store/records) - Delete Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminar una fila El iOS SDK de Catalyst te permite eliminar una sola fila de una tabla específica de Data Store. Sin embargo, no podrás eliminar múltiples filas a la vez. Puedes eliminar una fila de una tabla con cualquiera de estos dos métodos: ### Eliminar una fila pasando el ID de fila a la instancia de tabla Puedes eliminar una fila de una tabla pasando el ROWID de la fila como argumento al método **deleteRow()**, como se muestra en la sintaxis de código a continuación. La &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt; utilizada en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de Data Store. &lt;DATA_STORE_INSTANCE&gt;.deleteRow( id : Int64, completion : @escaping( ZCatalystError? ) -> Void ) **Parámetros**: * **id**: El ROWID único de la fila a eliminar. * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devolverá los detalles de la fila eliminada. De lo contrario, devolverá un error. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance(tableIdentifier: "1096000000002071").deleteRow(id: 3376000000171021){( error ) in //Reemplaza esto con tu ROWID if let error = error{ print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } else { print("Row is successfully deleted.") } } ### Eliminar una fila pasando la instancia de fila Puedes eliminar una fila de una tabla simplemente llamando al método **delete()** para la instancia de fila. La &lt;ROW_INSTANCE&gt; utilizada en la sintaxis de código a continuación es la instancia definida en la página de instancia de fila. &lt;ROW_INSTANCE&gt;.delete(completion: @escaping( ZCatalystError? ) -> Void) **Parámetros**: * **completion**: Si la operación es exitosa, el bloque de completion devolverá los detalles de las filas eliminadas. De lo contrario, devolverá un error. A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo: ZCatalystApp.shared.getDataStoreInstance().getTableInstance(id: 1096000000002071).getRow(id: 3376000000171021){(result)in //Reemplaza esto con tu ROWID switch result { case .success ( let row) : row.delete() {( error ) in if let error = error{ print( "Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )" ) } else { print("Row is successfully deleted.") } } case .error(let error) : print("Error occurred &gt;&gt;&gt; \( error )") } } --- ## SDK — Java — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de tabla" description: "Esta página describe el método para obtener los metadatos de una tabla individual o múltiples tablas en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.884Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/get-table-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Table Meta - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/#GetTableMetadata) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de tabla Los metadatos de una tabla individual o múltiples tablas se pueden obtener de varias maneras. ### Obtener metadatos de una tabla por tableID Los metadatos de una tabla se obtienen haciendo referencia al ID de la tabla, usando el método getTable() como se muestra a continuación: #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear una instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el ID de tabla en el objeto base ZCTable tableMeta = object.getTable(1510000000110121L); ### Obtener metadatos de una tabla por nombre de tabla Por otro lado, también puedes hacer referencia al nombre de la tabla para obtener los detalles de los metadatos de una tabla, donde el nombre de la tabla se pasa como argumento al método getTable(). #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear una instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el ID de tabla en el objeto base ZCTable tableMeta = object.getTable("SampleTable"); ### Obtener todas las tablas Además de obtener los metadatos de una tabla individual, puedes obtener los detalles de todas las tablas en un proyecto de Catalyst usando el método getAllTables(). #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; //Crear una instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener todas las Tablas en un Proyecto dado List<ZCTable> tableList =object.getAllTables(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de columna" description: "Esta página describe el método para obtener los metadatos de una columna individual o múltiples columnas de una tabla en Data Store en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.884Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/get-column-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Column Meta - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/#GetColumnMetadata) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de columna Existen métodos para obtener los metadatos de una columna individual o múltiples columnas de una tabla en particular. ### Obtener metadatos de una columna por columnID Mientras que anteriormente se obtenían los metadatos de una tabla, ahora se trata de obtener los metadatos de una columna en particular de una tabla usando el método getColumn(). #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCColumn; import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el ID de tabla en el objeto base ZCTable table = object.getTable(1510000000110121L); //Obtener la Meta de una columna específica usando columnID ZCColumn column = table.getColumn("1510000000110832"); <br> ### Obtener metadatos de una columna por nombre de columna Una forma alternativa de obtener los metadatos de una columna es hacer referencia al nombre de la tabla en lugar del ID de la tabla. Esto también devuelve la misma respuesta que el caso anterior. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCColumn; import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el ID de tabla en el objeto base ZCTable table = object.getTable(1510000000110121L); //Obtener la Meta de una columna específica usando el nombre de columna ZCColumn column = table.getColumn("Name"); <br> ### Obtener todas las columnas Además de obtener los metadatos de una columna individual, puedes obtener los metadatos de todas las columnas de una tabla en particular usando el método _getAllColumns()_. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCColumn; import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el ID de tabla en el objeto base ZCTable table = object.getTable(1510000000110121L); //Obtener todas las Columnas de la Tabla List columns = table.getAllColumns(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener una instancia de tabla" description: "Esta página describe el método para obtener la instancia de tabla usando tableID y nombre de una tabla en Data Store en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.884Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/get-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener instancia de tabla ### Obtener la instancia de tabla usando tableID Se crea una _instancia de tabla_ vacía como primer paso para hacer referencia a una tabla y realizar sus operaciones. Esto se realiza a través del método getTableInstance(), que en realidad no ejecuta una llamada del lado del servidor. No contiene ningún valor. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear una instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el tableID en el objeto base ZCTable tableMeta =object.getTableInstance(1510000000110121L); <br> ### Obtener la instancia de tabla usando nombre de tabla El nombre de la tabla se pasa como argumento aquí para hacer referencia a la tabla, sin ejecutar la llamada del lado del servidor, lo cual es equivalente al caso anterior. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el ID de tabla en el objeto base ZCTable tableMeta = object.getTableInstance("SampleTable"); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Insertar filas" description: "Esta página describe el método para insertar una fila individual o filas en masa en una tabla de Data Store en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.884Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/insert-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Insert Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Insertar filas Puedes insertar una nueva fila de datos o un registro en una tabla de Data Store haciendo referencia al ID o nombre único de la tabla. También puedes insertar múltiples filas en una tabla como se explica en la siguiente sección. Nota: 1. La tabla y las columnas en ella ya deben estar creadas. Puedes crear una tabla y las columnas para ella desde la consola. 2. Podrás insertar hasta 5000 registros en cada tabla por proyecto en el entorno de desarrollo. Puedes crear hasta 25,000 registros en total en cada proyecto en el entorno de desarrollo. No hay límites superiores para la creación de registros en el entorno de producción. ### Insertar una fila individual Debes crear una instancia de fila y luego pasar los nombres de las columnas y sus valores correspondientes como se muestra en el código de ejemplo a continuación. El método insertRow() inserta una fila en la tabla cuya instancia creas haciendo referencia a su nombre o ID único. Un valor RowID único para la fila se genera automáticamente una vez que se inserta una fila. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear una instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el tableID en el objeto base ZCTable tab = object.getTable("1510000000110121"); //Crear una instancia de fila ZCRowObject row = ZCRowObject.getInstance(); //Establecer los valores de columna requeridos usando el método set() en la instancia de fila row.set("Name","George Smith"); row.set("Age", 25); //Agregar la fila individual a la tabla llamando al método insertRow() tab.insertRow(row); <br> ### Insertar múltiples filas Puedes insertar múltiples filas en una tabla construyendo una lista de objetos de fila y pasándola como argumento al método insertRows() como se muestra a continuación. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear una Lista de RowObjects List rows = new ArrayList(); //Crear una instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el tableID en el objeto base ZCTable tab = object.getTable(1510000000110121L); //Crear el número requerido de instancias de fila ZCRowObject row1 = ZCRowObject.getInstance(); ZCRowObject row2 = ZCRowObject.getInstance(); //Establecer los valores de columna en las filas respectivas usando el método set() row1.set("Name","George Smith"); row1.set("Age", 25); row2.set("Name","Moana Violet"); row2.set("Age", 22); //Agregar filas a la Lista usando el método add() rows.add(row1); rows.add(row2); //Agregar la lista a la tabla usando el método insertRows() tab.insertRows(rows); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener filas" description: "Esta página describe el método para obtener una fila individual o todas las filas de una tabla en Data Store en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.885Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Get Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener filas Puedes obtener una fila individual o múltiples filas de datos de una tabla en Catalyst Data Store. Puedes obtener las filas pasando el Table ID único de la tabla al método getTable() como se muestra en el código de ejemplo a continuación. ### Obtener una fila individual Puedes obtener una fila individual de datos de una tabla usando el método getRow(). Debes pasar el Row ID único de la fila que deseas obtener a este método como se muestra a continuación. Primero debes obtener una instancia de objeto base usando getInstance(). Usando la instancia del objeto base, debes obtener una instancia de tabla que se pueda usar para obtener la fila. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear una instancia del objeto base ZCObject ZCObject obj = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el ID de tabla usando el objeto base ZCTable tab = obj.getTable(1510000000110121L); //Obtener una fila individual de la tabla pasando el Row ID ZCRowObject row = tab.getRow(1510000000108103L); <br> ### Obtener todas las filas mediante paginación Puedes obtener todas las filas de una tabla en Data Store incorporando paginación en tu código usando la clase ZCRowPagedResponse. La paginación te permite obtener las filas de una tabla en lotes o páginas a través de iteraciones. Por ejemplo, si necesitas que las filas se obtengan en lotes de 100 como páginas individuales, puedes definir una variable para el número máximo de filas a obtener en cada página y especificar la cantidad. El código de ejemplo a continuación asigna maxRows como 100. Nota: El parámetro maxRows es opcional. La llamada al SDK devolverá 200 filas en una sola página de forma predeterminada si no se especifica este valor. Adicionalmente, después de cada ejecución del bucle, recibirás una cadena de token en la respuesta que autoriza la obtención subsiguiente de datos. Puedes obtener este token a través del método getNextToken(), y pasarlo como valor para nextToken durante la iteración subsiguiente, como se muestra en el código a continuación. Durante la primera ejecución del bucle, el valor para la cadena nextToken se asigna como null. Esta iteración se ejecuta hasta que se obtienen todas las filas, lo cual se valida mediante el método moreRecordsAvailable(). Puedes especificar el nombre de la tabla y los nombres de las columnas a obtener como se muestra en el código de ejemplo. Nota: La paginación está disponible desde la actualización Java SDK v1.7.0. No estará disponible en las versiones anteriores de Java SDK. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCRowPagedResponse; String nextToken = null; //Declarar el valor de nextToken como null para la primera iteration ZCRowPagedResponse pagedResp; //Definir el objeto de respuesta paginada Long maxRows = 100; //Definir el máximo de filas a obtener en una sola página do { pagedResp = ZCObject.getInstance().getTable(empDetails).getPagedRows(nextToken, maxRows); //Especificar el nombre de la tabla y obtener la respuesta paginada pasando nextToken y maxRows //Obtener las columnas de la tabla pasando los nombres de columna for(ZCRowObject row : pagedResp.getRows()) { basicIO.write("Employee ID: " +row.get("empID") + ","); basicIO.write("Name: " +row.get("empName") + ","); basicIO.write("Department: " +row.get("empDept") + ","); } //Validar la iteración y pasar la cadena de token obtenida en la respuesta para la siguiente iteración if(pagedResp.moreRecordsAvailable()) { nextToken = pagedResp.getNextToken(); } } while(pagedResp.moreRecordsAvailable()); Nota: Hemos dejado de dar soporte al método getAllRows() que estaba disponible anteriormente para obtener múltiples filas de datos de una tabla. La paginación está ahora disponible como una mejora que te permite obtener todas las filas, sin limitaciones en el número de filas obtenidas. El método getAllRows() será eliminado de todas las versiones futuras del SDK. Asegúrate de actualizar tu código en consecuencia. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Actualizar filas" description: "Esta página describe el método para actualizar una fila individual o filas en masa en una tabla de Data Store en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.885Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Update Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Actualizar filas Si se necesita actualizar una fila individual o múltiples filas con uno o más valores de columna en una tabla, se utiliza el método updateRows(). Nota: Se debe establecer el ROWID para actualizar una fila. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear una instancia del objeto base ZCObject object = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el ID de tabla en el objeto base ZCTable table = object.getTable(1510000000110121L); // reemplazar table ID //Crear una Lista de RowObjects List<ZCRowObject> rows = new ArrayList(); //Crear instancias de fila ZCRowObject row1 = ZCRowObject.getInstance(); ZCRowObject row2 = ZCRowObject.getInstance(); //Establecer el valor actualizado en las filas referenciando los ROWIDs row1.set("Name","Amelia S"); row1.set("Age", 19); row1.set("ROWID", 1510000000109113L); // reemplazar row id row2.set("Name", "Walker Don"); row2.set("Age", 19); row2.set("ROWID", 1510000000109115L); // reemplazar row id //Agregar Filas a la Lista rows.add(row1); rows.add(row2); //Actualizar Múltiples filas en la tabla table.updateRows(rows); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminar fila" description: "Esta página describe el método para eliminar una fila individual de una tabla en Data Store en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.885Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Delete Data - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminar fila Se puede eliminar una fila de una tabla simplemente pasando el ROWID en el método de llamada deteleRow(). No podrás eliminar más de una fila a la vez. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCTable; //Crear instancia del objeto base ZCObject obj = ZCObject.getInstance(); //Obtener una instancia de tabla referenciando el ID de tabla en el objeto base ZCTable tab = obj.getTable(1510000000110121L); //Eliminar una fila individual con su ROWID tab.deleteRow(1510000000109115L); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Lectura masiva de filas" description: "Esta página describe el método para leer múltiples filas de una tabla en Data Store en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.885Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/bulk-read/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Lectura masiva de filas Catalyst te permite realizar trabajos de lectura masiva en una tabla específica presente en Data Store. En el siguiente fragmento del SDK, el trabajo de lectura masiva puede leer miles de registros de una tabla específica y generar un archivo CSV que contiene los resultados de la operación de lectura, si el trabajo es exitoso. La tabla se identifica por su Table ID único. Catalyst soporta los siguientes métodos para lectura masiva en Java SDK: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>Método utilizado</th> <th>Descripción</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>createBulkReadJob()</td> <td>Crear un nuevo trabajo de lectura masiva.</td> </tr> <td>getBulkReadJobStatus()</td> <td>Para conocer el estado y el resultado del trabajo de lectura masiva.</td> </tr> </tbody> </table> Copia el siguiente fragmento del SDK para realizar un trabajo de lectura masiva en una tabla en particular. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkReadServices; import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkQueryDetails; import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkCallbackDetails; import com.zc.component.object.bulk.ZCDataStoreBulk; import com.zc.component.object.bulk.result.ZCBulkResult; import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkReadDetails; ZCBulkReadServices bulkRead = ZCDataStoreBulk.getInstance().getBulkReadInstance(); bulkRead.createBulkReadJob(12096000000642178L); //Proporciona tu Table ID // crear trabajo de lectura masiva con el ID de tabla ZCBulkQueryDetails bulkQueryDetails = ZCBulkQueryDetails.getInstance(); // obtener instancia de detalles de consulta masiva ZCBulkCallbackDetails callbackDetails = ZCBulkCallbackDetails.getInstance(); // obtener instancia de detalles de callback masivo bulkRead.createBulkReadJob(12096000000642178L, bulkQueryDetails); //Proporciona tu Table ID // crear trabajo de lectura masiva con el ID de tabla y detalles de consulta bulkRead.createBulkReadJob(12096000000642178L, bulkQueryDetails, callbackDetails); //Proporciona tu Table ID // crear trabajo de lectura masiva con el ID de tabla, detalles de consulta y detalles de callback. ZCBulkReadDetails bulkReadDetails = ZCBulkReadDetails.getInstance(); // crear instancia de detalles de lectura masiva. bulkReadDetails.setTableIdentifier(12096000000642178L); //Proporciona tu Table ID ZCBulkResult readJob = bulkRead.createBulkReadJob(bulkReadDetails); // crear trabajo de lectura masiva con detalles de lectura masiva. bulkRead.getBulkReadJobStatus(readJob.getJobId()); // obtener estado y resultado del trabajo de lectura masiva <br /> Nota: Se puede leer un máximo de 200,000 filas simultáneamente usando el método createBulkReadJob(). <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "Escritura masiva de filas" description: "Esta página describe el método para escribir múltiples filas en una tabla de Data Store en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.885Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/bulk-write/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Escritura masiva de filas Catalyst te permite realizar trabajos de escritura masiva en una tabla específica presente en Data Store. La operación de escritura masiva puede obtener miles de registros de un archivo CSV subido en Stratus e insertarlos en una tabla específica. La tabla se identifica por su Table ID único. La columna en la que se debe realizar la operación de escritura se identifica por su ID de columna único. Nota: Para realizar una operación de escritura masiva, primero debes subir los datos requeridos como un archivo CSV en Stratus. Durante el trabajo de escritura, el archivo se referenciará usando los siguientes atributos: * bucketName: El nombre del bucket, donde se almacena el objeto. * objectKey: Puede contener la ruta o la URL del objeto del objeto requerido. * versionID: Si el bucket tiene el versionado habilitado, entonces el versionID específico del archivo se almacenará en este atributo. Estos detalles deberán resolverse como un objeto JSON llamado objectDetails, y pasarse al método setObjectDetails(). Catalyst soporta los siguientes métodos para escritura masiva en Java SDK: <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>Método utilizado</th> <th>Descripción</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>createBulkWriteJob(bulkWriteDetails)</td> <td>Crear un nuevo trabajo de escritura masiva en una tabla específica.</td> </tr> <td>createInsertBulkWriteJob(table ID, objectDetails)</td> <td>Crear un nuevo trabajo de inserción de escritura masiva.</td> <tr> <td>createUpsertBulkWriteJob(tableId, objectDetails, column ID)</td> <td>Crear un nuevo trabajo de upsert de escritura masiva.</td> </tr> <tr> <td>getBulkWriteJobDetails(jobID)</td> <td>Obtener el estado y los resultados de un trabajo de escritura masiva.</td> </tr> </tbody> </table> Copia el siguiente fragmento del SDK para realizar un trabajo de escritura masiva en una tabla en particular. #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkWriteServices; import com.zc.component.object.bulk.ZCDataStoreBulk; import com.zc.component.object.bulk.result.ZCBulkResult; import com.zc.component.object.bulk.ZCBucketObjectDetails; import com.zc.component.object.bulk.ZCBulkWriteDetails ZCBulkWriteServices bulkWrite = ZCDataStoreBulk.getInstance().getBulkWriteInstance(); // crear instancia de escritura masiva ZCBulkWriteDetails bulkWriteDetails = ZCBulkWriteDetails.getInstance(); // crear y llenar el objeto de detalles de escritura masiva bulkWriteDetails.setTableIdentifier(12096000000642178L); // Proporciona tu Table ID bulkWriteDetails.setObjectDetails(objectDetails); ZCBulkResult bulkWriteResult = bulkWrite.createBulkWriteJob(bulkWriteDetails); // crear trabajo de escritura masiva bulkWrite.createInsertBulkWriteJob(12096000000642178L, objectDetails); // Proporciona tu Table ID // crear trabajo de inserción de escritura masiva bulkWrite.createUpdateBulkWriteJob(12096000000642178L, objectDetails, 12096000000642900L); // Proporciona tu Table ID y Column ID // crear trabajo de inserción de escritura masiva bulkWrite.createUpsertBulkWriteJob(12096000000642178L, objectDetails, 12096000000642900L); // Proporciona tu Table ID y Column ID // crear trabajo de upsert de escritura masiva bulkWrite.getBulkWriteJobStatus(bulkWriteResult.getJobId()); // obtener el estado y resultados del trabajo de escritura masiva <br /> Nota: Se puede escribir un máximo de 100,000 filas simultáneamente usando el método createBulkWriteJob(). <br /> -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminación masiva de filas" description: "Esta página describe el método para eliminar filas en masa de una tabla en Data Store en tu aplicación Java con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.885Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Bulk Delete Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/#BulkDeleteRows) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminación masiva de filas Catalyst te permite eliminar registros o filas de datos en masa de una tabla específica en Data Store. La tabla se identifica por su ID o nombre único. Puedes obtener el ID de la tabla desde Data Store o desde la URL cuando la tabla está abierta en la consola. La operación de eliminación masiva puede eliminar un máximo de 200 filas en una sola operación. Puedes agregar los ROWIDs únicos de las filas a eliminar en un ArrayList como se muestra en el código de ejemplo a continuación. Debes incluir al menos un ROWID y puedes incluir hasta 200 ROWIDs en el código. El ArrayList se pasa a la función deleteRows() a través de una lista ZCRowObject. El nombre o ID de la tabla debe pasarse a getTableInstance(). #### Fragmento de código de ejemplo <br> import com.zc.component.object.ZCObject; import com.zc.component.object.ZCRowObject; //Define an ArrayList and add the ROWIDs of the records to be deleted in it ArrayList rowIdList = new ArrayList<>(); rowIdList.add(1028000000171815L); // reemplazar row id rowIdList.add(1028000000171810L); rowIdList.add(1028000000171805L); rowIdList.add(1028000000171617L); rowIdList.add(1028000000171098L); //Pasar el ArrayList a la función deleteRows(). //Pasar el ID de tabla o nombre de tabla como un ZCObject. List &lt;ZCRowObject&gt; deletedRowList = ZCObject.getInstance().getTableInstance("EmpDetails").deleteRows(rowIdList); --- ## SDK — Node JS — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener instancia de Data Store" description: "Esta página describe el método para obtener una instancia del componente Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.887Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-component-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store ### Get a Component Instance La referencia de datastore se puede crear mediante el siguiente método, el cual no ejecuta una llamada del lado del servidor. //Get a datastore instance let datastore = app.datastore(); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de tabla" description: "Esta página describe el método para obtener los metadatos de una tabla individual o de múltiples tablas en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.887Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-table-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get table meta - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/#GetTableMetadata) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de tabla Los metadatos de una tabla individual en Catalyst Data Store se pueden obtener de dos formas. La referencia datastore utilizada en los fragmentos de código a continuación es la instancia del componente. ### Get a Table's Metadata by Table ID Los metadatos de una tabla se obtienen haciendo referencia al ID de la tabla, utilizando el método getTableDetails() como se muestra a continuación, //Obtener los detalles de una tabla usando el ID de tabla let datastore = app.datastore(); let tablePromise = datastore.getTableDetails(1510000000110121); tablePromise.then((table) => { console.log(table); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"1", "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":"2136000000007784" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"2", "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007786" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"3", "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007788" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"4", "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007790" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"5", "column_name":"CityName", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":"100", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000008503" } ], "table_id":"2136000000007781" } { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":2136000000007733 }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":1, "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":2136000000007784 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":2, "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007786 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":3, "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007788 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":4, "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007790 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":5, "column_name":"CityName", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":100, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000008503 } ], "table_id":2136000000007781 } ### Get a Table's Metadata by Table Name Cuando se necesita obtener los metadatos de la tabla haciendo referencia al nombre de la tabla, se puede utilizar el siguiente fragmento de código. Sin embargo, ten en cuenta que cuando el nombre de la tabla se cambie en el futuro, debe reflejarse en todos los lugares donde se utilice en el código. En ambos casos, se devuelve una promesa, que a su vez se resuelve con los detalles de los metadatos de la tabla. Los metadatos resultantes se pueden convertir a una salida de cadena o JSON accediendo a los métodos .toString() o .toJSON(). //Obtener los detalles de una tabla usando el nombre de la tabla let datastore = app.datastore(); let tablePromise = datastore.getTableDetails('SampleTable'); tablePromise.then((table) => { console.log(table); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"1", "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":"2136000000007784" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"2", "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007786" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"3", "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007788" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"4", "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007790" }, { "table_id":"2136000000007781", "column_sequence":"5", "column_name":"CityName", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":"100", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000008503" } ], "table_id":"2136000000007781" } { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":2136000000007733 }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":1, "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":2136000000007784 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":2, "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007786 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":3, "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007788 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":4, "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":50, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000007790 }, { "table_id":2136000000007781, "column_sequence":5, "column_name":"CityName", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":100, "is_mandatory":false, "decimal_digits":2, "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":2136000000008503 } ], "table_id":2136000000007781 } ### Get Metadata of All Tables Además de obtener los metadatos de una tabla individual, puedes obtener los detalles de todas las tablas en un proyecto de Catalyst utilizando el método getAllTables(). La promesa devuelta aquí se resolverá con un arreglo de detalles de metadatos de tablas. //Obtener los metadatos de todas las tablas let datastore = app.datastore(); let allTablePromise = datastore.getAllTables(); allTablePromise.then((tables) => { console.log(tables); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000007781" }, "table_name":"CityDetails", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000009090" } ] [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":2136000000007733 }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":2136000000007781 }, "table_name":"CityDetails", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":2136000000009090 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener instancia de tabla" description: "Esta página describe el método para obtener la instancia de tabla usando tableID y nombre de una tabla en Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.888Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Get a Table Instance Se puede crear una referencia de tabla mediante los siguientes métodos, los cuales no ejecutan una llamada del lado del servidor. La referencia de datastore utilizada en los fragmentos de código a continuación es la instancia del componente. ### Get the table instance using tableID Se puede crear una referencia de tabla haciendo referencia al ID de la tabla usando el método getTable(). //Get a Single Table without details using table ID let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table(1510000000110121); ### Get the table instance using table name Alternativamente, se puede crear una referencia de tabla haciendo referencia al nombre de la tabla usando el método getTable(). No hay promesas involucradas en estos métodos y solo se retorna la instancia de la tabla. //Get a Single Table without details using table name let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de columna" description: "Esta página describe el método para obtener metadatos de una columna individual o múltiples columnas de una tabla en Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.888Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-column-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Column Meta - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/#GetColumnMetadata) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Get Column Metadata Los detalles de metadatos de una columna individual de una tabla en Catalyst Data Store se pueden obtener a través de los siguientes métodos. La referencia de tabla utilizada en los fragmentos de código a continuación puede ser una instancia de tabla o un metadato de tabla. ### Get a Column's Metadata by ID Puedes obtener los metadatos de una columna de una tabla en particular usando el método getColumnDetails(). //Use Table Meta Object to get the column with column ID which returns a promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('ShipmentDetails'); let columnPromise = table.getColumnDetails(1510000000110832); columnPromise.then((column) => { console.log(column); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } ### Get a Column's Metadata by Name Una forma alternativa de obtener los metadatos de una columna es haciendo referencia al nombre de la columna. Esto retorna la misma respuesta que el método anterior. Los metadatos de columna no implican operaciones adicionales. Por lo tanto, la promesa retornada aquí se resuelve en un objeto JSON. //Use Table Meta Object to get the column with column ID which returns a promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let columnPromise = table.getColumnDetails('newColumn'); columnPromise.then((column) => { console.log(column); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } ### Get Metadata of All Columns Además de obtener los metadatos de una columna individual, puedes obtener los metadatos de todas las columnas de una tabla en particular usando el método _getAllColumns()_. La promesa retornada aquí se resuelve en un array de detalles de metadatos de columnas. //Use Table Meta Object to get all the columns which returns a promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let allColumnsPromise = table.getAllColumns(); allColumnsPromise.then((columns) => { console.log(columns); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: [ { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "1", column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: "2136000000007784" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "2", column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007786" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "3", column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007788" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "4", column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007790" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000008503" } ] [ { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 1, column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: 2136000000007784 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 2, column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007786 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 3, column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007788 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 4, column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007790 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000008503 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener filas" description: "Esta página describe el método para obtener una fila individual o todas las filas de una tabla en Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.888Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Get rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Get Rows Puedes obtener una fila individual o múltiples filas de datos de una tabla en Catalyst Data Store. La referencia table utilizada en estos fragmentos de código puede ser una instancia de tabla o el metadato de tabla. ### Obtener una sola fila Puedes obtener una fila individual de una tabla usando el método getRow(). Debes pasar el Row ID único de la fila a este método como se muestra en el código de ejemplo a continuación. La promesa retornada aquí se resolverá en un objeto JSON de fila. //Usar la instancia de la tabla o el objeto de metadatos de la tabla para obtener una fila pasando el ID de fila let rowPromise = table.getRow(1510000000109476); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo. La respuesta es la misma para ambas versiones de Node.js. { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", CityName: "Pune", ROWID: "2136000000011011" } ### Obtener todas las filas mediante paginación Puedes obtener todas las filas de datos de una tabla en Data Store incorporando paginación en tu código usando la función getMyPagedRows(). La paginación te permite obtener las filas de una tabla en lotes o páginas a través de iteraciones. Esta iteración se ejecuta hasta que se obtienen todas las filas, lo cual se valida mediante hasNext, como se muestra en el código a continuación. Puedes hacer referencia a la tabla por su Table ID único. Por ejemplo, si necesitas que las filas se obtengan en lotes de 100 como páginas individuales, puedes definir una variable para el máximo de filas a obtener en cada página y especificar la cantidad. El código de ejemplo a continuación asigna maxRows como 100. Nota: El parámetro maxRows es opcional. La llamada del SDK retornará 200 filas en una sola página por defecto si no se especifica este valor. Además, después de cada ejecución del bucle, recibirás una cadena de token en los datos de respuesta que autoriza la obtención subsecuente de datos. Puedes obtener este token a través de next\_token, y pasarlo como valor para nextToken durante la iteración subsecuente, como se muestra en el código a continuación. Durante la primera ejecución del bucle, el valor para la cadena nextToken se asigna como undefined. El siguiente conjunto de registros se obtiene a través de more\_records en los datos de respuesta. Nota: La paginación está disponible desde la actualización del SDK de Node.js v2.1.0. No estará disponible en las versiones anteriores del SDK de Node.js. //Obtener filas mediante paginación y declarar el valor de nextToken como undefined en la primera iteración function getMyPagedRows(hasNext = true, nextToken = undefined) { if (!hasNext) { return; } dataStore.table(195000000042025) //Especificar el Table ID de la tabla de la cual obtener los registros .getPagedRows({ nextToken, maxRows: 100 }) //Definir el máximo de filas a obtener en una sola página and pass it along with nextToken .then(({ data, next_token, more_records }) => { console.log('rows : ', data); //Obtener las filas de la tabla return getMyPagedRows(more_records, next_token); //Obtener el siguiente conjunto de registros y la cadena de token para la siguiente iteración }) .catch((err) => { console.log(err.toString()); }); } A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás si hay más registros disponibles. El parámetro more_records se establecerá en true en este caso. #### Node.js v2.1.0 { "status": 200, "data": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "name": "Alex Jones", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "ROWID": "3359000000108111" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "name": "Robert Neal", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "ROWID": "3359000000108114" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "name": "Roslyn Gunn", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "ROWID": "3359000000108117" } ], "message": "OK", "more_records": true, "next_token": "{{token}}" } A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás si no hay más registros disponibles. El parámetro more_records se establecerá en false en este caso. #### Node.js v2.1.0 { "status": 200, "data": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "name": "Alex Jones", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "ROWID": "3359000000108410" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "name": "Robert Neal", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "ROWID": "3359000000108413" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "name": "Roslyn Gunn", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "ROWID": "3359000000108417" } ], "message": "OK", "more_records": false } Nota: Hemos dejado de dar soporte al método getAllRows() que estaba disponible anteriormente para obtener múltiples filas de datos de una tabla. La paginación ahora está disponible como una mejora que te permite obtener todas las filas sin limitaciones en la cantidad de filas obtenidas. El método getAllRows() se eliminará de todas las versiones futuras del SDK. Asegúrate de actualizar tu código en consecuencia. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Insertar filas" description: "Esta página describe el método para insertar una fila individual o filas en masa en una tabla en Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.889Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/insert-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Insert Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Insert Rows Puedes insertar una nueva fila de datos o un registro en una tabla en Data Store haciendo referencia al ID único o al nombre de la tabla. También puedes insertar múltiples filas en una tabla como se explica en la siguiente sección. La referencia table utilizada en el código a continuación puede ser una instancia de tabla o un metadato de tabla creado anteriormente. Nota: * La tabla y las columnas en ella ya deben estar creadas. Puedes crear una tabla y las columnas para ella desde la consola. * Podrás insertar hasta 5000 registros en cada tabla por proyecto en el entorno de desarrollo. Puedes crear hasta 25,000 registros en total en cada proyecto en el entorno de desarrollo. No hay límites superiores para la creación de registros en el entorno de producción. ### Insert a Single Row Debes crear un objeto JSON que contenga los detalles de la fila en formato _{nombre de columna : valor de columna}_, y pasarlo como argumento al método insertRow() como se muestra a continuación. Esto inserta la fila en la tabla a la que haces referencia por su nombre o Table ID único. Un valor RowID único para la fila se genera automáticamente una vez que se inserta una fila. La promesa retornada aquí se resolverá en un objeto JSON de fila. //Create a JSON object with the rows to be inserted let rowData = { Name: `George Hamilton`, Age: 22, ID: 6868 }; //Usar el objeto meta de tabla para insertar la fila que devuelve una promesa let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('EmpDetails'); let insertPromise = table.insertRow(rowData); insertPromise.then((row) => { console.log(row); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", Name: "George Hamilton", Age: "22", ID: "6868", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", ROWID: 2136000000011011 } ### Insert Multiple Rows Puedes insertar múltiples filas en una tabla construyendo un array que contenga las filas, y pasándolo como argumento al método insertRows() como se muestra a continuación. La promesa retornada aquí se resuelve en un array que contiene los objetos de fila. //Create a JSON array with the rows to be inserted let rowData = [{ Name: `Mark Wellington`, Age: 29, ID: 7218 }, { Name: `Zendaya Jones`, Age: 32, ID: 3211 } ]; //Usar el objeto meta de tabla para insertar múltiples filas que devuelve una promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('EmpDetails'); let insertPromise = table.insertRows(rowData); insertPromise.then((rows) => { console.log(rows); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo. La respuesta es la misma para ambas versiones. [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", Name: "Mark Wellington", Age: "92", ID: "7218", CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", ROWID: 2136000000038008 }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", Name: "Zendaya Jones", Age: "32", ID: "3211", CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", ROWID: 2136000000038010 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "Actualizar filas" description: "Esta página describe el método para actualizar una fila individual o filas en masa en una tabla en Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.889Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Update Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Update Rows Puedes actualizar una fila individual o múltiples filas en una tabla en Catalyst Data Store, y actualizar uno o más valores de columna. La referencia table utilizada en los fragmentos de código a continuación puede ser una instancia de tabla o el metadato de tabla. ### Update a Single Row Este método en particular te permite actualizar una fila individual construyendo un objeto con valores modificados en la columna requerida. Haz referencia al ROWID único y pasa el objeto recién construido al método updateRow(). Aquí el ROWID es un atributo obligatorio. La promesa retornada aquí se resolverá en un objeto JSON de fila. //Construct a JSON Object with the updated row details let updatedRowData = { Name: `Mathew Jones`, Age: 31, ROWID: 1510000000109474 }; //Usar el objeto Meta de Tabla para actualizar una fila individual usando ROWID que devuelve una promesa let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let rowPromise = table.updateRow(updatedRowData); rowPromise.then((row) => { console.log(row); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo. La respuesta es la misma para ambas versiones de Node.js. #### Node.js { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", Name: "Mathew Jones", Age: 31, ROWID: "2136000000011011" } ### Update Multiple Rows Para actualizar múltiples filas, se construye un array de objetos que contiene valores modificados, el cual se pasa como argumento al método updateRows(). Se utilizan los ROWIDs en los objetos del array correspondientes para hacer referencia a las filas específicas que requieren modificación. La promesa retornada aquí se resolverá en un array de objetos de fila. //Data to be updated along with the ROWID let updatedRowsData = [{ Name: `Mathew Jones`, Age: 31, ROWID: 1510000000113298 }, { Name: `Rhonda Watson`, Age: 28, ROWID: 1510000000109474 }]; //Usar el objeto Meta de Tabla para actualizar múltiples filas usando ROWIDs que devuelve una promesa let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let rowPromise = table.updateRows(updatedRowsData); rowPromise.then((rows) => { console.log(rows); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo. La respuesta es la misma para ambas versiones de Node.js. #### Node.js [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:718", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:55:999", Name: "Mathew Jones", Age: 31, ROWID: "2136000000034043" }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:728", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:56:001", Name: "Rhonda Watson", Age: 28, ROWID: "2136000000034045" } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminar fila" description: "Esta página describe el método para eliminar una fila individual de una tabla en Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.889Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Delete row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Delete a Row Se puede eliminar una fila de una tabla simplemente pasando el ROWID como parámetro al método deteleRow(). No se pueden eliminar múltiples filas a la vez. La promesa retornada aquí se resolverá en un objeto JSON de fila. //Use Table Meta Object to delete a single row using ROWID which returns a promise let datastore = app.datastore(); let table = datastore.table('SampleTable'); let rowPromise = table.deleteRow(1510000000109476); rowPromise.then((row) => { console.log(row); }); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Lectura masiva de filas" description: "Esta página describe el método para leer múltiples filas de una tabla en Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.889Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/bulk-read/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Bulk Read Rows Catalyst te permite realizar trabajos de lectura masiva en una tabla específica presente en Data Store. En el fragmento de código del SDK a continuación, el trabajo de lectura masiva puede leer miles de registros de una tabla específica y generar un archivo CSV con los resultados de la operación de lectura, si el trabajo es exitoso. La tabla se identifica por su Table ID único. Nota: También puedes usar el método dataStore.table().bulkJob('read' | 'write') para realizar un trabajo de lectura masiva o escritura masiva. <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>Método utilizado</th> <th>Descripción</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>bulkRead.createJob({ criteria, page, select_columns })</td> <td> Crear un nuevo trabajo de lectura masiva.</td> </tr> <td>bulkRead.getStatus(job ID)</td> <td>Obtener el estado de un trabajo de lectura masiva.</td> <tr> <td>bulkRead.getResult(job ID)</td> <td>Obtener el resultado de un trabajo de lectura masiva.</td> </tr> </tbody> </table> Copia el fragmento de código del SDK a continuación para realizar un trabajo de lectura masiva en una tabla en particular. // lectura masiva let datastore = app.datastore(); //Obtener la instancia del almacén de datos const bulkRead = dataStore.table('sampleTable').bulkJob('read'); // crear trabajo de lectura masiva const bulkReadJob = await bulkRead.createJob({ criteria: { group_operator: 'or', group: [ { column_name: 'Department', comparator: 'equal', value: 'Marketing' }, { column_name: 'EmpID', comparator: 'greater_than', value: '1000' }, { column_name: 'EmpName', comparator: 'starts_with', value: 'S' } ] }, page: 1, select_columns: ['EmpID', 'EmpName', 'Department'] }; { url: 'https://hr.zylker.com/es/EmpRecords/_callback.php', headers: { 'src': 'ZCatalyst', 'operation': 'bulkreadAPI' }, params: { 'project_name': 'EmployeeDatabase' } }); // Obtener estado de lectura masiva await bulkRead.getStatus(bulkReadJob.job_id); // Obtener resultado de lectura masiva await bulkRead.getResult(bulkReadJob.job_id); <br /> Nota: Se pueden leer simultáneamente un máximo de 200,000 filas. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Escritura masiva de filas" description: "Esta página describe el método para escribir múltiples filas en una tabla en Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.890Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/bulk-write/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Bulk Write Rows Catalyst te permite realizar trabajos de escritura masiva en una tabla específica presente en Data Store. La operación de escritura masiva puede obtener miles de registros de un archivo CSV subido en Stratus e insertarlos en una tabla específica. La tabla se identifica por su table ID único que es generado por Catalyst durante la creación. La columna en la que se debe realizar la operación de escritura se identifica por su column ID único. Nota: Para realizar una operación de escritura masiva, debes primero subir los datos requeridos como un archivo CSV en Stratus. Durante el trabajo de escritura, se hará referencia al archivo usando los siguientes atributos: * bucketName: El nombre del bucket, donde se almacena el objeto. * objectKey: Puede contener la ruta o la URL del objeto del objeto requerido. * versionID: Si el bucket tiene el versionado habilitado, entonces el versionID específico del archivo se almacenará en este atributo. <table class="content-table"> <thead> <tr> <th>Método utilizado</th> <th>Descripción</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>bulkWrite.createJob(objectDetails, {find_by,fk_mapping,operation})</td> <td>Crear un nuevo trabajo de escritura masiva en una tabla específica.</td> </tr> <td>bulkWrite.status(job ID)</td> <td>Obtener el estado de una operación de escritura masiva.</td> <tr> <td>bulkWrite.result(job ID)</td> <td>Obtener el resultado de una operación de escritura masiva.</td> </tr> </tbody> </table> Copia el fragmento de código del SDK a continuación para realizar un trabajo de escritura masiva en una tabla en particular. let datastore = app.datastore(); // obtener instancia de datastore const bulkWrite = datastore.table('sampleTable').bulkJob('write'); const objectDetails = { "bucket_name": "zylker14266", "object_key": "emp_records.csv", "version_id": "64832huidksnd83" }; // crear trabajo de escritura masiva const bulkWriteJob = await bulkWrite.createJob(objectDetails, { find_by: 'EmpID', fk_mapping: [ { local_column: 'EmployeeID', reference_column: 'EmpID' }, { local_column: 'DepartmentID', reference_column: 'DeptID' } ], operation: 'insert' }); // obtener estado de escritura masiva await bulkWrite.getStatus(bulkWriteJob.job_id); // obtener resultado de escritura masiva await bulkWrite.getResult(bulkWriteJob.job_id); <br /> Nota: Se pueden escribir un máximo de 100,000 filas a la vez. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminación masiva de filas" description: "Esta página describe el método para eliminar filas en masa de una tabla en Data Store en tu aplicación NodeJS con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.891Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Bulk delete rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/#BulkDeleteRows) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Bulk Delete Rows Catalyst te permite eliminar registros o filas de datos en masa de una tabla específica en Data Store. La tabla se identifica por su ID único o nombre. Puedes obtener el ID de la tabla desde Data Store o desde la URL cuando la tabla está abierta en la consola. La operación de eliminación masiva puede eliminar un máximo de 200 filas en una sola operación. Puedes pasar los ROWIDs únicos de las filas a eliminar en un array como se muestra en el código de ejemplo a continuación. Debes incluir al menos un ROWID, y puedes incluir hasta 200 ROWIDs en el código. Las filas se pasan a la función deleteRows() a través de rowPromise en el código de ejemplo. El nombre de la tabla o el ID de la tabla se debe pasar a datastore.table(). La referencia datastore utilizada a continuación se define en la página de instancia del componente. let datastore = app.datastore(); //Pasar el ID de tabla o nombre de tabla let table = datastore.table('EmpDetails'); //Pasar los ROWIDs de los registros a eliminar a la función deleteRows() let rowPromise = table.deleteRows([1028000000171815,1028000000171810, 1028000000171805, 1028000000171617, 1028000000171098]); //Devuelve la promesa y la envía a Catalyst rowPromise.then((row) => { console.log(row); }); --- ## SDK — Python — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener instancia de Data Store" description: "Esta página describe el método para eliminar filas en masa de una tabla en el Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.896Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-component-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store Catalyst Cloud Scale Data Store es un sistema de gestión de bases de datos relacionales basado en la nube que almacena los datos persistentes de tu aplicación. Esta sección cubre los diversos métodos que puedes usar para realizar operaciones intensivas de datos en el Data Store como obtener los metadatos de las tablas y columnas, obtener detalles de filas, insertar nuevas filas, actualizar filas o eliminarlas. ### Obtener una instancia del componente Una instancia de componente es un objeto que se puede usar para acceder a las configuraciones predefinidas específicas de un componente en particular. Este proceso no realizará una llamada del lado del servidor. La referencia app utilizada en el código a continuación es el objeto Python devuelto como respuesta durante la inicialización del SDK. Puedes crear una nueva instancia de datastore_service como se muestra a continuación. También ten en cuenta que esta instancia se utilizará en múltiples escenarios al realizar operaciones específicas de base de datos. #Obtener instancia del componente Data Store datastore_service = app.datastore() -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de tabla" description: "Esta página describe el método para obtener los metadatos de una tabla individual o múltiples tablas en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.896Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-table-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Table Meta - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/#GetTableMetadata) - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de tabla Los metadatos de una tabla individual en el Catalyst Data Store se pueden obtener de dos maneras. La referencia del data store utilizada en los fragmentos de código a continuación es la instancia de componente creada anteriormente. ### Obtener metadatos de una tabla por Table ID Los metadatos de una tabla se obtienen refiriéndose al tableID respectivo en el método get_table_details() como se muestra a continuación. Puedes obtener el ID de la tabla desde el Data Store o desde la URL cuando la tabla está abierta en la consola. Para saber más sobre la instancia de componente datastore_service utilizada a continuación, consulta esta sección de ayuda. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>tableID</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el ID de la tabla cuyos metadatos deben recuperarse.</td> </tr> </tbody> </table> #Obtener metadatos de tabla usando el ID de tabla datastore_service = app.datastore() table_data = datastore_service.get_table_details(5249000000011745) A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"COUNTRY", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"amelia@burrows.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"1", "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":"2136000000007784" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"2", "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007785" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"3", "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007786" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"4", "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007787" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"5", "column_name":"CITYNAME", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":"100", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000008588" } ], "table_id":"5249000000011745" } ### Obtener metadatos de una tabla por nombre de tabla Puedes usar el fragmento de código mencionado a continuación para obtener los metadatos de una tabla refiriéndose al table_name. Note : Si renombras la tabla, debes actualizar los cambios en el código en todas las secciones aplicables. Para saber más sobre la instancia de componente datastore_service utilizada a continuación, consulta esta sección de ayuda. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>table_name</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el nombre de la tabla cuyos metadatos deben recuperarse.</td> </tr> </tbody> </table> datastore_service = app.datastore() table_data = datastore_service.get_table_details("Aliens") A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"Aliens", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"amelia.burrows@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "column_details":[ { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"1", "column_name":"ROWID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":false, "column_id":"2136000000007784" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"2", "column_name":"CREATORID", "category":1, "data_type":"bigint", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007785" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"3", "column_name":"CREATEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007786" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"4", "column_name":"MODIFIEDTIME", "category":1, "data_type":"datetime", "max_length":"50", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":false, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000007787" }, { "table_id":"5249000000011745", "column_sequence":"5", "column_name":"AlienType", "category":2, "data_type":"varchar", "max_length":"100", "is_mandatory":false, "decimal_digits":"2", "is_unique":true, "search_index_enabled":true, "column_id":"2136000000008588" } ], "table_id":"5249000000011745" } ### Obtener metadatos de todas las tablas Además de obtener los metadatos de una tabla individual, puedes obtener los detalles de todas las tablas en un proyecto Catalyst usando el método getAllTables(). Para saber más sobre la instancia de componente datastore_service utilizada a continuación, consulta esta sección de ayuda. datastore_service = app.datastore() tables = datastore_service.get_all_tables() A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"Attackers", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"amelia.burrows@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000007781" }, "table_name":"Aliens", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"5249000000011745" } ] Info : Consulta la tabla de alcances del SDK para determinar el nivel de permiso requerido para realizar la operación anterior. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener instancia de tabla" description: "Esta página describe el método para obtener la instancia de tabla usando tableID y nombre de una tabla en el Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.896Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener una instancia de tabla Una referencia de tabla se puede crear refiriéndose a la referencia predefinida del data store pasando el tableID o el nombre de la tabla como parámetro. La referencia datastore_service utilizada en el fragmento de código a continuación es la instancia de componente creada anteriormente. ### Obtener la instancia de tabla usando TableID La referencia table_service se puede crear pasando el tableID como parámetro al método table(). Para saber más sobre la instancia de componente datastore_service utilizada a continuación, consulta esta sección de ayuda. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>tableID</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el ID de la tabla.</td> </tr> </tbody> </table> #Obtener instancia de tabla usando el ID de tabla datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table(5249000000011745) ### Obtener la instancia de tabla usando el nombre de la tabla Alternativamente, se puede crear una referencia de tabla refiriéndose al nombre de la tabla en el método table(). No hay una respuesta explícita involucrada en estos métodos y solo se devuelve la instancia de la tabla. Para saber más sobre la instancia de componente datastore_service utilizada a continuación, consulta esta sección de ayuda. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>table_name</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el nombre de la tabla.</td> </tr> </tbody> </table> #Obtener instancia de tabla usando el nombre de tabla datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de columna" description: "Esta página describe el método para recuperar metadatos de una columna individual o múltiples columnas de una tabla en el Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.896Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-column-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Column Meta - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/#GetColumnMetadata) - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de columna Los detalles de metadatos de una columna individual de una tabla en el Catalyst Data Store se pueden recuperar usando el columnID o el nombre de la columna. ### Obtener metadatos de una columna por ID Puedes obtener los metadatos de una columna de una tabla en particular usando el método get_column_details(). Para saber más sobre la instancia de componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus respectivas secciones de ayuda. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>columnID</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el ID de la columna para la cual se deben recuperar los metadatos.</td> </tr> </tbody> </table> #Obtener metadatos de columna usando el ID de columna datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") column_data = table_service.get_column_details(5249000000032372) A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "5", column_name: "CITYNAME", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "5249000000032372" } ### Obtener metadatos de una columna por nombre Una forma alternativa de obtener los metadatos de una columna es refiriéndose al column_name. Esto devuelve la misma respuesta que la anterior. Los metadatos de la columna no involucrarán operaciones adicionales. Por lo tanto, la respuesta se devuelve aquí directamente. Para saber más sobre la instancia de componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus respectivas secciones de ayuda. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>column_name</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el nombre de la columna para la cual se deben recuperar los metadatos.</td> </tr> </tbody> </table> #Obtener metadatos de columna usando el nombre de columna datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") column_data = table_service.get_column_details("CITYNAME") A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "5", column_name: "CITYNAME", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } ### Obtener metadatos de todas las columnas Además de obtener los metadatos de una columna individual, puedes recuperar los metadatos de todas las columnas en una tabla en particular usando el método get_all_columns(). Para saber más sobre la instancia de componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus respectivas secciones de ayuda. #Obtener metadatos de todas las columnas datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") columns = table_service.get_all_columns() A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: [ { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "1", column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: "2136000000007784" }, { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "2", column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007785" }, { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "3", column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007786" }, { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "4", column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007787" }, { table_id: "5249000000011745", column_sequence: "5", column_name: "CITYNAME", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000008588" } ] Info : Consulta la tabla de alcances del SDK para determinar el nivel de permiso requerido para realizar la operación anterior. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener filas" description: "Esta página describe el método para obtener una fila individual o todas las filas de una tabla en el Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Get Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener filas Puedes recuperar una fila individual o múltiples filas de datos de una tabla en el Catalyst Data Store. La referencia table_service utilizada en estos fragmentos de código puede ser una instancia de tabla o metadatos de tabla. ### Obtener una fila individual Puedes obtener una fila individual de la tabla usando el método get_row(). Debes pasar el RowID único de la fila a este método como se muestra en el fragmento de código a continuación. Para saber más sobre la instancia de componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus respectivas secciones de ayuda. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>rowID</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Almacenará el ID de la fila cuyos detalles deben recuperarse.</td> </tr> </tbody> </table> # Obtener una sola fila datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") row_data = table_service.get_row(5249000000032385) A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", CITYNAME: "Pune", ROWID: "5249000000032385" } ### Obtener todas las filas mediante paginación Puedes recuperar todas las filas de datos de una tabla en el Data Store incorporando paginación en tu código usando la función get_paged_rows(). La paginación te permite obtener las filas de una tabla en lotes o páginas a través de iteraciones. Esta iteración se ejecuta hasta que se obtienen todas las filas, lo cual se valida mediante una simple condición if, como se muestra en el código a continuación. Puedes referirte a la tabla por su nombre de tabla único. Por ejemplo, si necesitas que las filas se obtengan en lotes de 100 como páginas individuales, puedes definir una variable para el máximo de filas a obtener en cada página y especificar la cantidad. El código de ejemplo a continuación asigna max_rows como 100. Note: El parámetro maxRows es opcional. La llamada del SDK devolverá 200 filas en una sola página por defecto si este valor no se especifica. Adicionalmente, recibirás una cadena de token en los datos de respuesta que autoriza la obtención subsiguiente de datos. Puedes obtener este token a través de next_token, y pasarlo como valor para next_token durante la iteración subsiguiente, como se muestra en el código a continuación. Durante la primera ejecución del bucle, el valor para la cadena next_token se asigna como None. El siguiente conjunto de registros se obtiene a través de more_records en los datos de respuesta. Note: La paginación está disponible desde la actualización del SDK de Node.js v2.1.0. Esto no estará disponible en las versiones anteriores del SDK de Node.js. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>next_token</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Almacenará el token de los datos de respuesta, autorizando la recuperación subsiguiente de datos.</td> </tr> <tr> <td>max_rows</td> <td>Numeric</td> <td>Un parámetro opcional. Contendrá el número de lotes en los que se deben obtener las filas.</td> </tr> </tbody> </table> datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("Aliens") def getMyPagedRows(next_token=None, more_records=True): rows = table_service.get_paged_rows(next_token, max_rows=100) more_records = rows['more_records'] if not more_records: return None next_token = rows['next_token'] return getMyPagedRows(next_token, more_records) getMyPagedRows() Cuando el parámetro more_records está establecido en true, la respuesta de ejemplo se muestra a continuación: { "status": 200, "content": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "CITYNAME": "New York", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "ROWID": "5249000000032385" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "CITYNAME": "Houston", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "ROWID": "5249000000032386" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "CITYNAME": "Chicago", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "ROWID": "5249000000032387" } ], "message": "OK", "more_records": true, "next_token": "{{token}}" } Cuando el parámetro more_records está establecido en false, la respuesta de ejemplo se muestra a continuación: { "status": 200, "content": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "name": "San Diego", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "ROWID": "5249000000032385" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "name": "Phoenix", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "ROWID": "5249000000032386" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "name": "Seattle", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "ROWID": "5249000000032387" } ], "message": "OK", "more_records": false } Info : Consulta la tabla de alcances del SDK para determinar el nivel de permiso requerido para realizar la operación anterior. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Insertar filas" description: "Esta página describe el método para insertar una fila individual o filas de forma masiva en una tabla del Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/insert-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Insert Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Insertar filas Puedes insertar una nueva fila en una tabla del Catalyst Data Store haciendo referencia al ID único o nombre de la tabla. También puedes insertar múltiples filas en una tabla como se explica en la siguiente sección. La referencia table_service utilizada en el código a continuación puede ser una instancia de tabla o un meta de tabla creado anteriormente. Note: * La tabla y las columnas en ella ya deben estar creadas. Puedes crear una tabla y las columnas para ella desde la consola. * Podrás insertar hasta 5000 registros en cada tabla por proyecto en el entorno de desarrollo. Puedes crear hasta 25,000 registros en total en cada proyecto en el entorno de desarrollo. No hay límites superiores para la creación de registros en el entorno de producción. ### Insertar una fila individual Debes crear un diccionario que contenga los detalles de la fila en formato {nombre de columna : valor de columna}, y pasarlo como argumento al método insert_row(), como se muestra a continuación. Esto inserta las filas en la tabla que refieres por su nombre de tabla o tableID único. Se genera automáticamente un valor único de ID para la fila una vez que se inserta. Para conocer más sobre la instancia del componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus secciones de ayuda respectivas. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>row_data</td> <td>Array</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá los detalles de la fila a insertar en pares clave-valor.</td> </tr> </tbody> </table> #Insertar una sola fila en la tabla datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("Employee") row_data = {'name': 'George Hamilton', 'id': '6868', 'age': '22'} row_response = table_service.insert_row(row_data) A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-16 16:30:12:799", Name: "George Hamilton", Age: 22, ID: 6868, CREATEDTIME: "2021-08-16 16:30:12:799", ROWID: "2136000000011015" } ### Insertar múltiples filas Puedes insertar múltiples filas en una tabla construyendo un array que contenga las filas, y pasándolo como argumento al método insert_rows() como se muestra a continuación. Para conocer más sobre la instancia del componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus secciones de ayuda respectivas. Esto devuelve una respuesta que contiene un array de objetos de fila. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w60p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>row_data</td> <td>Array</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá los detalles de las filas a insertar en pares clave-valor.</td> </tr> </tbody> </table> datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("Employee") row_data = [{'name': 'Mark Wellington', 'id': '7218', 'age': '29'}, {'name': 'Zendaya Jones', 'id': '3211', 'age': '32'}] row_response = table_service.insert_rows(row_data) A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", Name: "Mark Wellington", Age: 29, ID: 7218, CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", ROWID: 2136000000011015 }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", Name: "Zendaya Jones", Age: 32, ID: 3211, CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", ROWID: 2136000000011016 } ] Info : Consulta la tabla de SDK Scopes para determinar el nivel de permiso requerido para realizar la operación anterior. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Actualizar filas" description: "Esta página describe el método para actualizar una fila individual o filas de forma masiva en una tabla del Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Update Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Actualizar filas Puedes actualizar una fila individual o múltiples filas en una tabla del Catalyst Data Store. La referencia table_service utilizada en los fragmentos de código a continuación puede ser una instancia de tabla o un meta de tabla creado anteriormente. ### Actualizar una fila individual Este método en particular te permite actualizar una fila individual construyendo un objeto con valores modificados en las columnas requeridas. Haz referencia al ROWID único y pasa el objeto recién construido que contiene los detalles de la fila actualizada al método update_row(). Ten en cuenta que es obligatorio especificar el valor de ROWID aquí. Para conocer más sobre la instancia del componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus secciones de ayuda respectivas. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>row_data</td> <td>Array</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá los detalles de la fila a actualizar en pares clave-valor.</td> </tr> </tbody> </table> #Actualizar una sola fila datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("table_name") row_data = {'name': 'Mathew Jones', 'id': '7211', 'age': '31', 'ROWID': 2136000000011011} row_response = table_service.update_row(row_data) logging.info(row_response) A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", Name: "Mathew Jones", ID : "7211", Age: 31, ROWID: "2136000000011011" } ### Actualizar múltiples filas Para actualizar múltiples filas, se construye un array de objetos que contiene los valores de fila modificados, el cual se pasa como argumento al método update_rows() . Los ROWIDs se utilizan en los objetos de array correspondientes para hacer referencia a las filas específicas que requieren modificación. Para conocer más sobre la instancia del componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus secciones de ayuda respectivas. La respuesta devuelta aquí se resolverá a un array de objetos de fila. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>row_data</td> <td>Array</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá los detalles de las filas a actualizar en pares clave-valor.</td> </tr> </tbody> </table> #Actualizar múltiples filas datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("Employee") row_data = [{'name': 'Mathew Jones', 'id': '7211', 'age': '31', 'ROWID': 2136000000034043}, {'name': 'Rhonda Watson', 'id': '7212', 'age': '28', 'ROWID': 2136000000034045}] row_response = table_service.update_rows(row_data) A continuación se muestra una respuesta de ejemplo: [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:718", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:55:999", Name: "Mathew Jones", ID : "7211", Age: 31, ROWID: "2136000000034043" }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:728", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:56:001", Name: "Rhonda Watson", ID : "7212", Age: 28, ROWID: "2136000000034045" } ] Info : Consulta la tabla de SDK Scopes para determinar el nivel de permiso requerido para realizar la operación anterior. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminar fila" description: "Esta página describe el método para eliminar una fila individual de una tabla del Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Delete Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminar una fila Una fila puede eliminarse de una tabla simplemente pasando el ROWID como parámetro al método delete_row(). Este método devolverá true como respuesta tras la eliminación de la fila. Para conocer más sobre la instancia del componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus secciones de ayuda respectivas. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>ROWID</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el ID de la fila a eliminar.</td> </tr> </tbody> </table> #Eliminar una fila datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("CITY") row_response = table_service.delete_row(5249000000032461) Info : Consulta la tabla de SDK Scopes para determinar el nivel de permiso requerido para realizar la operación anterior. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Lectura masiva de filas" description: "Esta página describe el método para leer filas de forma masiva de una tabla del Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/bulk-read-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Lectura masiva de filas Catalyst te permite realizar trabajos de lectura masiva en una tabla específica presente en el Data Store. En el fragmento del SDK a continuación, el trabajo de lectura masiva puede leer miles de registros de una tabla específica y generar un archivo CSV que contiene los resultados de la operación de lectura, si el trabajo es exitoso. La tabla se referencia por su Table ID único. Para conocer más sobre la instancia del componente datastore_service utilizada a continuación, consulta esta sección de ayuda. <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>criteria</td> <td>Array</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá las condiciones en base a las cuales se deben leer las filas.</td> </tr> <tr> <td>page</td> <td>Numeric</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el número de página de filas que se deben leer.</td> </tr> <tr> <td>select_columns</td> <td>Array</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá las columnas específicas que se deben leer.</td> </tr> </tbody> </table> Copia el fragmento del SDK a continuación para realizar un trabajo de lectura masiva en una tabla en particular. #Lectura masiva datastore_service = app.datastore() bulk_read = datastore_service.table("sampleTable").bulk_read() #Crear trabajo de lectura masiva bulk_read_Job = bulk_read.create_job({ "criteria": { "group_operator": 'or', "group": [ { "column_name": 'Department', "comparator": 'equal', "value": 'Marketing' }, { "column_name": 'EmpId', "comparator": 'greater_than', "value": '1000' }, { "column_name": 'EmpName', "comparator": 'starts_with', "value": 'S' } ] }, "page": 1, "select_columns": ['EmpId', 'EmpName', 'Department'] }) #Obtener estado de lectura masiva status = bulk_read.get_status(bulk_read_Job['job_id']) #Obtener resultado de lectura masiva result = bulk_read.get_result(bulk_read_Job['job_id']) <br /> Note: Se pueden leer un máximo de 200,000 filas simultáneamente. Info : Consulta la tabla de SDK Scopes para determinar el nivel de permiso requerido para realizar la operación anterior. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Escritura masiva de filas" description: "Esta página describe el método para escribir filas de forma masiva en una tabla del Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.897Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/bulk-write-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Escritura masiva de filas Catalyst te permite realizar trabajos de escritura masiva en una tabla específica presente en el Data Store. La operación de escritura masiva puede obtener miles de registros de un archivo CSV cargado en Stratus e insertarlos en una tabla específica. La tabla se referencia por su table ID único generado por Catalyst durante la creación. La columna en la que se debe realizar la operación de escritura se referencia por su ID de columna único. Note: Para realizar una operación de escritura masiva, primero debes cargar los datos requeridos como un archivo CSV en Stratus. <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>tableID</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el ID de la tabla en la que se deben escribir los datos.</td> </tr> <tr> <td>find_by</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá el nombre de la columna en la que se deben escribir los datos.</td> </tr> <tr> <td>fk_mapping</td> <td>Array</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá los detalles de local_column y reference_column.</td> </tr> <tr> <td>operation</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. El valor de este parámetro debe ser insert.</td> </tr> <tr> <td>object_details</td> <td>JSON Object</td> <td> <ul> <li>bucket_name: El nombre del bucket, donde se almacena el objeto.</li> <li>object_key: Puede contener la ruta o la URL del objeto del objeto requerido.</li> <li>version_id: Si el bucket tiene el versionado habilitado, entonces el versionID específico del archivo se almacenará en este atributo.</li> </ul> </td> </tr> </tbody> </table> Copia el fragmento del SDK a continuación para realizar un trabajo de escritura masiva en una tabla en particular. Para conocer más sobre la instancia del componente datastore_service utilizada a continuación, consulta esta sección de ayuda. datastore_service = app.datastore() bulk_write = datastore_service.table("Sample").bulk_write() object_details = { "bucket_name": "zcstratus12345", "object_key": "sample.csv", "version_id": "64832huidksnd83" } #create bulk write job bulk_write_job = bulk_write.create_job(object_details, { "find_by": "S1", "fk_mapping": [ {"local_column": "EmployeeID", "reference_column": "EmpId"}, {"local_column": "DepartmentID", "reference_column": "DepId"} ], "operation": "insert" }) #get bulk write status status = bulk_write.get_status('6759000000167103') #get bulk write result result = bulk_write.get_result('6759000000167103') <br /> Note: Se pueden escribir un máximo de 100,000 filas a la vez. Info : Consulta la tabla de SDK Scopes para determinar el nivel de permiso requerido para realizar la operación anterior. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminación masiva de filas" description: "Esta página describe el método para eliminar filas de forma masiva de una tabla del Data Store en tu aplicación Python con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store Help (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) - SDK Scopes (/es/sdk/python/v1/sdk-scopes) -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminación masiva de filas Catalyst te permite eliminar filas de forma masiva de una tabla específica en el Catalyst Data Store. La tabla se referencia por su tableID o tablename único. Puedes obtener el ID de la tabla desde el Data Store o desde la URL cuando la tabla está abierta en la consola. La operación de eliminación masiva puede eliminar un máximo de 200 filas en una sola operación. Puedes pasar los ROWIDs únicos de las filas a eliminar en un array como se muestra en el código de ejemplo a continuación. Debes incluir al menos un ROWID, y puedes incluir hasta un máximo de 200 ROWIDs en el fragmento de código proporcionado a continuación. Las filas se pasan a la función delete_rows() a través de la instancia datastore_service en el código de ejemplo. El tablename o tableID debe pasarse como parámetro al método table(). La respuesta devuelve un valor booleano (true o false) basado en el estado de la eliminación. Para conocer más sobre la instancia del componentedatastore_service y la instancia de tablatable_service utilizadas a continuación, consulta sus secciones de ayuda respectivas. **Parámetros utilizados** <table class="content-table"> <thead> <tr> <th class="w20p">Nombre del parámetro</th> <th class="w20p">Tipo de dato</th> <th class="w60p">Definición</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>ROWID</td> <td>String</td> <td>Un parámetro obligatorio. Contendrá los ROWIDs a eliminar.</td> </tr> </tbody> </table> #Eliminar filas en masa datastore_service = app.datastore() table_service = datastore_service.table("sampleTable") row_response = table_service.delete_rows([6759000000159113, 6759000000159115, 5249000000032411]) Info : Consulta la tabla de SDK Scopes para determinar el nivel de permiso requerido para realizar la operación anterior. --- ## SDK — Web — Data Store -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener una instancia del componente" description: "Esta página describe el método para obtener una instancia del componente desde el Data Store en tu aplicación Web con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-component-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Data Store ### Obtener una instancia del componente La referencia datastore se puede crear mediante el siguiente método, el cual no realizará una llamada del lado del servidor. //Get a datastore instance var datastore = catalyst.table; -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener instancia de tabla" description: "Esta página describe el método para obtener la instancia de tabla usando tableID y nombre desde una tabla en el Data Store en tu aplicación Web con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-table-instance/" service: "Cloud Scale" related: - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener un objeto de tabla Un objeto table se puede crear mediante los siguientes métodos, los cuales no realizarán una llamada del lado del servidor. La referencia datastore utilizada en los fragmentos de código a continuación es la instancia del componente. ### Obtener una instancia de tabla usando TableID Un objeto table se puede crear haciendo referencia al ID de la tabla. //Get a table object using table ID var table = datastore.tableId('1510000000110121'); ### Obtener una instancia de tabla usando TableName Alternativamente, un objeto table se puede crear haciendo referencia al nombre de la tabla. Nota: No hay ninguna promesa involucrada en los métodos anteriores y el objeto de tabla contiene los métodos accesibles por la tabla. //Get a table object using the table name var table = datastore.tableId('SampleTable'); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de tabla" description: "Esta página describe el método para obtener los metadatos de una tabla individual o múltiples tablas en tu aplicación Web con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-table-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Table Metadata - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-table-metadata/#GetTableMetadata) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de tabla Puedes obtener los metadatos de las tablas en el Catalyst Data Store. ### Obtener metadatos de todas las tablas Puedes obtener los detalles de todas las tablas en un proyecto de Catalyst usando el método getAll(). Las instancias datastore y table utilizadas en el fragmento de código a continuación son la instancia del componente y el objeto de tabla respectivamente. Esto devuelve una promesa que se resolverá a un objeto en el cual la clave content contiene el arreglo de los detalles de metadatos de todas las tablas. //Get metadata of all the tables in the project var datastore = catalyst.table; var allTablePromise = datastore.getAll(); allTablePromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":"2136000000007733" }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000007781" }, "table_name":"CityDetails", "modified_by":{ "zuid":"66466723", "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":"2136000000006003" }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":"2136000000009090" } ] [ { "project_id":{ "project_name":"AlienCity", "id":2136000000007733 }, "table_name":"AlienCity", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":2136000000007781 }, "table_name":"CityDetails", "modified_by":{ "zuid":66466723, "is_confirmed":false, "email_id":"emma@zylker.com", "first_name":"Amelia", "last_name":"Burrows", "user_type":"Admin", "user_id":2136000000006003 }, "modified_time":"Aug 13, 2021 01:47 PM", "table_id":2136000000009090 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener metadatos de columna" description: "Esta página describe el método para recuperar metadatos de una columna individual o múltiples columnas de una tabla en el Data Store en tu aplicación Web con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.898Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-column-meta/" service: "Cloud Scale" related: - Get Column Metadata - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-column-metadata/#GetColumnMetadata) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener metadatos de columna Los detalles de metadatos de una columna individual de una tabla en el Catalyst Data Store se pueden recuperar mediante los siguientes métodos. La referencia de tabla utilizada en los fragmentos de código a continuación puede ser una instancia de tabla o un metadato de tabla. ### Obtener metadatos de una columna por ID Puedes obtener los metadatos de una columna de una tabla en particular usando el método getColumnDetails(). //Get The Column Object using Columnid var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId("SampleTable"); var column = table.columnId(COLUMN_ID); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", audit_consent: false, max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } <br> ### Obtener metadatos de una columna por nombre Una forma alternativa de obtener los metadatos de una columna es haciendo referencia al nombre de la columna. Esto devuelve la misma respuesta que la anterior. Los metadatos de columna no involucrarán operaciones adicionales. Por lo tanto, la promesa devuelta aquí se resuelve a un objeto JSON. //Get The Column Object using Columnname var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var column = table.columnId(COLUMN_NAME); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", audit_consent: false, max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } <br> ### Obtener detalles de metadatos de columna Para obtener los detalles de metadatos de una columna, debes usar cualquiera de los objetos de columna creados en los pasos anteriores, lo cual devolverá una promesa. La promesa devuelta se resolverá a un objeto en el cual la clave content contiene los detalles de metadatos de la columna. //Get The column details which in turn returns a promise var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var column = table.columnId(COLUMN_NAME); var columnPromise = column.get(); columnPromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: { table_id: "2305000000007003", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", audit_consent: false, max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: "2305000000007725" } { table_id: 2305000000007003, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: false, column_id: 2305000000007725 } <br> ### Obtener metadatos de todas las columnas Además de obtener los metadatos de una columna individual, puedes recuperar los metadatos de todas las columnas de una tabla en particular usando el método getAllColumns(). Nota: La promesa devuelta aquí se resuelve en un arreglo de detalles de metadatos de columnas. //Get all the columns in the table which in turn returns a promise var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var allcolumnPromise = table.getColumns(); allcolumnPromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás para cada versión: [ { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "1", column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", audit_consent: false, max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: "2136000000007784" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "2", column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007786" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "3", column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007788" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "4", column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: "50", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000007790" }, { table_id: "2136000000007781", column_sequence: "5", column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: "100", is_mandatory: false, decimal_digits: "2", is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: "2136000000008503" } ] [ { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 1, column_name: "ROWID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: false, column_id: 2136000000007784 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 2, column_name: "CREATORID", category: 1, data_type: "bigint", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007786 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 3, column_name: "CREATEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007788 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 4, column_name: "MODIFIEDTIME", category: 1, data_type: "datetime", max_length: 50, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: false, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000007790 }, { table_id: 2136000000007781, column_sequence: 5, column_name: "CityName", category: 2, data_type: "varchar", max_length: 100, is_mandatory: false, decimal_digits: 2, is_unique: true, search_index_enabled: true, column_id: 2136000000008503 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "Insertar filas" description: "Esta página describe el método para insertar una fila individual o filas en masa en una tabla en el Data Store en tu aplicación Web con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.899Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/insert-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Insert Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/insert-new-row/#InsertNewRow) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Insertar filas Puedes insertar una nueva fila de datos o un registro en una tabla en el Data Store haciendo referencia al ID único o nombre de la tabla. También puedes insertar múltiples filas en una tabla en la misma operación. Nota: 1. La tabla y las columnas en ella ya deben estar creadas. Puedes crear una tabla y las columnas para ella desde la consola. 2. Podrás insertar hasta 5000 registros en cada tabla por proyecto en el entorno de desarrollo. Puedes crear hasta 25,000 registros en total en cada proyecto en el entorno de desarrollo. No hay límites superiores para la creación de registros en el entorno de producción. Debes construir un arreglo que contenga las filas a insertar en la tabla y pasar el arreglo como argumento al método addRow() como se muestra a continuación. Esto inserta las filas en la tabla a la que haces referencia por su nombre único o ID. Las filas se especifican en un formato {nombre de columna : valor de columna}. La promesa devuelta aquí se resuelve a un objeto, donde la clave content contiene el arreglo de las filas. La referencia table utilizada en el código a continuación es el objeto de tabla creado anteriormente. //Crear un array with the rows to be inserted var details = [ {"Name": "Heather Drake", "Age": 26}, {"Name": "Lucy Park", "Age": 34} ]; //Insertar las filas pasando el arreglo, que a su vez devuelve una promesa var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('EmpDetails'); //Provide the table ID or table name to insert the rows var insertPromise = table.addRow(details); //Pass the JSON array insertPromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás. La respuesta es la misma para ambas versiones. #### Web SDK [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", Name: "Heather Drake", Age: 26, CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:904", ROWID: 2136000000038008 }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", Name: "Lucy Park", Age: 34, CREATEDTIME: "2021-08-25 13:55:04:906", ROWID: 2136000000038010 } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "Actualizar filas" description: "Esta página describe el método para actualizar una fila individual o filas en masa en una tabla en el Data Store en tu aplicación Web con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.899Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/update-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Update Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/update-row/#UpdateRow) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Actualizar filas Si se necesita actualizar una fila individual o múltiples filas con uno o más valores de columna en una tabla, se utiliza el siguiente método. El table utilizado en el fragmento de código a continuación es el objeto de tabla. Nota: La promesa devuelta aquí se resolverá a un objeto en el cual la clave content contiene un arreglo de detalles de filas actualizadas. //Create an object with the details to be updated referring to the corresponding ROWID var details = [ { "Name": "John Denver", "Age": 25, "ROWID": 1510000000085482}, { "Name": "Jill Scott", "Age": 39, "ROWID": 1510000000113707} ]; //Actualizar el objeto Row usando los detalles var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var updatePromise = table.updateRow(details); updatePromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás. La respuesta es la misma para ambas versiones. #### Web SDK [ { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:718", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:55:999", Name: "John Denver", Age: 25 ROWID: "2136000000034043" }, { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-24 13:22:14:728", CREATEDTIME: "2021-08-24 13:12:56:001", Name: "Jill Scott", Age: 39 ROWID: "2136000000034045" } ] -------------------------------------------------------------------------------- title: "Obtener filas" description: "Esta página describe el método para obtener una fila individual o todas las filas de una tabla en el Data Store en tu aplicación Web con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.899Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/get-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Get Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/get-all-rows/#GetAllRows) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Obtener filas Puedes recuperar una fila individual o múltiples filas de datos de una tabla en el Catalyst Data Store. El objeto table utilizado en estos fragmentos de código está definido en la página de instancia del componente. ### Obtener un objeto de fila Antes de obtener una fila de una tabla en el Data Store, primero debes crear un objeto de fila para ella usando el Row ID único de la fila como se muestra a continuación. Esto no realizará una llamada del lado del servidor. //Create a row object using the Rowid var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId("ShipmentTracking"); var row = table.rowId("12781121212121"); ### Obtener una fila individual Ahora puedes obtener una fila individual de una tabla usando el método get(). Debes pasar el Row ID único de la fila al objeto de fila que creaste en la sección anterior, como se muestra a continuación. La promesa devuelta aquí se resolverá a un objeto JSON de fila, en el cual la clave content contiene un objeto de fila. //Fetch the row details by passing the row ID to the row object var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('ShipmentTracking'); var row = table.rowId("12781121212121"); var rowPromise = row.get(); rowPromise.then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás. La respuesta es la misma para todas las versiones del Web SDK. { CREATORID: "2136000000006003", MODIFIEDTIME: "2021-08-17 13:02:11:184", CREATEDTIME: "2021-08-16 16:29:10:499", CityName: "Pune", ROWID: "2136000000011011" } ### Obtener todas las filas mediante paginación Puedes recuperar todas las filas de datos de una tabla en el Data Store incorporando paginación en tu código usando la función getPagedRows(). La paginación te permite obtener las filas de una tabla en lotes o páginas a través de iteraciones. Esta iteración se ejecuta hasta que se obtienen todas las filas, lo cual se valida mediante hasNext, como se muestra en el código de ejemplo a continuación. Puedes hacer referencia a la tabla por su Table ID único o nombre. Por ejemplo, si necesitas que las filas se obtengan en lotes de 100 como páginas individuales, puedes especificar el conteo del parámetro max_rows como 100, como se muestra a continuación. Nota: El parámetro max_rows es opcional. La llamada del SDK devolverá 200 filas en una sola página por defecto si este valor no se especifica. Además, después de cada ejecución del bucle, recibirás una cadena de token en los datos de respuesta que autoriza la obtención posterior de datos. Debes pasar este token a través del parámetro next_token durante la iteración posterior, como se muestra a continuación. Durante la primera ejecución del bucle, el valor para la cadena next_token se asigna como undefined. El siguiente conjunto de registros se obtiene a través de more_records en los datos de respuesta. Nota: La paginación se ha hecho disponible desde la actualización del Web SDK v3.1.0. No estará disponible en las versiones anteriores del Web SDK. { if (!hasNext) { return; } catalyst.table .tableId('userDetails') //Specify the Table ID or Table name of the table to fetch the records from .getPagedRows({ next_token, max_rows: 100 }) //Definir el máximo de filas a obtener en una sola página and pass it along with nextToken .then(resp => { console.log('rows : ', resp.content); //Obtener las filas de la tabla return getMyPagedRows(resp.more_records, resp.next_token); //Obtener el siguiente conjunto de registros y la cadena de token para la siguiente iteración }) .catch((err) => { console.log(err.toString()); }); } A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás si hay más registros disponibles. El parámetro more_records se establecerá en true en este caso. #### Web SDK v3.1.0 { "status": 200, "content": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "name": "raj", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:24:855", "ROWID": "3359000000108111" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "name": "raj", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:117", "ROWID": "3359000000108114" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "name": "raj", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:25:120", "ROWID": "3359000000108117" } ], "message": "OK", "more_records": true, "next_token": "{{token}}" } A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás si no hay más registros disponibles. El parámetro more_records se establecerá en false en este caso. { "status": 200, "content": [ { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "name": "raj99", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:556", "ROWID": "3359000000108410" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "name": "raj98", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:557", "ROWID": "3359000000108413" }, { "CREATORID": "3359000000006003", "MODIFIEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "name": "raj96", "CREATEDTIME": "2022-01-11 18:18:43:568", "ROWID": "3359000000108417" } ], "message": "OK", "more_records": false } Nota: Hemos dejado de dar soporte al método getAllRows() que estaba disponible en las versiones anteriores del Web SDK para obtener múltiples filas de datos de una tabla. La paginación ahora está disponible como una mejora que te permite obtener todas las filas, sin limitaciones en el número de filas obtenidas. El método getAllRows() se eliminará de todas las versiones futuras del SDK. Asegúrate de actualizar tu código en consecuencia. -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminar una fila" description: "Esta página describe el método para eliminar una fila individual de una tabla en el Data Store en tu aplicación Web con fragmentos de código de ejemplo" last_updated: "2026-07-02T09:34:15.899Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/delete-row/" service: "Cloud Scale" related: - Delete Row - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/delete-row/#DeleteRow) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminar una fila Se puede eliminar una fila individual, pero no se pueden eliminar múltiples filas a la vez. La _fila_ utilizada en los fragmentos de código a continuación es el objeto de fila. Se puede eliminar una fila de una tabla simplemente pasando el ROWID como parámetro al método delete(). Nota: La promesa devuelta aquí se resolverá a un objeto en el cual la clave content contiene un objeto de fila eliminada. //Delete the row which in turn returns a promise var datastore = catalyst.table; var table = datastore.tableId('SampleTable'); var row = table.rowId(ROW_ID); var rowPromise = row.delete(); rowPromise.then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); }); -------------------------------------------------------------------------------- title: "Eliminación masiva de filas" description: "Esta página describe el método para eliminar filas en masa de una tabla en el Data Store en tu aplicación Web con fragmentos de código de ejemplo." last_updated: "2026-07-02T09:34:15.899Z" source: "https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/web/v4/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/" service: "Cloud Scale" related: - Bulk Delete Rows - API (/es/api/code-reference/cloud-scale/data-store/bulk-delete-rows/#BulkDeleteRows) - Data Store (/es/cloud-scale/help/data-store/introduction) -------------------------------------------------------------------------------- # Eliminación masiva de filas Catalyst te permite eliminar registros o filas de datos en masa de una tabla específica en el Data Store. La tabla se referencia por su ID único o nombre. Puedes obtener el ID de la tabla desde el Data Store o desde la URL cuando la tabla está abierta en la consola. La operación de eliminación masiva puede eliminar un máximo de 200 filas en una sola operación. Puedes pasar los ROWIDs únicos de las filas a eliminar en un arreglo como se muestra en el código de ejemplo a continuación. Debes incluir al menos un ROWID, y puedes incluir hasta 200 ROWIDs en el código. El arreglo se asigna a una variable que se pasa a la función deleteRows() a través de deletePromise en el código de ejemplo. El nombre de la tabla o el ID de la tabla debe pasarse a datastore.tableId(). La referencia datastore utilizada a continuación está definida en la página de instancia del componente. var datastore = catalyst.table; //Pasar el ID de tabla o nombre de tabla var table = datastore.tableId('EmpDetails'); //Declarar los ROWIDs de los registros a eliminar var rowIds =[1028000000171815, 1028000000171810, 1028000000171805, 1028000000171617, 1028000000171098]; //Pasar el arreglo de ROWIDs a la función deleteRows() var deletePromise = table.deleteRows(rowIds); //Devuelve la promesa e imprime en la consola del navegador deletePromise .then((response) => { console.log(response.content); }) .catch((err) => { console.log(err); });