### 吉客云·奇门数据集成到MySQL技术案例分享
在实际业务场景中，如何高效、可靠地将吉客云·奇门系统的数据集成到企业内部的MySQL数据库，是一个极具挑战性的任务。本篇文章将以“xsck-1吉客云查询销售出库单-->mysql”的实际方案为例，详细解析这个过程中的关键技术点和实现步骤。
#### 一、API接口调用与数据抓取
为了获取吉客云·奇门的销售出库单数据，我们首先使用其提供的API接口 `jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get`。该接口支持分页查询，这是确保大批量数据准确、无漏失地被逐步提取的重要机制。在调用过程中，必须处理好API限流问题，以避免请求过多导致服务不可用。
```python
# 示例代码段：调用吉客云·奇门API进行数据抓取
import requests
url = "https://api.jackyun.com/tradenotsensitiveinfos.list.get"
params = {
"page_no": 1,
"page_size": 100,
# 其他必要的参数
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
# 对返回的数据进行处理和存储操作
```
#### 二、自定义逻辑与格式转换
由于源系统（吉客云·奇门）与目标系统（MySQL）的数据结构存在差异，需要在集成过程中自定义数据转换逻辑。这不仅包括字段映射，还涉及对部分复杂嵌套结构的拆解和平展。由此保证写入到MySQL中的数据能被顺利应用于后续分析或业务运作。
```python
def transform_data(raw_data):
transformed_data = []
for item in raw_data:
transformed_record = {
'order_id': item['id'],
'product_sku': item['sku'],
# 按需添加更多字段映射及转换逻辑
}
transformed_data.append(transformed_record)
return transformed_data
transformed_records = transform_data(data["orders"])
```
#### 三、大容量数据写入能力及监控机制
轻易平台支持高吞吐量的数据写入能力，使得大量捕获自吉客云·奇门的信息能够迅速吸收到MySQL中，这样显著提升了时效性。同时，通过集中化监控和告警系统，我们可以实时跟踪每个集成任务的状态和性能。如出现异常，可根据日志记录快速定位问题并进行重试或修复操作。
```sql
-- 示例代码段：通过批量插入写入 MySQL 数据库，提高效率
INSERT INTO sales_orders (order_id, product_sku, ...) VALUES (...), (...), ...;
```
通过这些
### 调用吉客云·奇门接口获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步，我们需要从源系统吉客云·奇门接口`jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get`获取销售出库单数据，并进行初步的数据清洗和加工。以下是详细的技术实现过程。
#### 1. 接口调用配置
首先，我们需要配置API调用的元数据。根据提供的元数据配置，接口调用采用POST方法，主要参数如下：
- `api`: `jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get`
- `method`: `POST`
- `pagination`: 分页参数，默认每页20条记录
- `request`: 请求参数，包括时间范围、销售单号、页码等
- `omissionRemedy`: 数据补偿机制，定时任务配置
请求参数示例如下：
```json
{
"modified_begin": "2023-10-01T00:00:00",
"modified_end": "2023-10-07T23:59:59",
"pageSize": 20,
"pageIndex": 0,
"hasTotal": 1,
"startConsignTime": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"endConsignTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"fields": "tradeNo,consignTime,totalFee,tradeCount,discountFee,payment,receivedTotal,warehouseCode,warehouseName,goodsDetail.sellCount,goodsDetail.shareFavourableAfterFee"
}
```
#### 2. 数据清洗与转换
在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换。根据元数据配置，我们需要对返回的数据进行字段重命名和格式化处理。
##### 字段重命名与格式化
根据`formatResponse`配置，需要将以下字段进行转换：
- `consignTime` -> `datetime_new`（日期格式）
- `tradeNo` -> `order_no_new`（字符串格式）
示例代码如下：
```python
def format_response(data):
formatted_data = []
for record in data:
formatted_record = {
'datetime_new': record['consignTime'],
'order_no_new': record['tradeNo'],
# 保留其他字段
'totalFee': record['totalFee'],
'tradeCount': record['tradeCount'],
'discountFee': record['discountFee'],
'payment': record['payment'],
'receivedTotal': record['receivedTotal'],
'warehouseCode': record['warehouseCode'],
'warehouseName': record['warehouseName'],
'goodsDetail_sellCount': record['goodsDetail']['sellCount'],
'goodsDetail_shareFavourableAfterFee': record['goodsDetail']['shareFavourableAfterFee']
}
formatted_data.append(formatted_record)
return formatted_data
```
##### 数据完整性检查
根据元数据中的`idCheck`配置，需要确保每条记录包含唯一标识符（如`tradeId`），并且不为空。
```python
def check_data_integrity(data):
for record in data:
if not record.get('tradeId'):
raise ValueError("Data integrity check failed: tradeId is missing.")
```
#### 3. 数据补偿机制
为了确保数据完整性和一致性，我们需要设置定时任务来处理遗漏的数据。根据`omissionRemedy`配置，定时任务的crontab表达式为“30 6,18,1 * * *”，即每天的6点、18点和次日凌晨1点执行。
```python
from crontab import CronTab
cron = CronTab(user='username')
job = cron.new(command='python /path/to/your_script.py')
job.setall('30 6,18,1 * * *')
cron.write()
```
在定时任务中，我们可以重新发起请求，指定时间范围为过去两天到当前时间，以确保遗漏的数据被补偿。
```json
{
"startConsignTime": "{{DAYS_AGO_2|datetime}}",
"endConsignTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
}
```
#### 总结
通过以上步骤，我们完成了从吉客云·奇门接口获取销售出库单数据的全过程，包括API调用、数据清洗与转换以及数据补偿机制的实现。这一过程确保了数据的准确性和完整性，为后续的数据处理和分析奠定了坚实基础。
### 使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQLAPI接口
在数据集成生命周期的第二步中，我们将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，并最终写入目标平台MySQLAPI接口。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台配置元数据，实现这一过程。
#### 数据请求与清洗
首先，确保从源平台（如吉客云）获取的数据已经经过初步清洗和准备。假设我们从吉客云查询销售出库单的数据已经准备好，接下来需要将这些数据转换为目标平台MySQLAPI接口能够接收的格式。
#### 数据转换与写入
使用轻易云数据集成平台，我们可以通过配置元数据来实现数据的ETL过程。以下是具体的元数据配置示例：
```json
{
"api": "execute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "main_params",
"label": "main_params",
"type": "object",
"describe": "111",
"children": [
{"field": "subTradeId", "label": "明细id", "type": "string", "value": "{goodsDetail_subTradeId}"},
{"field": "order_no_new", "label": "单号", "type": "string", "value": "{order_no_new}"},
{"field": "datetime_new", "label": "时间", "type": "date", "value": "{datetime_new}"},
{"field": "qty_count", "label": "数量", "type": "string", "value": "{goodsDetail_sellCount}"},
{"field": "sales_count",
"label":"金额",
"type":"string",
"describe":"goodsDetail_sellTotal",
"value":"{{goodsDetail_shareFavourableAfterFee}}"
},
{"field":"line_count","label":"行数","type":"string","value":"{line_count}"},
{"field":"status","label":"状态","type":"string","value":"{qeasystatus}"},
{"field":"Document_Type","label":"单据类型","type":"string","value":"销售出库"}
]
}
],
'otherRequest':[
{
'field':'main_sql',
'label':'main_sql',
'type':'string',
'describe':'111',
'value':'REPLACE INTO `jky_xsck`(`subTradeId`,`order_no_new`,`datetime_new`,`qty_count`,`sales_count`,`line_count`,`status`,`Document_Type`) VALUES (:subTradeId,:order_no_new,:datetime_new,:qty_count,:sales_count,:line_count,:status,:Document_Type)'
}
]
}
```
#### 配置解析
1. **API调用**：配置中的`api`字段指定了要调用的API接口，这里为`execute`，表示执行操作。
2. **HTTP方法**：`method`字段指定了HTTP请求方法，这里使用`POST`方法。
3. **ID检查**：`idCheck`字段为`true`，表示在执行前需要检查ID是否存在。
4. **请求参数**：
- `main_params`: 包含多个子字段，每个子字段对应源数据中的一个属性，并映射到目标数据库表中的相应字段。
- `subTradeId`, `order_no_new`, `datetime_new`, `qty_count`, `sales_count`, `line_count`, `status`, `Document_Type`: 分别对应销售出库单的明细ID、单号、时间、数量、金额、行数、状态和单据类型。
5. **SQL语句**：`otherRequest`中包含一条SQL语句，用于将转换后的数据写入MySQL数据库。这里使用了REPLACE INTO语句，以确保如果记录已存在则更新，否则插入新记录。
#### 实现步骤
1. **提取（Extract）**：从吉客云查询销售出库单的数据。
2. **转换（Transform）**：根据元数据配置，将提取的数据映射到目标格式。例如，将吉客云中的商品明细ID映射到MySQL表中的`subTradeId`字段。
3. **加载（Load）**：执行配置中的SQL语句，将转换后的数据写入MySQL数据库。
通过上述配置和步骤，我们可以高效地完成从吉客云到MySQL的ETL过程，实现不同系统间的数据无缝对接。这不仅提升了业务透明度和效率，还保证了数据处理过程的全生命周期管理。
