吉客云数据集成到MySQL的技术案例：采购单数据处理
在企业日常运营中，采购单数据的高效管理至关重要。针对这一需求，我们选择使用轻易云的数据集成平台，将吉客云（Gikoo Cloud）的采购单数据无缝对接到MySQL数据库。本次分享将深入探讨如何通过调用吉客云API接口erp.purch.get来获取实时采购单信息，并利用MySQL的写入API execute进行高吞吐量的数据存储，确保每一条业务记录都精准落地。
方案概述
本案件是基于"吉客云采购单-BDSBI_pro"方案实施。我们充分利用平台提供的可视化操作界面和中心化监控系统，实现了全流程自动化管理和实时状态跟踪。同时，通过自定义的数据转换逻辑和质量监控机制，有效应对复杂多变的数据格式与业务规则，确保整个集成过程中的稳定性和可靠性。
实现步骤
首先，通过定时任务触发器周期性调用erp.purch.get接口，从吉客云中抓取最新的采购订单信息。在此过程中，为了解决分页与限流问题，我们设计了一套稳健的请求控制策略，以避免因过度请求导致API服务异常。此外，我们还配置了异常检测及重试机制，不仅能够及时发现并处理潜在的问题，还能保证每一次数据抓取任务都顺利完成。
其次，在获取到完整且准确的原始数据后，我们会对其进行必要的预处理、过滤及格式转换。这一步骤主要解决的是两端系统之间可能存在的数据结构差异。目前采用自定义逻辑为主，使得这些差异得以最优方式呈现。值得注意的是，每一次转换步骤都会被详细记录，以便后续审计和追踪。
最后，将整理后的有效数据通过MySQL API execute批量写入目标数据库。在这一环节中特别注重提高写入效率，同时保障事务的一致性。借助分片并行处理技术，大幅提升了多表联合操作下的大规模插入性能表现。不仅如此，该流程同样配备完善的日志记录功能，以便在发生错误时快速定位原因并实施补救措施。
真人真事胜雄辩，这一系列严谨、精巧构建的方法，让我们成功实现了从吉客云到MySQL全链路无缝集成，并解决实际应用中的各种挑战。具体执行细节将在后续章节中详细展开，包括不同场景下具体参数调整以及优化技巧等内容，希望能够为更多项目提供宝贵借鉴。
调用吉客云接口erp.purch.get获取并加工数据
在轻易云数据集成平台中，调用源系统接口是数据处理生命周期的第一步。本文将深入探讨如何通过调用吉客云接口erp.purch.get来获取采购单数据，并进行必要的加工处理。
接口配置与调用
首先，我们需要根据元数据配置来设置接口调用参数。以下是元数据配置的详细信息：
{
"api": "erp.purch.get",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "orderNum",
"id": "id",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"pageIndex","label":"分页页码","type":"string","describe":"111"},
{"field":"pageSize","label":"分页页数","type":"string","describe":"111","value":"50"},
{"field":"warehouseCode","label":"仓库编号（多个用\",\"号隔开）","type":"string"},
{"field":"startDate","label":"订单创建的起始时间","type":"string","value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
{"field":"endDate","label":"订单创建的结束时间","type":"string","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
{"field":"outSkuCode","label":"与外部货品关联的code","type":"string"},
{"field":"revwStatus","label":"订单状态","type":"string","describe":"订单状态，多个用\",\"隔开（0：待递交；1：待审核；2：执行中；3：执行中止；10：审核中 ；20：订单完成 ）（2，20均属于已审核）", "value": "2"},
{"field": "startModifyDate", "label": "修改的开始时间", "type": "string"},
{"field": "endModifyDate", "label": "修改的结束时间", "type": "string"},
{"field": "startProvDate", "label": "审核的开始时间", "type": "string"},
{"field": "endProvDate", "label": "审核的结束时间", "type": "string"},
{"field": "auditUserId", "label": "审核人id", "type": : string},
{"field" : vendOrderIds, label: 外部单号, type: string}
],
autoFillResponse: true
}参数设置
在实际调用过程中，需要特别注意以下几个关键参数：
-
分页参数：
pageIndex：当前页码。pageSize：每页记录数，默认值为50。
-
时间参数：
startDate和endDate：用于限定订单创建时间范围。startDate使用上次同步时间（{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}），而endDate则使用当前时间（{{CURRENT_TIME|datetime}}）。startModifyDate,endModifyDate,startProvDate,endProvDate: 用于限定修改和审核时间范围。
-
状态参数：
revwStatus: 用于过滤订单状态，默认值为2（已审核）。
-
其他参数：
warehouseCode: 仓库编号，可以指定多个，用逗号分隔。outSkuCode: 与外部货品关联的code。auditUserId: 审核人ID。vendOrderIds: 外部单号。
数据请求与清洗
在完成参数设置后，通过POST方法调用吉客云接口获取采购单数据。返回的数据需要进行清洗和转换，以便后续处理和存储。以下是一个示例代码片段，展示了如何进行数据请求和初步清洗：
import requests
import datetime
# 设置请求URL和头信息
url = 'https://api.jikecloud.com/erp.purch.get'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
# 设置请求参数
params = {
'pageIndex': '1',
'pageSize': '50',
'warehouseCode': '',
'startDate': (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
'endDate': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
'revwStatus': '2'
}
# 发起POST请求
response = requests.post(url, json=params, headers=headers)
# 检查响应状态并处理返回的数据
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# 数据清洗与转换逻辑
cleaned_data = []
for record in data['data']:
cleaned_record = {
'orderNum': record['orderNum'],
'id': record['id'],
# 添加更多字段转换逻辑...
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
# 输出清洗后的数据
print(cleaned_data)自动填充响应
在元数据配置中，我们可以看到一个重要属性——autoFillResponse: true。该属性表示系统会自动填充响应结果，这极大简化了开发者的数据处理工作。在实际应用中，我们只需关注核心业务逻辑，而不必担心复杂的数据映射和转换过程。
通过上述步骤，我们成功实现了从吉客云获取采购单数据并进行初步清洗，为后续的数据转换与写入奠定了基础。这一过程展示了轻易云平台强大的数据集成能力，使得异构系统间的数据对接变得高效且透明。
数据集成中的ETL转换与写入目标平台MySQL的技术实现
在数据集成生命周期中，将源平台的数据转换为目标平台所能接收的格式，并最终写入目标平台，是一个至关重要的步骤。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台，将吉客云采购单数据转换并写入MySQL数据库。
元数据配置解析
元数据配置是ETL过程的核心，它定义了从源数据到目标数据的映射关系和转换规则。以下是关键元数据配置项的解析：
-
API接口配置
{"api":"execute","effect":"EXECUTE","method":"POST","idCheck":true}该配置定义了API接口的基本信息，包括接口名称、执行效果、HTTP方法以及是否进行ID检查。
-
请求参数映射
"request":[{"field":"main_params","label":"主参数","type":"object","children":[...]}]main_params对象包含了所有需要传递给目标平台的数据字段及其映射关系。每个字段都包含以下属性：field: 字段名label: 字段标签type: 数据类型（如string, int, float等）value: 映射值或转换函数
-
SQL语句生成
"otherRequest":[{"field":"main_sql","label":"主语句","type":"string","value":"INSERT INTO ..."}]main_sql字段定义了最终执行的SQL插入语句，使用占位符来表示动态填充的数据字段。
数据字段转换示例
在实际操作中，我们需要将源平台的数据按照元数据配置进行转换。以下是几个关键字段的转换示例：
-
时间戳转换 源数据中的时间戳通常以毫秒为单位，需要转换为MySQL可识别的日期时间格式。
{"field":"gmt_create","label":"单据创建日期","type":"string","value":"_function FROM_UNIXTIME( ( {gmtCreate} \/ 1000 ) ,'%Y-%m-%d %T' )"}使用
FROM_UNIXTIME函数将时间戳转换为标准日期时间格式。 -
嵌套对象处理 某些字段可能是嵌套对象，需要逐层解析。
{"field":"main_params","label":"主参数","type":"object","children":[{"field":"order_id","label":"采购单id","type":"string","value":"{id}"}, ...]}在这种情况下，需要确保每个子字段都正确映射到相应的源数据字段。
-
条件查询 有些字段需要根据条件从其他数据库中查询得到。
{"field":"second_category","label":"二级分类","type":"string","value":"_mongoQuery c42915a7-d97b-3bc1-9c57-76291c8e648f findField=content.goodsField5 where={\"content.goodsCode\":{\"$eq\":\"{goodsNo}\"}}"}使用
_mongoQuery函数，根据货品编号从MongoDB中查询对应的二级分类信息。
SQL语句生成与执行
最终生成的SQL插入语句如下：
INSERT INTO `lehua`.`purchase_order`
(`order_id`, `order_num`, `bill_source_no`, `gmt_create`, `quantity`, ...)
VALUES
(<{order_id: }>, <{order_num: }>, <{bill_source_no: }>, <{gmt_create: }>, <{quantity: }>, ...);该语句使用占位符表示动态填充的数据字段。在实际执行时，这些占位符会被相应的数据值替换，从而完成数据插入操作。
实际案例应用
假设我们有一条吉客云采购单记录，其部分原始数据如下：
{
"id": "12345",
"orderNum": "PO20231001",
"billSourceNo": "REQ20231001",
"gmtCreate": 1696243200000,
"quantity": 100,
...
}通过上述元数据配置和转换规则，该记录将被处理并生成如下SQL语句：
INSERT INTO `lehua`.`purchase_order`
(`order_id`, `order_num`, `bill_source_no`, `gmt_create`, `quantity`, ...)
VALUES
('12345', 'PO20231001', 'REQ20231001', '2023-10-02 00:00:00', 100, ...);该SQL语句将被发送到MySQL数据库，完成采购单记录的插入操作。
通过以上步骤，我们成功地实现了从吉客云到MySQL的数据ETL转换和写入。这不仅确保了数据的一致性和完整性，还极大地提升了系统间的数据交互效率。
