利用轻易云实现汤臣倍健数据集成到SQLServer
采购入库同步-(Life-Space)江油泰熙:汤臣倍健营销云数据集成到SQL Server
在企业数据管理中,如何高效、准确地实现不同系统之间的数据对接是一个关键问题。本文将分享一个实际的技术案例,展示如何通过轻易云数据集成平台,将汤臣倍健营销云的数据无缝集成到SQL Server中。本次案例的具体方案名称为“采购入库同步-(Life-Space)江油泰熙”。
本次集成任务的核心目标是确保从汤臣倍健营销云获取的采购入库数据能够及时、准确地写入到SQL Server数据库中,以支持后续业务分析和决策。为了实现这一目标,我们利用了轻易云平台的一系列特性,包括高吞吐量的数据写入能力、实时监控与告警系统、自定义数据转换逻辑以及异常处理机制等。
首先,通过调用汤臣倍健营销云提供的API接口/erp/api/order/query/purInWarehsOrder
,我们能够定时可靠地抓取最新的采购入库订单数据。为了应对大量数据快速写入需求,我们配置了高吞吐量的数据写入能力,使得这些数据能够迅速被导入到SQL Server中。
其次,为了确保整个数据集成过程透明可控,我们启用了集中监控和告警系统。这一系统不仅可以实时跟踪每个数据集成任务的状态和性能,还能在出现异常情况时及时发出告警通知,从而保证问题能够第一时间得到处理。
此外,在处理汤臣倍健营销云与SQL Server之间的数据格式差异时,我们采用了自定义的数据转换逻辑。这使得我们可以根据具体业务需求,对原始数据进行灵活转换,以适应目标数据库的结构要求。同时,为了进一步提升数据质量,我们还配置了异常检测机制,及时发现并处理可能存在的数据问题。
最后,为了解决分页和限流问题,以及确保不漏单,我们设计了一套完善的错误重试机制。在遇到网络波动或接口限制等情况时,这一机制可以自动重新尝试获取未成功的数据,从而保证所有有效信息都能被完整记录下来。
通过上述技术手段,本次“采购入库同步-(Life-Space)江油泰熙”方案成功实现了汤臣倍健营销云与SQL Server之间的数据无缝对接,为企业提供了可靠、高效的数据支持。
调用汤臣倍健营销云接口获取并加工数据
在轻易云数据集成平台的生命周期中,调用源系统接口是至关重要的一步。本文将详细探讨如何通过调用汤臣倍健营销云接口/erp/api/order/query/purInWarehsOrder
来获取采购入库订单数据,并进行初步的数据加工处理。
接口配置与请求参数
首先,我们需要配置API接口的元数据,以确保能够正确地请求和接收所需的数据。以下是关键的元数据配置项:
- API路径:
/erp/api/order/query/purInWarehsOrder
- 请求方法:
POST
- 分页设置: 每页30条记录
- 过滤条件: 排除物料编号包含"F.A"的记录
- ID检查: 启用ID检查以避免重复数据
具体的请求参数包括:
tenantId
: 经销商ID,必填项yxyNumber
: 营销云销售订单号,传此参数时其他时间状态等条件无效number
: 系统订单号,传此参数时其他时间状态等条件无效status
: 订单状态,默认值为1(已审核)beginTime
和endTime
: 查询时间范围,根据创建时间或更新时间进行查询pageNo
和pageSize
: 分页参数,默认第一页,每页30条记录timeType
: 时间段标志,0表示创建时间,1表示最后更新时间
数据请求与清洗
在发起API请求之前,需要确保所有必要的参数都已正确设置。特别是时间范围参数beginTime
和endTime
,它们决定了我们获取的数据集范围。使用轻易云平台,可以通过模板变量如{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
和{{CURRENT_TIME|datetime}}
动态生成这些值。
{
"tenantId": "xxx",
"status": "1",
"beginTime": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"endTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"pageNo": "1",
"pageSize": "30",
"timeType": "1"
}
发送上述POST请求后,将会返回一个包含采购入库订单信息的数据集。在这个过程中,需要注意处理分页问题,以确保所有符合条件的数据都被完整抓取。
数据转换与写入准备
获取到原始数据后,需要对其进行初步清洗和转换。例如,可以根据业务需求过滤掉不必要的字段或重新格式化某些字段。以下是一些常见的数据清洗操作:
- 字段重命名:将API返回的字段名转换为目标系统所需的字段名。
- 数据类型转换:例如,将字符串类型的日期转换为标准日期格式。
- 异常检测与处理:识别并处理可能存在的数据异常,如缺失值或格式错误。
这些操作可以通过轻易云平台提供的可视化工具来实现,使得整个过程更加直观和高效。
实现高效分页抓取
为了确保不会漏单,需要实现高效且可靠的分页抓取机制。在每次请求中,通过递增页码(pageNo
)来逐页获取数据,并结合总记录数判断是否需要继续抓取下一页。这一过程可以通过循环或者递归方式实现,同时需要考虑到API限流问题,以避免触发源系统的访问限制。
def fetch_data(page_no):
response = api_request({
# 请求参数...
'pageNo': page_no,
})
data = response['data']
if len(data) == page_size:
fetch_data(page_no + 1)
数据质量监控与告警
在整个数据集成过程中,实时监控和告警系统发挥着重要作用。通过轻易云平台提供的数据质量监控功能,可以及时发现并处理潜在的问题。例如,当某个批次的数据量异常时,可以自动触发告警通知相关人员进行排查。
此外,还可以设置日志记录机制,对每次API调用及其结果进行详细记录。这不仅有助于追踪问题,还能为后续优化提供宝贵的数据支持。
总结
通过以上步骤,我们成功地调用了汤臣倍健营销云接口获取采购入库订单数据,并进行了初步加工处理。这一过程不仅保证了数据的一致性和完整性,还提高了整体效率,为后续的数据转换与写入打下坚实基础。在实际应用中,根据具体业务需求调整各项配置,将进一步提升集成效果。
轻易云数据集成平台中的ETL转换与SQL ServerAPI接口对接
在轻易云数据集成平台的全生命周期管理中,数据的ETL(提取、转换、加载)过程是至关重要的一环。本文将重点探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换,并转为目标平台SQL ServerAPI接口所能够接收的格式,最终写入目标平台。
数据提取与清洗
在数据处理过程中,首先需要从汤臣倍健营销云系统中提取采购入库的数据。这些数据通过调用API接口/erp/api/order/query/purInWarehsOrder
获取。为了确保数据的完整性和准确性,我们需要对获取的数据进行清洗和预处理。例如,处理分页和限流问题,以避免系统过载。
数据转换
在完成数据提取与清洗之后,下一步是将这些数据转换为SQL Server能够接收的格式。这一步骤包括字段映射、数据类型转换以及特定业务逻辑的应用。
字段映射
根据元数据配置,我们需要将源平台的数据字段映射到目标平台的字段。例如,将单号编号djbh
、采购入库类型djlx
、日期rq
等字段从源平台映射到SQL Server中的相应字段。这可以通过配置文件中的映射关系实现:
{
"label": "主表参数",
"field": "main_params",
"children": [
{"parent": "main_params", "label": "单号编号", "field": "djbh", "type": "string", "value": "{number}"},
{"parent": "main_params", "label": "采购入库传CGC 销售退回传XHH", "field": "djlx", "type": "string", "value": "CGC"},
...
]
}
数据类型转换
不同系统之间的数据类型可能存在差异。例如,日期格式在源平台可能是字符串形式,而在目标平台则需要转换为SQL Server支持的日期格式。我们可以使用轻易云提供的自定义函数进行转换,如下所示:
{"parent": "main_params", "label": "日期", "field": "rq", "type": "string", "value": "{{auditTime|date}}"}
特定业务逻辑应用
根据业务需求,我们还需要应用一些特定的逻辑。例如,将含税金额计算为单价和数量的乘积:
{"parent": "extend_params_1", "label": "含税价",
"field": "hshj",
"type":"string",
"value":"_function {{itemList.taxlastmoney}}/{{itemList.opernumber}}"}
数据写入
经过上述步骤的数据转换后,最终的数据将被写入SQL Server。轻易云支持高吞吐量的数据写入能力,使得大量数据能够快速被集成到目标系统中。在实际操作中,通过调用SQL ServerAPI接口实现数据插入操作:
{
"label":"主SQL语句",
"field":"main_sql",
...
}
主表参数和扩展表参数通过相应的SQL语句插入到数据库中:
INSERT INTO gxkphz (djbh,djlx,rq,ontime,wldwid,hsje,shouhr,shhdz,lxdh,beizhu,webdjbh)
values (:djbh,:djlx,:rq,:ontime,:wldwid,:hsje,:shouhr,:shhdz,:lxdh,:beizhu,:webdjbh);
INSERT INTO gxkpmx (djbh,dj_sn,spid,ckid,pihao,sxrq,baozhiqi,shl,hshj,hsje,xgdjbh,recnum,hzid,ckname)
values (:djbh,:dj_sn,:spid,:ckid,:pihao,:sxrq,:baozhiqi,:shl,:hshj,:hsje,:xgdjbh,:recnum,:hzid,:ckname);
异常处理与监控
为了确保数据集成过程的稳定性和可靠性,我们需要实现异常处理与错误重试机制。当出现网络故障或其他异常情况时,可以自动重试或记录日志以便后续分析。此外,通过集中监控和告警系统,实时跟踪数据集成任务的状态和性能,及时发现并解决问题。
以上步骤详细阐述了如何在轻易云数据集成平台上完成ETL转换,并将数据写入到SQL ServerAPI接口。通过这些技术手段,可以确保数据高效、准确地流转,实现不同系统间的数据无缝对接。