### zzcx-吉客云查询组装拆卸单-->MySQL数据集成技术案例
在本篇技术文章中，我们将重点探讨通过使用轻易云数据集成平台，将吉客云查询组装拆卸单的数据高效地集成到MySQL数据库中的具体实现方案。在企业日常业务运营过程中，确保多样化系统的数据无缝对接至关重要。我们将细致剖析如何利用轻易云提供的API接口，实现跨系统的数据同步与管理。
此案例名为“zzcx-吉客云查询组装拆卸单-->mysql”，主要解决以下几个关键技术问题：
1. **数据抓取与可靠性**：我们通过定时调度和调用`erp.combined.get`接口，从吉客云获取最新的组装拆卸单信息，同时保证每次抓取操作的可靠性，防止漏单。
2. **批量数据写入到MySQL**：借助轻易云支持的大吞吐量写入能力，将从吉客云获取的大量数据快速、准确地导入到MySQL数据库中，提高了整体处理效率。
3. **分页和限流控制**：为了应对大规模数据传输过程中可能遇到的压力和限流问题，我们设计了合理的分页策略，通过分批次请求来稳定地获取所需数据，并避免因超负荷请求导致的响应失败或延迟。
4. **格式转换与映射**：由于两端系统在数据结构上的差异，我们自定义了一系列转换逻辑，以适配特定业务需求。同时，在将清洗后的数据显示至统一视图中做进一步分析之前，对其进行了精细化映射和校验。
5. **监控及异常处理机制**：整个流程还包括实时监控和告警机制，当出现异常情况（如网络波动或API响应超时）时，能够即时作出反应并启动错误重试机制。通过这种方式，不但增强了系统稳定性，还提升了故障排除效率。
这个整合过程不仅简化了各部门之间的信息共享，也显著提升了企业资源管理优化程度。通过深入解析这些具体技术实现手段，希望为阅读本文的开发人员提供有价值且可参考的方法论，以便应用于自身项目实践当中。
### 调用吉客云接口erp.combined.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.combined.get`来获取并加工数据，并详细介绍相关的元数据配置和技术细节。
#### API 接口调用配置
首先，我们需要配置API接口的基本信息。根据元数据配置，`erp.combined.get`接口使用POST方法进行请求。以下是具体的配置参数：
```json
{
"api": "erp.combined.get",
"method": "POST",
"number": "assNo",
"id": "assId",
"pagination": {
"pageSize": 50
},
"idCheck": true,
"formatResponse": [
{
"old": "applyDate",
"new": "datetime_new",
"format": "date"
},
{
"old": "assNo",
"new": "order_no_new",
"format": "string"
}
],
"request": [
{
"label": "开始日期",
"field": "applyStartDate",
"type": "string",
"value": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"
},
{
"label": "结束日期",
"field": "applyEndDate",
"type": "string",
"value": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
}
],
"beatFlat": ["product"]
}
```
#### 请求参数设置
在请求参数部分，我们需要设置查询条件，包括开始日期和结束日期。这些参数将动态生成，确保每次调用时获取最新的数据。
- `applyStartDate`: 使用上次同步时间 `{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}`
- `applyEndDate`: 使用当前时间 `{{CURRENT_TIME|datetime}}`
这些动态参数可以确保我们获取的是自上次同步以来的新数据，从而避免重复处理。
#### 数据分页处理
为了提高效率和减少单次请求的数据量，我们采用分页机制，每页返回50条记录。分页机制可以有效防止大数据量导致的超时或内存溢出问题。
```json
"pagination": {
"pageSize": 50
}
```
#### 数据格式转换
在获取到原始数据后，需要对部分字段进行格式转换，以便后续处理和存储。例如：
- 将`applyDate`字段转换为新的字段`datetime_new`，格式为日期。
- 将`assNo`字段转换为新的字段`order_no_new`，格式为字符串。
```json
"formatResponse": [
{
"old": "applyDate",
"new": "datetime_new",
"format": "date"
},
{
"old": "assNo",
{
new: 'order_no_new',
format: 'string'
}
]
```
这种格式转换不仅有助于统一数据格式，还能提升后续数据处理的效率和准确性。
#### 数据清洗与校验
在实际应用中，可能会遇到一些无效或重复的数据。通过设置`idCheck: true`，可以确保每条记录的唯一性，从而避免重复处理。此外，还可以根据业务需求对特定字段进行清洗，例如剔除空值或无效值。
```json
"idCheck" : true
```
#### 示例代码实现
以下是一个示例代码片段，用于调用吉客云接口并处理返回的数据：
```python
import requests
import json
from datetime import datetime
# 动态生成请求参数
params = {
'applyStartDate': (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d'),
'applyEndDate': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
}
# 配置API请求信息
url = 'https://api.jikecloud.com/erp.combined.get'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(params))
# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# 数据格式转换与清洗
for record in data['records']:
record['datetime_new'] = record.pop('applyDate')
record['order_no_new'] = str(record.pop('assNo'))
# 清洗无效数据（示例）
if not record['order_no_new']:
continue
# 后续处理逻辑...
else:
print(f"API 请求失败，状态码：{response.status_code}")
```
通过上述步骤，我们成功实现了从吉客云接口获取并加工数据，为后续的数据转换与写入奠定了基础。在实际项目中，可以根据具体需求进一步优化和扩展这些配置和代码逻辑。
### 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，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL（提取、转换、加载）处理，并将其转为目标平台 MySQL API 接口所能够接收的格式，最终写入目标平台。以下是详细的技术实现过程。
#### 数据请求与清洗
首先，我们从源平台提取数据。在这个阶段，我们需要确保数据的准确性和完整性。假设我们已经完成了数据请求和清洗工作，接下来我们进入数据转换和写入阶段。
#### 数据转换与写入
在轻易云数据集成平台中，元数据配置是关键的一环。我们将使用以下提供的元数据配置来实现ETL过程：
```json
{
"api": "execute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "main_params",
"label": "main_params",
"type": "object",
"describe": "111",
"children": [
{
"field": "product_id",
"label": "明细id",
"type": "string",
"value": "{product_id}"
},
{
"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": "{product_quantity}"
},
{
...
}
]
}
],
...
}
```
##### 配置解析
1. **API接口配置**：
- `api`: 设置为"execute"，表示执行操作。
- `effect`: 设置为"EXECUTE"，表示执行效果。
- `method`: 设置为"POST"，表示使用POST方法提交请求。
- `idCheck`: 设置为`true`，表示进行ID检查。
2. **请求参数配置**：
- `request`字段包含了主要的参数配置，其中每个参数都有明确的字段名称、标签、类型和描述。
- `children`字段定义了具体的数据字段，如`product_id`、`order_no_new`等，这些字段将从源数据中提取并映射到目标数据库表中的相应字段。
3. **其他请求配置**：
- `otherRequest`字段定义了SQL插入语句，用于将转换后的数据写入MySQL数据库。
##### SQL插入语句
```sql
INSERT INTO `jky_zzcx`
(`product_id`, `order_no_new`, `datetime_new`, `qty_count`, `sales_count`, `status`, `Document_Type`)
VALUES
(:product_id, :order_no_new, :datetime_new, :qty_count, :sales_count, :status, :Document_Type)
```
这条SQL语句用于将提取并转换后的数据插入到名为`jky_zzcx`的MySQL表中。各个字段对应于前面定义的参数。
#### 数据映射与写入流程
1. **提取源数据**：从源系统中提取原始数据。
2. **参数映射**：根据元数据配置，将源数据中的字段映射到目标数据库表中的相应字段。例如，将源数据中的`product_id`映射到目标表中的`product_id`字段。
3. **生成SQL语句**：根据映射后的参数生成SQL插入语句。
4. **执行写入操作**：通过API接口执行生成的SQL插入语句，将转换后的数据写入MySQL数据库。
#### 实际案例
假设我们有一条源数据如下：
```json
{
...
{
product_id: '12345',
order_no_new: 'ORD001',
datetime_new: '2023-10-01',
product_quantity: '100',
...
}
}
```
根据元数据配置，该条记录将被转换并生成如下SQL插入语句：
```sql
INSERT INTO `jky_zzcx`
(`product_id`, `order_no_new`, `datetime_new`, `qty_count`, `sales_count`, `status`, `Document_Type`)
VALUES
('12345', 'ORD001', '2023-10-01', '100', NULL, NULL, '组装拆卸')
```
执行该SQL语句后，记录将被成功插入到MySQL数据库中。
通过以上步骤，我们实现了从源平台到目标平台的数据ETL过程，并成功地将清洗后的数据写入到MySQL API接口所能接收的格式。这不仅提高了业务的数据处理效率，还确保了各系统间的数据一致性和准确性。
