### 聚水潭数据集成到MySQL：查聚水谭-店铺询单-->BI虹盟-店铺表
在企业日常运营中，数据的高效整合和实时同步至关重要。本文将分享一个具体的系统对接案例：将聚水潭的数据集成到MySQL中。通过实际运行方案“查聚水谭-店铺询单-->BI虹盟-店铺表”，我们探讨如何利用API接口实现数据的批量导入和实时处理。
此次集成任务主要依赖于两大关键API接口——获取聚水潭数据的`/open/shops/query` 和 MySQL写入数据的 `batchexecute`。其中，我们面临了多个技术挑战，包括如何确保集成过程中的漏单问题、应对分页限流、处理两者之间的数据格式差异，以及实现异常处理与错误重试机制。
首先，系统需从聚水潭平台定时可靠地抓取店铺数据信息。这就要求我们精确调用 `/open/shops/query` API，不仅要考虑到接口本身的数据量限制，还需灵活设置分页参数，以确保所有业务数据完整无误地返回。此外，为提高性能，这一阶段需要严格控制并发请求次数，从而避免频繁触发限流策略。
接下来是核心步骤，将大量抓取的数据快速高效地批量写入MySQL数据库。在这一过程中，我们使用了 MySQL 的 `batchexecute` API，该功能支持一次性执行多条插入操作，大幅提升了吞吐量。同时，通过集中化监控与告警系统，实时跟踪每个数据包的提交状态，迅速定位并纠正潜在异常，提高整体集成效率和准确性。
为了兼顾不同业务需求，自定义转换逻辑显得尤为重要。例如，将json格式的数据解析后映射为符合MySQL表结构的一系列字段，并根据实际情况应用特定规则进行清洗或过滤。而针对可能出现的不一致性或突然断开的连接，我们设计了一套健壮的错误重试机制，在发生失败时自动尝试重新提交，以保障整个流程持续稳定运行。
最后，引入基于轻易云平台提供可视化工具，可以直观展示各环节的数据流动，使开发及运维团队能更便捷地管理整个流程。从总体而言，此次实施方案不仅确保了及时、高效、安全且全面的数据整合，还为后续优化打下坚实基础。
### 调用聚水潭接口获取并加工数据的技术案例
在数据集成过程中，调用源系统接口是关键的第一步。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭接口`/open/shops/query`，并对获取的数据进行初步加工。
#### 接口调用配置
首先，我们需要配置元数据，以便正确调用聚水潭的店铺查询接口。根据提供的元数据配置，以下是具体的设置：
```json
{
"api": "/open/shops/query",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "shop_id",
"id": "shop_id",
"name": "shop_name",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "page_index",
"label": "第几页",
"type": "int",
"describe": "默认第一页",
"value": "1"
},
{
"field": "page_size",
"label": "每页多少条",
"type": "int",
"describe": "默认100条，最大100条",
"value": "100"
}
],
"autoFillResponse": true,
"delay": 5
}
```
#### 请求参数设置
在请求参数中，我们需要指定分页信息。默认情况下，`page_index`为1，即从第一页开始；`page_size`为100，即每页返回最多100条记录。这些参数确保我们能够逐页获取所有店铺信息。
```json
{
"page_index": 1,
"page_size": 100
}
```
#### 数据请求与清洗
一旦配置完成，我们可以发起HTTP POST请求来获取店铺数据。轻易云平台支持全异步操作，因此可以在后台处理这些请求，并实时监控其状态。
```http
POST /open/shops/query HTTP/1.1
Host: api.jushuitan.com
Content-Type: application/json
{
"page_index": 1,
"page_size": 100
}
```
响应示例：
```json
{
"code": 0,
"msg": "",
"data": [
{
"shop_id": 12345,
"shop_name": "店铺A"
},
{
...
}
]
}
```
在接收到响应后，需要对数据进行初步清洗和验证。例如，检查每个店铺记录是否包含必要的字段（如`shop_id`和`shop_name`），并过滤掉无效或重复的数据。
#### 数据转换与写入
经过清洗后的数据，需要转换为目标系统所需的格式，并写入到BI虹盟的店铺表中。在这个过程中，可以利用轻易云平台提供的数据转换工具，将JSON格式的数据映射到数据库表结构中。
假设目标表结构如下：
```sql
CREATE TABLE bi_hongmeng_shops (
shop_id INT PRIMARY KEY,
shop_name VARCHAR(255)
);
```
我们可以编写一个简单的转换脚本，将API响应中的字段映射到数据库表中：
```sql
INSERT INTO bi_hongmeng_shops (shop_id, shop_name)
VALUES (?, ?);
```
通过轻易云平台的自动化工具，可以批量处理这些插入操作，确保高效地将所有店铺数据写入到目标表中。
#### 自动化与调度
为了确保数据集成过程的高效性和可靠性，可以设置自动化调度任务。例如，每隔5分钟自动调用一次聚水潭接口，获取最新的店铺信息，并更新到BI虹盟系统中。这可以通过轻易云平台内置的调度功能实现。
```json
{
"_schedule_interval_minutes_": 5
}
```
#### 总结
本文详细介绍了如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭接口获取店铺数据，并对其进行初步清洗、转换和写入。通过合理配置元数据和利用平台提供的自动化工具，可以高效地实现不同系统间的数据无缝对接，提高业务透明度和效率。
### 轻易云数据集成平台生命周期第二步：ETL转换与MySQL API接口写入
在数据集成过程中，ETL（Extract, Transform, Load）是至关重要的一环。本文将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台，将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并最终通过MySQL API接口写入目标平台。
#### 数据请求与清洗
在轻易云数据集成平台中，首先需要从源平台获取原始数据。这一步包括数据的提取和初步清洗，确保数据质量符合后续处理的要求。假设我们从查聚水谭-店铺询单系统中提取了以下字段：
- `shop_id`: 店铺编号
- `shop_name`: 店铺名称
- `co_id`: 公司编号
- `shop_site`: 店铺站点
- `shop_url`: 店铺网址
- `created`: 创建时间
- `nick`: 主账号
- `session_expired`: 授权过期时间
- `session_uid`: 会话用户编号
- `short_name`: 店铺简称
- `group_id`: 分组id
- `group_name`: 分组名称
#### 数据转换
在获取到原始数据后，需要对其进行转换，使其符合目标平台MySQL API接口的接收格式。根据提供的元数据配置，我们需要将上述字段映射到MySQL数据库中的相应字段，并构建合适的SQL语句。
元数据配置如下：
```json
{
"api": "batchexecute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"shop_id","label":"店铺编号","type":"string","value":"{shop_id}"},
{"field":"shop_name","label":"店铺名称","type":"string","value":"{shop_name}"},
{"field":"co_id","label":"公司编号","type":"string","value":"{co_id}"},
{"field":"shop_site","label":"店铺站点","type":"string","value":"{shop_site}"},
{"field":"shop_url","label":"店铺网址","type":"string","value":"{shop_url}"},
{"field":"created","label":"创建时间","type":"string","value":"{created}"},
{"field":"nick","label":"主账号","type":"string","value":"{nick}"},
{"field":"session_expired","label":"授权过期时间","type":"string","value":"{session_expired}"},
{"field":"session_uid","label":"会话用户编号","type":"string","value":"{session_uid}"},
{"field":"short_name","label":"店铺简称","type":"string","value":"{short_name}"},
{"field":"group_id","label":"分组id","type":"string","value":"{group_id}"},
{"field":"group_name","label":"分组名称","type":"string", "value": "{group_name}"}
],
"otherRequest": [
{
"field": "main-sql",
"label": "主语句",
"type": "string",
"value": "INSERT INTO shops (shop_id, shop_name, co_id, shop_site, shop_url, created, nick, session_expired, session_uid, short_name, group_id, group_name) VALUES"
},
{
"field": "limit",
"label": "limit",
"type": "string",
"value": "100"
}
]
}
```
#### 构建SQL语句
根据上述元数据配置，我们需要构建一个批量插入的SQL语句。假设我们已经从源平台获取到了一批店铺信息，这些信息需要被插入到目标MySQL数据库中。
```sql
INSERT INTO shops (shop_id, shop_name, co_id, shop_site, shop_url, created, nick, session_expired, session_uid, short_name, group_id, group_name) VALUES
('001', 'Shop A', '1001', 'siteA', 'http://siteA.com', '2023-01-01', 'nickA', '2023-12-31', 'uidA', 'SA', 'G1', 'Group A'),
('002', 'Shop B', '1002', 'siteB', 'http://siteB.com', '2023-01-02', 'nickB', '2023-12-31', 'uidB', 'SB', 'G2', 'Group B');
```
#### 写入目标平台
最后一步是通过API接口将构建好的SQL语句发送到目标MySQL数据库。根据元数据配置，我们使用`POST`方法调用`batchexecute` API接口，并传递构建好的SQL语句。
示例API请求：
```json
{
"api": "batchexecute",
"method": "POST",
"body": {
"main-sql": [
{
"sql-text":
"
INSERT INTO shops (shop_id, shop_name, co_id, shop_site,
shop_url,
created,
nick,
session_expired,
session_uid,
short_name,
group_id,
group_name)
VALUES ('001','Shop A','1001','siteA','http://siteA.com','2023-01-01','nickA','2023-12-31','uidA','SA','G1','Group A'),('002','Shop B','1002','siteB','http://siteB.com','2023-01-02','nickB','2023-12-31','uidB','SB','G2','Group B');
"
}
],
limit: 100
}
}
```
通过上述步骤，我们成功地将源平台的数据进行了ETL转换，并通过API接口写入到了目标MySQL数据库中。这一过程不仅保证了数据的一致性和完整性，还极大地提升了业务处理效率。
