### 吉客云数据集成到MySQL：pyd-吉客云查询盘盈单-->mysql 案例分享
在当今复杂多变的业务环境中，高效的数据对接与集成是企业成功的重要基础。本文将聚焦于一个具体案例：如何通过轻易云数据集成平台，将吉客云的盘盈单数据无缝对接到MySQL数据库，实现高效、稳定的数据流动和管理。
#### 一、任务概述
本次案例的目标是实现吉客云API接口`wms.stocktake.get`获取的盘盈单数据，通过精准且高效的数据转换，定时可靠地写入到MySQL数据库中。这个过程不仅需要解决多种技术挑战，还需保证数据的一致性和完整性。
#### 二、关键技术要点
1. **大量数据快速写入**
- 数据量大的情况下，需要确保MySQL具备高吞吐量的数据写入能力。本方案采用批量处理方式，提升了整体效率。
2. **实时监控与告警系统**
- 集中的监控与告警系统能够实时跟踪每个集成任务的状态和性能，及时发现并处理异常情况，保障系统稳定运行。
3. **自定义数据转换逻辑**
- 为适应特定业务需求，在从吉客云读取原始数据后，对其进行必要的数据格式转换，以符合MySQL表结构要求，并记录操作日志以供追溯。
4. **分页与限流控制**
- 由于吉客云接口可能存在分页限制或请求频率限制，需要合理设置分页参数及调用频次，使得整个抓取过程既满足业务需求又不超出服务端接口限制。
#### 三、具体实施步骤简述
1. **调用吉客云API `wms.stocktake.get`**
通过HTTP请求周期性地访问该API，以获取最新盘盈单信息。
2. **解析返回结果并进行转换**
使用自定义逻辑将JSON格式的原始响应转化为适合存储于MySQL中的结构化记录。
3. **批量写入至MySQL数据库（execute API）**
将经过处理后的数据一次性交由`execute` API执行Insert操作，提高插入效率并减少事务开销。
4. **验证结果及异步错误重试机制实施**
确保每条插入操作都有反馈，并在失败时启动错误重试机制，保证最终一致性。同时，通过日志记载所有操作过程，为调试提供依据。
稍后我们会进一步详细介绍每一步骤中的实现细节，包括代码示例、注意事项以及遇到的问题如何解决等。
### 调用吉客云接口wms.stocktake.get获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步，我们需要调用源系统吉客云的接口`wms.stocktake.get`，获取盘盈单数据并进行初步加工。以下是详细的技术实现过程。
#### 1. 配置API请求参数
首先，根据元数据配置，我们需要设置API请求参数。这些参数包括仓库编号、条码、条目、页码以及盘点时间范围。具体配置如下：
```json
{
"api": "wms.stocktake.get",
"method": "POST",
"request": {
"warehouseCode": "123456",
"skuBarcode": "",
"pageSize": "20",
"pageIndex": "",
"startPdDate": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"endPdDate": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
}
}
```
#### 2. 数据请求与清洗
通过上述配置，我们向吉客云发送POST请求，获取盘盈单数据。为了确保数据的一致性和准确性，我们需要对返回的数据进行清洗和格式化处理。
##### 数据清洗与格式化
根据元数据配置中的`formatResponse`字段，我们需要对返回的数据进行字段重命名和格式转换。例如：
- 将`stocktakeDate`字段重命名为`datetime_new`，并将其格式化为日期类型。
- 将`stocktakeId`字段重命名为`order_no_new`，并将其格式化为字符串类型。
具体实现如下：
```python
def format_response(data):
formatted_data = []
for item in data:
formatted_item = {
"datetime_new": format_date(item["stocktakeDate"]),
"order_no_new": str(item["stocktakeId"]),
# 其他字段保持不变
}
formatted_data.append(formatted_item)
return formatted_data
def format_date(date_str):
# 实现日期格式转换逻辑
pass
```
#### 3. 数据转换与写入
在完成数据清洗和格式化后，我们需要将处理后的数据转换为目标系统所需的格式，并写入到MySQL数据库中。
##### 数据转换
根据元数据配置中的`beatFlat`字段，我们需要将某些字段展平。例如，将`stockCountGain`字段展平为多个独立的记录。
```python
def flatten_data(data):
flattened_data = []
for item in data:
stock_count_gain = item.pop("stockCountGain", [])
for gain in stock_count_gain:
flattened_item = {**item, **gain}
flattened_data.append(flattened_item)
return flattened_data
```
##### 数据写入
最后，将处理后的数据写入到MySQL数据库中。我们可以使用Python的MySQL连接库来实现这一过程。
```python
import mysql.connector
def write_to_mysql(data):
conn = mysql.connector.connect(
host="your_host",
user="your_user",
password="your_password",
database="your_database"
)
cursor = conn.cursor()
for item in data:
sql = """
INSERT INTO your_table (datetime_new, order_no_new, ...)
VALUES (%s, %s, ...)
"""
values = (item["datetime_new"], item["order_no_new"], ...)
cursor.execute(sql, values)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
```
通过上述步骤，我们完成了从吉客云获取盘盈单数据并进行初步加工的全过程。这一步是整个数据集成生命周期中的关键环节，为后续的数据处理和分析奠定了基础。
### 利用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQL
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（Extract, Transform, Load）转换，并最终写入目标平台MySQL。本文将深入探讨如何通过API接口实现这一过程，特别是利用元数据配置来简化和自动化这一过程。
#### 数据请求与清洗
首先，我们从源平台获取原始数据。在这个案例中，我们从吉客云查询盘盈单的数据。假设我们已经完成了数据请求与清洗阶段，接下来进入数据转换与写入阶段。
#### 数据转换与写入
在这个阶段，我们需要将清洗后的数据转换为目标平台MySQL所能接受的格式，并通过API接口写入MySQL数据库。
##### 元数据配置解析
以下是我们需要使用的元数据配置：
```json
{
"api": "execute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "main_params",
"label": "main_params",
"type": "object",
"describe": "111",
"children": [
{"field": "stockCountGain_id", "label": "明细id", "type": "string", "value": "{stockCountGain_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": "{stockCountGain_count}"},
{"field": "sales_count", "label": "",type":"string"},
{"field":"status","label":"状态","type":"string","value":"{qeasystatus}"},
{"field":"Document_Type","label":"单据类型","type":"string","value":"盘盈单"}
]
}
],
``otherRequest``: [
{
``field``: ``main_sql``,
``label``: ``main_sql``,
``type``: ``string``,
``describe``: ``111``,
``value``:
```INSERT INTO `jky_pyd`
( `stockCountGain_id`,`order_no_new`,`datetime_new`,`qty_count`,`sales_count`,`status`,`Document_Type` )
VALUES (:stockCountGain_id,:order_no_new,:datetime_new,:qty_count,:sales_count,:status,:Document_Type)```
}
]
}
```
##### API接口调用
1. **API定义**：我们使用POST方法，通过API `execute` 来执行SQL插入操作。
2. **参数定义**：在 `request` 部分，我们定义了所需的参数，包括 `stockCountGain_id`, `order_no_new`, `datetime_new`, `qty_count`, `sales_count`, `status`, 和 `Document_Type`。
3. **SQL语句**：在 `otherRequest` 部分，我们定义了具体的SQL插入语句，该语句将上述参数插入到目标表 `jky_pyd` 中。
##### 参数映射
- `stockCountGain_id`: 映射到源数据中的 `{stockCountGain_id}`。
- `order_no_new`: 映射到源数据中的 `{order_no_new}`。
- `datetime_new`: 映射到源数据中的 `{datetime_new}`。
- `qty_count`: 映射到源数据中的 `{stockCountGain_count}`。
- `sales_count`: 暂无映射值，可以为空或默认值。
- `status`: 映射到源数据中的 `{qeasystatus}`。
- `Document_Type`: 固定值“盘盈单”。
##### 执行步骤
1. **准备请求体**：根据元数据配置生成请求体，填充对应的字段值。
2. **发送请求**：通过HTTP POST方法，将请求体发送至API接口地址。
3. **处理响应**：接收并处理API响应，确保数据成功写入MySQL数据库。
示例代码（Python伪代码）：
```python
import requests
import json
# 准备请求体
payload = {
'main_params': {
'stockCountGain_id': '12345',
'order_no_new': 'ORD67890',
'datetime_new': '2023-10-01',
'qty_count': '100',
'sales_count': '',
'status': 'active',
'Document_Type': '盘盈单'
},
'main_sql': """
INSERT INTO jky_pyd (stockCountGain_id, order_no_new, datetime_new, qty_count, sales_count, status, Document_Type)
VALUES (:stockCountGain_id, :order_no_new, :datetime_new, :qty_count, :sales_count, :status, :Document_Type)
"""
}
# 发送POST请求
response = requests.post('http://api.example.com/execute', json=payload)
# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
print("Data successfully inserted into MySQL")
else:
print(f"Failed to insert data: {response.text}")
```
通过上述步骤和代码示例，我们可以实现从吉客云查询盘盈单的数据转换，并成功写入目标平台MySQL。这一过程充分利用了元数据配置，使得整个ETL过程更加高效和自动化。
