### 金蝶云星空数据集成到MySQL实战案例：MOM-PUR-采购订单明细状态更新 在本次技术分享中，我们将聚焦于金蝶云星空与MySQL的数据对接集成，以实现MOM-PUR-采购订单明细的状态更新，包括冻结、终止和关闭等操作。为了保障整个数据集成过程高效且可靠，我们采用了轻易云平台提供的一系列特性，如高吞吐量的数据写入能力、实时监控与告警系统，以及自定义数据转换逻辑。 #### 数据获取及处理方案 我们首先需要通过金蝶云星空API接口`executeBillQuery`来获取所需的采购订单明细数据。这一步至关重要，因为它直接影响后续的数据处理与映射。这里我们特别注意到了接口的分页和限流问题，确保从源头上每一条记录都被精准抓取，避免任何漏单现象。 ```python # 伪代码示例：调用executeBillQuery获取数据 response = executeBillQuery(api_params) if response.status_code == 200: data = response.json() else: handle_error(response) ``` #### 数据格式转换及映射 考虑到金蝶云星空和MySQL之间存在一定的数据格式差异，为适应特定的业务需求，我们使用了轻易云的平台功能，对原始数据进行了必要的清洗和转换： 1. **字段匹配**：确认两边字段名一致。 2. **类型转换**：如日期格式、数值精度调整。 3. **自定义逻辑**：例如在不同状态下执行不同的数据处理流程。 这一过程中，不仅利用可视化设计工具进行了直观管理，还通过集中监控系统实时跟踪转化操作是否顺利进行，并及时报告任何异常情况。 ```sql -- 示例 SQL: 在 MySQL 中插入/更新采购订单明细信息 INSERT INTO purchase_order_details (order_id, status, update_time) VALUES (%s, %s, %s) ON DUPLICATE KEY UPDATE status=VALUES(status), update_time=VALUES(update_time); ``` #### 大规模批量写入优化 由于涉及大量历史及变化频繁的数据，如何快速、高效地将其写入到MySQL成为关键的一环。在这方面，高吞吐量并发写入能力显得尤为重要，通过批处理方式显著减低网络开销，提高了整体性能。同时具备错误检测与重试机制，当遇到意外失败时能够保证任务继续推进，不影响整体进度。 ```python # 伪代码示例：批量插入 MySQL 的方法 data_chunks = split_data(data) # 将大数据分块以便批量插入 for  ### 调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据 在轻易云数据集成平台的生命周期中，调用源系统接口是数据处理的第一步。本文将深入探讨如何通过调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口获取采购订单明细，并进行初步的数据加工。 #### 接口配置与调用 首先，我们需要配置和调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口。根据提供的元数据配置，接口采用POST方法进行请求，主要参数如下： - `FormId`: 业务对象表单Id，值为`PUR_PurchaseOrder` - `FieldKeys`: 需查询的字段key集合 - `FilterString`: 过滤条件 - `Limit`: 最大行数，值为2000 - `StartRow`: 开始行索引 - `TopRowCount`: 返回总行数 具体请求示例如下： ```json { "FormId": "PUR_PurchaseOrder", "FieldKeys": "FBillNo,FPurchaseOrgId.fnumber,FPOOrderEntry_fseq,FMaterialId.fnumber,FUnitId.fnumber,FEntryNote,FQty,FStockInQty,FDeliveryDate,FAllAmount_LC,F_caildj,FGiveAway,F_caizhi,FMaterialDesc,FModel,F_pinpai,F_jgdj,FMRPFreezeStatus,FPOOrderEntry_FEntryID,FModifyDate,FMRPCloseStatus,FMRPTerminateStatus,FMtoNo,FPriceUnitId.fnumber,FSourceBillNo,FTaxPrice,FEntryTaxRate", "FilterString": "FPurchaseOrgId.fnumber in ('T02','T02.01') and FDocumentStatus in ('C') and (FMRPTerminateStatus='B' or FMRPCloseStatus='B' or FMRPFreezeStatus='B') and fdate>='2024-02-01'", "Limit": "2000", "StartRow": "{PAGINATION_START_ROW}", "TopRowCount": true } ``` #### 数据解析与加工 在获取到原始数据后，需要对数据进行解析和加工。以下是主要字段及其对应关系： - `fbillno` 对应 `FBillNo` - `FPurchaseOrgId.fnumber` 对应 `PORG_NUMBER` - `FPOOrderEntry_fseq` 对应 `LINE_NUM` - `FMaterialId.fnumber` 对应 `MATERIAL_ID` - ... 我们可以使用轻易云平台提供的自动填充响应功能来简化这一过程。通过设置`autoFillResponse: true`，平台会自动将响应中的字段映射到预定义的字段中。 #### 数据清洗与转换 在数据解析完成后，需要对数据进行清洗和转换，以确保其符合目标系统的要求。例如： 1. **日期格式转换**：将金蝶云返回的日期格式转换为目标系统所需的格式。 2. **单位换算**：如果物料单位在不同系统中定义不同，需要进行单位换算。 3. **状态码映射**：将金蝶云中的状态码（如冻结、终止、关闭）映射为目标系统中的状态码。 示例代码如下： ```python import datetime def convert_date_format(date_str): # 假设金蝶云返回的日期格式为YYYY-MM-DD date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 转换为目标系统所需的格式，如MM/DD/YYYY return date_obj.strftime('%m/%d/%Y') def map_status_code(kingdee_status): status_mapping = { 'B': '已关闭', 'A': '活动中' } return status_mapping.get(kingdee_status, '未知状态') # 示例数据清洗与转换 raw_data = { 'FDeliveryDate': '2024-02-15', 'FMRPFreezeStatus': 'B' } cleaned_data = { '需要日期': convert_date_format(raw_data['FDeliveryDate']), '业务冻结状态': map_status_code(raw_data['FMRPFreezeStatus']) } ``` #### 数据写入 最后，将清洗和转换后的数据写入目标系统。这一步通常涉及调用目标系统的API接口，将处理好的数据推送过去。在此过程中，需要确保数据格式和字段名称与目标系统一致。 通过上述步骤，我们实现了从金蝶云星空获取采购订单明细，并对其进行初步加工，为后续的数据处理奠定了基础。这一过程展示了轻易云平台在异构系统集成中的强大能力，有效提升了业务透明度和效率。  ### 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转换，转为目标平台 MySQLAPI 接口所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台完成这一过程。 #### 元数据配置解析 元数据配置是实现数据转换和写入的关键。以下是我们需要处理的元数据配置： ```json { "api": "execute", "effect": "EXECUTE", "method": "POST", "idCheck": true, "request": [ { "field": "main_params", "label": "KINGDEE_FREEZE_STATUS", "type": "object", "children": [ {"field": "ATTR_VALUE", "label": "扩展属性值", "type": "string", "value": "{{金蝶业务冻结}}"}, {"field": "PO_NUMBER", "label": "采购订单号", "type": "string", "value": "{{采购订单号}}"}, {"field": "TENANT_ID", "label": "租户ID", "type": "int", "value": 7}, {"field": "LINE_NUM", "label": "采购订单行号", "type": "int", "value": "{{采购订单行号}}"}, {"field": "ATTR_NAME", "label": "扩展属性名", "type": "string", "value":"KINGDEE_FREEZE_STATUS"} ] }, { ... } ], ... } ``` #### 数据请求与清洗 在此阶段，我们从源系统获取原始数据，并进行必要的清洗和标准化处理，以确保数据质量和一致性。具体步骤如下： 1. **获取原始数据**：通过调用源系统的API接口，获取采购订单明细状态更新的数据。 2. **清洗与标准化**：对获取的数据进行清洗，包括去除冗余信息、修正格式错误等操作。 #### 数据转换与写入 在完成数据清洗后，我们进入关键的ETL转换阶段，将清洗后的数据转为目标平台 MySQLAPI 接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。 1. **定义转换规则**：根据元数据配置，定义各字段的映射关系。例如： - `ATTR_VALUE` 映射为 `{{金蝶业务冻结}}` - `PO_NUMBER` 映射为 `{{采购订单号}}` - `TENANT_ID` 固定值为 `7` - `LINE_NUM` 映射为 `{{采购订单行号}}` - `ATTR_NAME` 固定值为 `KINGDEE_FREEZE_STATUS` 2. **构建请求对象**：根据定义好的映射关系，构建请求对象。示例如下： ```json { main_params: { ATTR_VALUE: "<实际值>", PO_NUMBER: "<实际值>", TENANT_ID: 7, LINE_NUM: "<实际值>", ATTR_NAME: 'KINGDEE_FREEZE_STATUS' }, extend_params_1: { ATTR_VALUE: "<实际值>", PO_NUMBER: "<实际值>", TENANT_ID: 7, LINE_NUM: "<实际值>", ATTR_NAME: 'KINGDEE_MRPCLOSE_STATUS' }, ... } ``` 3. **调用MySQLAPI接口**：使用POST方法，将构建好的请求对象发送到MySQLAPI接口，实现数据写入。具体代码示例如下： ```python import requests url = 'https://api.example.com/execute' headers = {'Content-Type': 'application/json'} data = { # 构建好的请求对象 } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: print("Data successfully written to MySQL.") else: print("Failed to write data to MySQL:", response.text) ``` #### SQL更新语句 在某些情况下，我们可能需要直接执行SQL更新语句来更新数据库中的记录。根据元数据配置，我们可以生成相应的SQL语句。例如： ```sql update ty_mes.mt_po_line_attr set ATTR_VALUE=:ATTR_VALUE WHERE PO_LINE_ID=(select po_line_id from ty_mes.mt_po_line where po_header_id=(select po_header_id from ty_mes.mt_po_header WHERE PO_NUMBER=:PO_NUMBER and TENANT_ID=:TENANT_ID) and LINE_NUM=:LINE_NUM) AND ATTR_NAME=:ATTR_NAME; ``` 通过执行上述SQL语句，可以直接更新数据库中的相应记录。 #### 总结 通过上述步骤，我们可以高效地将源平台的数据进行ETL转换，并成功写入目标平台 MySQLAPI 接口。这一过程不仅确保了数据的一致性和准确性，还提升了系统集成的效率和透明度。在实际操作中，根据具体需求调整元数据配置和转换规则，可以灵活应对各种复杂的数据集成场景。