### 金蝶云星空数据集成到聚水潭的系统对接案例分析 在企业信息化建设过程中，跨平台的数据集成往往是一个复杂而关键的环节。本文将分享一个具体的系统对接案例，通过轻易云数据集成平台，将金蝶云星空中的业务数据高效、可靠地导入聚水潭，实现对其他入库单的数据管理。 #### 方案概述：金蝶分步式调入 => 聚水潭其他入库单 在这个项目中，我们主要解决了以下几个技术挑战： 1. **确保金蝶云星空数据不漏单**：为了防止遗漏任何一条重要的数据记录，我们采用了定时可靠抓取机制，利用executeBillQuery接口从金蝶获取所有必要的订单信息，并实现分页和限流处理，以应对大规模数据查询带来的压力。 2. **批量写入到聚水潭**：通过调用聚水潭的数据写入API `/open/jushuitan/otherinout/upload`，我们设计了一套高效且稳定的大量数据快速写入方案，保证了与数据库之间的同步操作能够无缝进行。 3. **异常处理与重试机制**：在整个数据传输过程中，各种网络或者业务逻辑上的错误不可避免。为此，我们构建了一套完善的异常处理与错误重试机制，从日志记录到实时监控，全方位保障每一条业务流水都能被安全处理。 4. **定制化映射及格式转换**：针对两者不同的平台接口规范，在实际应用中难免会遇到一些字段名称、格式以及结构上的差异。我们开发了一系列脚本及配置用于动态调整这些差异，使其符合目标系统要求。 #### 技术细节解析 为了实现上诉目标，本案例重点探讨以下技术策略： - 实时监控与日志记录：详细阐释如何使用轻易云提供的平台工具，对整个流程进行细粒度追踪和审计。 - 高效分页: 在executeBillQuery请求配合下，通过合理设定开始时间点、结束时间点以及查询条数来减少服务器负载，提高查询效率并防范前端超时问题。 - 重试功能: 自定义设置最大失败次数和间隔时间，一旦检测出某次传输失败，即自动启动重试任务有效提升容错率。 在接下来的内容中，将深入讲解各个步骤实施过程中遇到的问题及其优化过程，包括但不限于如何灵活调用API、安全性考量等方面。  ### 调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据 在数据集成的生命周期中，调用源系统接口获取数据是至关重要的一步。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口来获取并加工数据。 #### 接口配置与请求参数 首先，我们需要了解`executeBillQuery`接口的基本配置和请求参数。根据提供的元数据配置，我们可以看到该接口使用POST方法进行调用，主要用于查询操作（effect: QUERY）。 请求参数包括多个字段，这些字段涵盖了单据编号、单据状态、调入库存组织、日期等关键信息。以下是部分关键字段及其描述： - `FBillNo`: 单据编号 - `FDocumentStatus`: 单据状态（暂存：Z，创建：A，审核中：B，已审核：C，重新审核：D） - `FStockOrgID_FNumber`: 调入库存组织 - `FDate`: 日期 - `FTransferDirect`: 调拨方向（普通: GENERAL，退货: RETURN） - `FQty`: 调入数量 - `FPrice`: 成本价 - `FAmount`: 总成本 这些字段在实际请求中将作为查询条件或返回结果的一部分。 #### 构建请求体 为了调用`executeBillQuery`接口，我们需要构建一个完整的请求体。以下是一个示例请求体，其中包含了必要的查询条件和分页参数： ```json { "FormId": "STK_TRANSFERIN", "FieldKeys": "FBillNo,FDocumentStatus,FStockOrgID.FNumber,FDate,FTransferDirect,FQty,FPrice,FAmount", "FilterString": "FModifyDate>='2023-01-01' and FStockOrgID.FNumber IN ('115', '101') and FDocumentStatus!='C'", "Limit": 100, "StartRow": 0, "TopRowCount": true } ``` 在这个请求体中： - `FormId`指定了业务对象表单ID。 - `FieldKeys`定义了需要查询的字段集合。 - `FilterString`设置了过滤条件，例如修改日期大于某个时间点、库存组织编号在特定范围内且单据状态不为已审核。 - `Limit`和`StartRow`用于分页控制。 #### 调用接口并处理响应 通过轻易云数据集成平台，我们可以方便地发起上述请求，并获取响应数据。以下是一个示例代码片段，用于调用接口并处理响应： ```python import requests url = "https://api.kingdee.com/executeBillQuery" headers = { "Content-Type": "application/json" } payload = { "FormId": "STK_TRANSFERIN", "FieldKeys": "FBillNo,FDocumentStatus,FStockOrgID.FNumber,FDate,FTransferDirect,FQty,FPrice,FAmount", "FilterString": "FModifyDate>='2023-01-01' and FStockOrgID.FNumber IN ('115', '101') and FDocumentStatus!='C'", "Limit": 100, "StartRow": 0, "TopRowCount": True } response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) data = response.json() # 数据处理逻辑 for entry in data: bill_no = entry.get("FBillNo") document_status = entry.get("FDocumentStatus") stock_org_id = entry.get("FStockOrgID.FNumber") date = entry.get("FDate") transfer_direct = entry.get("FTransferDirect") qty = entry.get("FQty") price = entry.get("FPrice") amount = entry.get("FAmount") # 数据加工逻辑，例如转换格式、计算总成本等 ``` 在这个代码片段中，我们使用Python的requests库发起POST请求，并解析返回的JSON数据。随后，我们可以根据业务需求对数据进行进一步加工，例如格式转换、计算总成本等。 #### 自动填充与响应处理 轻易云数据集成平台支持自动填充响应，这意味着我们可以预先定义好需要填充的数据结构，并在接收到响应后自动映射到相应的数据模型中。这极大地简化了开发工作，提高了效率。 例如，在元数据配置中，我们可以设置`autoFillResponse: true`，这样平台会自动将返回的数据填充到预定义的模型中，无需手动解析每个字段。 通过以上步骤，我们实现了从金蝶云星空获取并加工数据的全过程。这不仅提高了数据集成的效率，也确保了数据的一致性和准确性。在实际应用中，可以根据具体业务需求进一步优化和扩展这些操作。  ### 轻易云数据集成平台：ETL转换与聚水潭API接口集成 在数据集成的生命周期中，第二步是将已经从源平台（金蝶）获取的数据进行ETL转换，并转为目标平台（聚水潭API接口）所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台配置元数据，实现这一过程。 #### API接口配置 我们使用的聚水潭API接口为`/open/jushuitan/otherinout/upload`，该接口支持POST方法，用于上传其他入库单。以下是具体的元数据配置： ```json { "api": "/open/jushuitan/otherinout/upload", "effect": "EXECUTE", "method": "POST", "idCheck": true, "request": [ { "field": "excute_confirming", "label": "是否审核单据", "type": "string", "describe": "是否审核单据；默认false", "value": "false" }, { "field": "wms_co_id", "label": "分仓编号", "type": "int", "describe": "分仓编号", "value": "{FDestStockID_FNumber}", "mapping": { "target": "6479b78d40ac5e714f39f40a", "direction": "reverse" } }, { "field": "type", "label": "出入库类型", "type": "string", "describe": "出入库类型:in是入库（其它退货）out是出库（其它出库）", "value": "in" }, { "field": "remark", "label": "备注", "type": "string", "describe": "备注，不能传空值", "value": "{FNOTE}" }, { ... ``` #### 数据字段映射与转换 1. **审核单据**：字段`excute_confirming`设置为`false`，表示默认不审核单据。 2. **分仓编号**：字段`wms_co_id`映射自金蝶系统中的`FDestStockID_FNumber`，并通过反向映射确保正确的仓库编号。 3. **出入库类型**：字段`type`固定为`in`，表示这是一个入库操作。 4. **备注**：字段`remark`从金蝶系统中的`FNOTE`获取，并确保不能为空值。 5. **确认单据**：字段`is_confirm`设置为布尔类型，默认值为`false`。 6. **出库类型**：字段`drp_co_name`固定为“金蝶调拨入库”。 7. **外部单号**：字段`external_id`从金蝶系统中的单据编号字段（FBillNo）获取。 8. **仓库类型**：字段`warehouse`固定为1，表示主仓。 #### 商品列表处理 商品列表通过数组形式传递，每个商品项包含以下字段： - **商品编码**：字段`sku_id`, 映射自金蝶系统中的物料编码（FMaterialID_FNumber）。 - **备注**：字段 `remark`, 映射自金蝶系统中的条目备注（FEntryNote）。 - **数量**：字段 `qty`, 映射自金蝶系统中的数量（FQty）。 ```json { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... } ] } ] } ] } ] } ] } ] } ] ``` #### 数据组计算 在数据组计算部分，我们定义了头部和体部的数据组： - **头部数据组**： - 单据编号（FBillNo） - 分仓编号（FDestStockID_FNumber） - 备注（FNOTE） - **体部数据组**： - 商品编码（FMaterialID_FNumber） - 数量（FQty） 体部数据组命名为 `list`, 并且没有额外的计算逻辑。 ```json "groupCalculate":{ "headerGroup":["FBillNo","FDestStockID_FNumber","FNOTE"], "bodyGroup":["FMaterialID_FNumber","FQty"], "bodyName":"list", "calculate":[] } ``` 通过上述配置，我们可以确保从金蝶系统获取的数据经过ETL转换后，符合聚水潭API接口的要求，并顺利写入目标平台。这一过程充分利用了轻易云数据集成平台的强大功能，实现了不同系统间的数据无缝对接。