如何在轻易云平台完成数据ETL转换并写入MySQL详细教程

  • 轻易云集成顾问-蔡威

MySQL到MySQL数据集成案例：从returnorderdetail_z到returnorderdetail

在本篇文章中，我们将详细解析如何使用轻易云数据集成平台，将源数据库中的退换货单明细表（returnorderdetail_z) 高效地同步至目标数据库表（returnorderdetail)。这个具体的系统对接方案被称为“17--BI秉心-退换货单明细表--returnorderdetail_z-->returnorderdetail”。

挑战与解决方案

高吞吐量的数据写入能力
在此案例中，面对来自不同业务系统的大量退换货单明细记录，需要通过高效的数据写入机制，将这些数据迅速且准确地导入目标MySQL库。为了实现这一点，我们利用了批处理执行API (batchexecute) 来确保大规模数据的快速同步。

实时监控和告警系统 为了保证整个数据集成过程的顺利进行，集中化监控和告警系统发挥了关键作用。这些工具帮助我们实时跟踪每个任务的状态与性能，无论是传输速度还是错误日志都能做到精准把握，从而及时发现并处理任何可能出现的问题。

技术要点

  1. 自定义数据转换逻辑 在源表 returnorderdetail_z 和目标表 returnorderdetail 之间，用定制化的数据转换逻辑适应特定业务需求，并确保两者字段匹配、格式一致。例如，对某些特定字段进行格式调整或单位转换等操作。

  2. 调用MySQL接口获取和写入数据

    • 获取源数据库中的最新退换货单明细 (select)
    • 将获取到的数据批量插入到目标数据库中 (batchexecute)

  3. 分页和限流策略 针对大量数据，在实施时需要合理设计分页查询及分段提交策略，以避免一次性拉取过多导致内存溢出，同时也避免影响源库性能，通过分页来控制流量以平衡负载压力。

  4. 异常检测与重试机制 在实际操作过程中，不可避免会遇到一些网络抖动或者瞬态故障，这就要求我们有一套完整的异常处理及重试机制。例如，当检测到插入失败时，可以依据错误类型自动触发重试，以保障最终结果的一致性。

  5. 日志记录和审计追踪 每一步操作都会产生日志记录，包括成功执行情况及潜在问题，为后续问题排查提供全面支持。此外，还可以生成审计报告，为进一步优化提供依据。

通过以上技术手段，本次MySQL-to-MySQL 数据集成实例不仅实现了快速 电商OMS与ERP系统接口开发配置

调用源系统MySQL接口select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MySQL接口select来获取并加工数据，具体以退换货单明细表（returnorderdetail_z）为例。

元数据配置解析

首先，我们来看一下元数据配置：

{
  "api": "select",
  "effect": "QUERY",
  "method": "SQL",
  "number": "Id",
  "id": "Id",
  "request": [
    {
      "field": "main_params",
      "label": "主参数",
      "type": "object",
      "children": [
        {"field": "limit", "label": "limit", "type": "int", "value": "5000"},
        {"field": "offset", "label": "offset", "type": "int"},
        {"field": "CreateDateBegin", "label": "创建时间（开始时间）", "type": "string", 
            "value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
        {"field": "CreateDateEnd", "label":"创建时间（结束时间）","type":"string","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"}
      ]
    }
  ],
  ...
}

该配置定义了一个select类型的API调用，主要用于查询操作。以下是关键字段的解释：

  • api: 定义API类型，这里是select。
  • effect: 表示操作类型，这里是查询（QUERY）。
  • method: 使用的查询方法，这里是SQL。
  • number和id: 用于标识记录的唯一性。
  • request: 定义请求参数，包括主参数（main_params），如分页参数（limit、offset）和时间范围参数（CreateDateBegin、CreateDateEnd）。

SQL语句构建

元数据配置中的otherRequest部分定义了实际执行的SQL语句：

{
  ...
  {
    field: 'main_sql',
    label: '主sql语句',
    type: 'string',
    value: 'select * from returnorderdetail_z WHERE CreateDate >= :CreateDateBegin and CreateDate <= :CreateDateEnd limit :limit offset :offset'
  }
}

这条SQL语句用于从表returnorderdetail_z中选择符合条件的数据。条件包括创建时间在指定范围内，并且支持分页查询。

参数化查询

为了确保查询的灵活性和安全性，我们使用了参数化查询。以下是各个参数的详细说明：

  • :CreateDateBegin: 查询开始时间，由${LAST_SYNC_TIME|datetime}动态生成。
  • :CreateDateEnd: 查询结束时间，由${CURRENT_TIME|datetime}动态生成。
  • :limit: 每次查询返回的数据量，默认值为5000。
  • :offset: 数据偏移量，用于分页。

实际应用案例

假设我们需要从退换货单明细表中获取最近一天的数据，并进行分页处理。我们可以通过以下步骤实现：

  1. 设置请求参数：

    • 设置开始时间为上次同步时间：${LAST_SYNC_TIME|datetime}
    • 设置结束时间为当前时间：${CURRENT_TIME|datetime}
    • 设置每页返回记录数：5000
    • 设置偏移量：根据需要调整，如第一页为0，第二页为5000，以此类推。

  2. 构建SQL语句：

    select * from returnorderdetail_z 
WHERE CreateDate >= '2023-10-01 00:00:00' 
 AND CreateDate <= '2023-10-02 00:00:00' 
limit 5000 offset 0;

  3. 执行查询： 在轻易云平台上，通过配置上述元数据和SQL语句，系统将自动执行查询并返回结果。

  4. 处理结果： 对返回的数据进行必要的清洗和转换，然后写入目标系统或进一步处理。

技术要点总结

  1. 参数化查询：通过使用动态参数确保查询灵活性和安全性。
  2. 分页处理：利用limit和offset实现大数据量的分批次处理，提高效率。
  3. 动态时间范围：通过LAST_SYNC_TIME和CURRENT_TIME实现自动化的数据同步。

以上内容展示了如何利用轻易云数据集成平台调用MySQL接口进行高效的数据获取与加工，为后续的数据转换与写入打下坚实基础。 用友与MES系统接口开发配置

数据集成生命周期第二步：ETL转换与写入MySQL

在数据集成的过程中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是至关重要的一环。本文将重点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，并最终写入目标平台MySQL。

元数据配置解析

在进行ETL转换之前，我们需要对元数据配置有一个清晰的理解。以下是我们要处理的元数据配置：

{
  "api": "batchexecute",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "SQL",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field":"Id","label":"Id","type":"int","value":"{Id}"},
    {"field":"CreateDate","label":"CreateDate","type":"datetime","value":"{CreateDate}","default":"1970-01-01 00:00:00"},
    {"field":"ProductId","label":"ProductId","type":"string","value":"{ProductId}"},
    {"field":"ProductCode","label":"ProductCode","type":"string","value":"{ProductCode}"},
    {"field":"ProductName","label":"ProductName","type":"string","value":"{ProductName}"},
    {"field":"SkuId","label":"SkuId","type":"string","value":"{SkuId}"},
    {"field":"SkuName","label":"SkuName","type":"string","value":"{SkuName}"},
    {"field":"SkuCode","label":"SkuCode","type":"string","value":"{SkuCode}"},
    {"field":"DispatchOrderCode","label":"DispatchOrderCode","type":"string","value":"{DispatchOrderCode}"},
    {"field":"Quantity","label":"Quantity","type": "int", "value": "{Quantity}"},
    {"field": "ActualAmount", "label": "ActualAmount", "type": "float", "value": "{ActualAmount}"},
    {"field": "OffsetAmount", "label": "OffsetAmount", "type": "float", "value": "{OffsetAmount}"},
    {"field": "SalesOrderDetailId", "label": "SalesOrderDetailId", "type": "int", "value": "{SalesOrderDetailId}"},
    {"field": "SalesOrderId", "label": "SalesOrderId", "type": int, value: "{SalesOrderId}"},
    {"field": IsCombproduct, label: IsCombproduct, type: int, value: "{IsCombproduct}"}
  ],
  ...
}

数据请求与清洗

首先，我们需要从源平台获取原始数据，并对其进行清洗和标准化处理。以下是一个示例代码段，用于从源平台获取数据：

import requests

def fetch_data_from_source(api_url):
    response = requests.get(api_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception("Failed to fetch data from source")

data = fetch_data_from_source("http://source-platform/api/data")

在获取到原始数据后，我们需要根据元数据配置，对数据进行清洗和标准化。例如，将日期格式统一，确保数值类型一致等。

from datetime import datetime

def clean_data(raw_data):
    cleaned_data = []

    for record in raw_data:
        cleaned_record = {
            'Id': int(record.get('id', 0)),
            'CreateDate': datetime.strptime(record.get('create_date', '1970-01-01T00:00:00'), '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'),
            'ProductId': str(record.get('product_id', '')),
            'ProductCode': str(record.get('product_code', '')),
            'ProductName': str(record.get('product_name', '')),
            'SkuId': str(record.get('sku_id', '')),
            'SkuName': str(record.get('sku_name', '')),
            'SkuCode': str(record.get('sku_code', '')),
            ...
        }
        cleaned_data.append(cleaned_record)

    return cleaned_data

cleaned_data = clean_data(data)

数据转换与写入

在完成数据清洗之后，我们需要将其转换为目标平台MySQL所能接收的格式，并通过API接口写入目标数据库。

import pymysql

def write_to_mysql(cleaned_data):
    connection = pymysql.connect(
        host='localhost',
        user='user',
        password='password',
        db='database'
    )

    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            for record in cleaned_data:
                sql = """
                REPLACE INTO returnorderdetail (Id, CreateDate, ProductId, ProductCode, ProductName, SkuId, SkuName, SkuCode,
                DispatchOrderCode, Quantity, ActualAmount, OffsetAmount, SalesOrderDetailId, SalesOrderId,
                IsCombproduct) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s,
                %s, %s, %s, %s,% s,% s)
                """
                cursor.execute(sql,
                               (record['Id'], record['CreateDate'], record['ProductId'], record['ProductCode'],
                                record['ProductName'], record['SkuId'], record['SkuName'], record['SkuCode'],
                                record['DispatchOrderCode'], record['Quantity'], record['ActualAmount'],
                                record['OffsetAmount'], record['SalesOrderDetailId'], record['SalesOrderId'],
                                record['IsCombproduct']))

        connection.commit()

    finally:
        connection.close()

write_to_mysql(cleaned_data)

通过上述步骤，我们实现了从源平台到目标平台MySQL的数据ETL转换和写入。每一步都严格按照元数据配置进行，确保了数据的一致性和完整性。 钉钉与MES系统接口开发配置

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该文章《使用轻易云平台高效调用MySQL接口实现数据获取与加工》为原创内容，版权归 广东轻亿云软件科技有限公司 所有。 未经本公司书面授权，严禁转载、引用、复制或建立镜像等行为。 若需转载或引用本文内容，请联系本公司获取授权，并在显著位置注明作者姓名、文章出处（包括原文链接）等信息。

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