案例分享：聚水潭数据集成到畅捷通T+的技术实施

在本案例中，我们将详细探讨如何通过API接口实现将聚水潭的其他入库单数据无缝集成至畅捷通T+系统，确保数据信息准确无误，同时大幅提升处理效率。我们的方案名称为“聚水潭-其他入库单-->畅捷通-其他入库单”，其核心涉及多个关键步骤与技术细节。

首先，通过调用聚水潭提供的数据接口/open/other/inout/query，我们能够定时、可靠地抓取最新的其他入库单数据。为了应对可能存在的大量数据，我们设计了一套分页机制，确保在处理限流问题时不会遗漏任何订单。

抓取到原始数据后，需要解决的是两系统之间的数据格式差异。这一过程会用到轻易云提供的数据转换工具，将聚水潭的JSON格式调整适配为畅捷通T+要求的结构。在这个过程中，我们特别关注了字段映射和类型转换的问题，以确保写入环节顺利进行。

接下来，通过调用另一个API接口 /tplus/api/v2/otherReceive/Create ，我们实现了批量向畅捷通T+快速写入已整理好的数据，此操作不仅提高了整体效率，还减少了每次请求的开销。尽管如此，在实际运行中难免出现异常情况。因此我们加入了错误重试机制，如果某个输入失败，会自动记录日志并尝试重新提交。

实时监控与日志记录同样是不可或缺的一部分，它帮助开发人员迅速定位问题，并随时掌握整个流程中的各个环节状态。从而保障整个集成过程透明、高效且可追踪。

通过本文所述的方法与策略，为企业客户搭建更加智能化、自动化的数据桥梁，让不同信息系统间协作变得更简单高效。

调用聚水潭接口/open/other/inout/query获取并加工数据

在数据集成生命周期的第一步中，调用源系统接口获取数据是至关重要的。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭接口/open/other/inout/query，并对获取的数据进行初步加工。

接口配置与请求参数

首先，我们需要配置元数据以便正确调用聚水潭接口。以下是元数据配置的详细内容：

{
  "api": "/open/other/inout/query",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "io_id",
  "id": "io_id",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field":"modified_begin","label":"修改起始时间","type":"datetime","value":"{{MINUTE_AGO_20|datetime}}"},
    {"field":"modified_end","label":"修改结束时间","type":"datetime","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
    {"field":"status","label":"单据状态","type":"string","value":"Confirmed"},
    {"field":"page_index","label":"第几页","type":"string","value":"1"},
    {"field":"page_size","label":"每页多少条","type":"string","value":"30"},
    {"field":"date_type","label":"抓取时间类型","type":"string","describe":"0:修改时间，modified。 2:出入库时间 io_date，未传入时默认为0"}
  ],
  "autoFillResponse": true,
  "condition_bk": [
    [{"field": "type", "logic": "notin", "value": "其它出库"}]
  ],
  "condition": [
    [{"field": "type", "logic": "notin", "value": "其它出库"}, {"field": "wms_co_id", "logic": "neqv2", "value": "10406603"}]
  ],
  "omissionRemedy": {
    "crontab": "2 */3 * * *",
    "takeOverRequest":[
      {"field":"modified_begin","value":"_function FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() -86400 , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' )","type":"string","label":"接管字段"}
    ]
  }
}

请求参数详解

1. modified_begin 和 modified_end：用于指定查询的时间范围。{{MINUTE_AGO_20|datetime}}表示从当前时间前20分钟开始，{{CURRENT_TIME|datetime}}表示当前时间。
2. status：单据状态，这里固定为"Confirmed"。
3. page_index 和 page_size：分页参数，分别表示查询第几页和每页多少条记录。
4. date_type：抓取时间类型，默认为0，即按修改时间查询。

条件过滤与自动填充

• condition_bk 和 condition：用于过滤不需要的数据。例如，排除“其它出库”类型的单据，并且 wms_co_id 不等于 10406603。
• autoFillResponse：启用自动填充响应功能，可以简化后续的数据处理工作。

数据请求与清洗

通过上述配置，我们可以发起POST请求，从聚水潭系统中获取符合条件的数据。以下是一个示例请求体：

{
  "modified_begin": "{{MINUTE_AGO_20|datetime}}",
  "modified_end": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
  "status": "Confirmed",
  "page_index": 1,
  "page_size": 30,
  "date_type": 0
}

在接收到响应后，需要对数据进行初步清洗和验证。例如：

• 确认所有必需字段是否存在且格式正确。
• 根据业务逻辑进一步过滤不需要的数据。

异常处理与补救机制

为了确保数据的完整性和连续性，我们还配置了异常处理和补救机制：

• omissionRemedy：设置了定时任务，每隔三小时执行一次，以防止遗漏数据。通过 FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() -86400 , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' ) 动态计算前一天的开始时间，以便重新抓取可能遗漏的数据。

通过以上步骤，我们可以高效地从聚水潭系统中获取并清洗所需的数据，为后续的数据转换与写入打下坚实基础。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。

使用轻易云数据集成平台将聚水潭其他入库单转换并写入畅捷通T+API接口

在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）过程是至关重要的一环。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台，将已经从源平台（如聚水潭）提取并清洗后的数据，转换为畅捷通T+ API接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。

API接口配置

根据元数据配置，我们需要将聚水潭的其他入库单数据转换为畅捷通T+所需的格式，并通过/tplus/api/v2/otherReceive/Create接口进行提交。以下是具体的配置细节：

• API路径: /tplus/api/v2/otherReceive/Create
• 请求方法: POST
• 执行效果: EXECUTE
• ID检查: true

请求参数解析

1. ExternalCode (外部单据号):

   • 类型：string
   • 描述：外部单据号，用于唯一性检查，防止重复提交。
   • 值：{io_id}

2. VoucherType (单据类型):

   • 类型：string
   • 描述：单据类型，默认值为ST1004。
   • 值：ST1004
   • 解析器：ConvertObjectParser，参数为Code

3. VoucherDate (单据日期):

   • 类型：string
   • 描述：单据日期
   • 值：{modified}

4. BusiType (业务类型):

   • 类型：string
   • 描述：业务类型编码，取值范围包括13（其他）和14（其他退库）。
   • 值：13
   • 解析器：ConvertObjectParser，参数为Code

5. Warehouse (仓库信息):

   • 类型：string
   • 描述：仓库信息
   • 值：{wms_co_id}
   • 解析器：ConvertObjectParser, 参数为 Code
   • 映射关系：

     {
     "target": "66d687ab2f3fde34df428d6d",
     "direction": "positive"
     }

6. Memo (表头备注):

   • 类型：string
   • 描述：备注信息
   • 值：{remark}

7. DynamicPropertyKeys:

   • 类型：string
   • 值：pubuserdefnvc3,pubuserdefnvc4
   • 解析器: StringToArray, 参数为 ,

8. DynamicPropertyValues:

   • 类型: string
   • 值: 13<{io_id}
   • 解析器: StringToArray, 参数为 <

9. RdStyle (入库类别):

   • 类型: string
   • 值: 113
   • 解析器: ConvertObjectParser, 参数为 Code

10. RDRecordDetails (单据明细信息): 包含以下子字段：

    [
      {
        "field": "Inventory",
        "label": "存货信息",
        "type": "string",
        "value": "{sku_id}",
        "parser": {
          "name": "ConvertObjectParser",
          "params": "Code"
        }
      },
      {
        "field": "BaseQuantity",
        "label": "主计量单位数量",
        "type": "string",
        "value": "{qty}"
      },
      {
        "field": "Price",
        "label": "成本单价",
        "type": "string",
        "value": "{sale_price}"
      },
      {
        "field": "Project",
        "label": "项目",
        "type": "string",
        "value": 807,
        {
          name: 'ConvertObjectParser',
          params: 'Code'
        }
      }
    ]

11. OtherRequest:

    [
      {
        field: 'dataKey',
        label: 'dataKey',
        type: 'string',
        describe: '111',
        value: 'dto'
      }
    ]

数据转换与写入

在实际操作中，我们需要确保每个字段的数据都经过正确的转换和映射。例如：

• 使用 {io_id} 来填充外部单据号 (ExternalCode) 字段，以确保唯一性。
• 将 {modified} 转换为标准日期格式以填充单据日期 (VoucherDate) 字段。
• 利用 ConvertObjectParser 将业务类型编码 (BusiType) 转换为目标系统可识别的代码。

对于复杂的数据结构，如单据明细信息 (RDRecordDetails) ，我们需要逐一处理每个子字段，确保其值和格式符合目标平台的要求。

通过以上配置和处理步骤，我们可以高效地将聚水潭其他入库单的数据转换并写入畅捷通T+系统，实现不同系统间的数据无缝对接。这不仅提高了数据处理效率，也保证了数据的一致性和准确性。