案例分享:聚水潭·奇门数据集成到MySQL
在现代企业的数据处理中,高效、可靠地对接和集成不同系统是关键任务。本案例将探讨如何通过轻易云平台,将聚水潭·奇门的销售订单数据高效集成到MySQL数据库中,从而实现业务数据的集中管理与分析。
技术背景及需求分析
首先,我们面对以下主要技术需求和挑战:
- 大量数据快速写入:需要处理数以万计的销售订单,并确保这些数据能够高吞吐量、高效率地写入至MySQL。
- 接口调用与分页处理:为了获取所有必要的数据,必须有效调用
jushuitan.order.list.query
API,并处理其分页和限流问题。 - 定时抓取与自动化执行:需设定可靠的定时任务,以确保从聚水潭·奇门接口持续稳定地抓取销售订单数据。
- 自定义转换逻辑与差异处理:针对不同系统间的数据结构差异,需要灵活配置自定义的数据转换逻辑,使得每条记录都能准确映射至MySQL目标表中。
- 异常检测与重试机制:为保证集成流程的稳健性,需设计完善的数据质量监控、异常检测以及错误重试机制。
实现方案概述
在实施过程中,采用了以下策略来满足上述需求:
- 使用轻易云提供的可视化操作界面设计整个数据流,从接口调用开始,到最后批量写入MySQL,实现全程透明操作。
- 设置集中监控和告警功能,通过实时跟踪各个步骤中的API请求状态,以及数据库写入性能,保障过程中的每一步均有据可查,有错即改。
- 配置了特定调度规则,以便于对聚水潭·奇门进行周期性的API请求;同时,在API返回结果中过滤并分页采集需要的数据段落,应对大体量返回情况。
- 开发并应用了一套自定义脚本,用于匹配两种系统间不一致的数据格式,根据具体业务要求进行灵活调整。
这仅是整体解决思路的一部分,而实际运行细节将在后续文章中进一步展开,包括具体代码示例、参数设置及重要注意点等,希望可以帮助同类项目实现高效顺利推进。
调用聚水潭·奇门接口jushuitan.order.list.query获取并加工数据
在轻易云数据集成平台的生命周期中,调用源系统接口是至关重要的一步。本文将深入探讨如何通过调用聚水潭·奇门接口jushuitan.order.list.query
来获取销售订单数据,并进行初步的数据加工。
接口调用配置
首先,我们需要配置接口调用的元数据。根据提供的元数据配置,可以看到该接口使用POST方法进行数据请求,主要参数包括页数、每页行数、修改开始时间、修改结束时间、单据状态和时间类型等。
{
"api": "jushuitan.order.list.query",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "o_id",
"id": "o_id",
"name": "io_id",
"request": [
{"field": "page_index", "label": "页数", "type": "string", "describe": "第几页,从第一页开始,默认1", "value": "1"},
{"field": "page_size", "label": "每页行数", "type": "string", "describe": "每页多少条,默认25,最大25", "value": "100"},
{"field": "start_time", "label": "修改开始时间", "type": "string", "describe":"修改起始时间,和结束时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空","value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
{"field": "end_time", "label":"修改结束时间","type":"string","describe":"修改结束时间,和起始时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
{"field":"status","label":"单据状态","type":"string","describe":"单据状态: WaitConfirm=待出库; Confirmed=已出库; Cancelled=作废"},
{"field":"date_type","label":"时间类型","type":"int","describe":"时间类型 默认0 0=修改时间 ; 1=制单日期; 2=出库时间"}
],
...
}
数据请求与清洗
在实际操作中,我们需要确保请求参数的正确性。例如,通过动态变量{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
和{{CURRENT_TIME|datetime}}
来设置查询的起始和结束时间,以保证数据的时效性和完整性。
{
...
{
field: 'start_time',
value: '{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}',
type: 'datetime',
label: '接管字段',
formModel: { enable: false },
tableModel: { enable: false },
physicalModel: { enable: false }
}
}
在清洗阶段,我们可以利用条件过滤功能对返回的数据进行初步筛选。例如,通过以下条件排除线上发货和虚拟发货的订单,同时仅保留“头条放心购”店铺的数据:
"condition_bk":[
[{"field":"labels","logic":"notlike","value":"线上发货,虚拟发货"},
{"field":"shop_site","logic":"eqv2","value":"头条放心购"}]
]
数据转换与写入
在获取并清洗完数据后,需要对其进行转换,以便写入目标系统。在此过程中,可以根据业务需求对字段进行映射和转换。例如,将订单ID映射为目标系统中的唯一标识符,并将订单状态转换为目标系统可识别的格式。
{
...
{
field: 'status',
label: '单据状态',
type: 'string',
describe: '单据状态: WaitConfirm=待出库; Confirmed=已出库; Cancelled=作废'
}
}
异常处理与重试机制
为了确保数据集成过程的稳定性,轻易云平台提供了异常处理与重试机制。例如,通过定时任务(crontab)定期检查并接管失败的请求:
"omissionRemedy":{
...
{
field:'start_time',
value:'{{DAYS_AGO_1|datetime}}',
type:'datetime',
label:'接管字段',
formModel:{enable:false},
tableModel:{enable:false},
physicalModel:{enable:false}
}
}
通过上述配置,可以有效地减少因网络波动或其他原因导致的数据丢失问题,提高数据集成的可靠性。
实践案例
假设我们需要从聚水潭·奇门获取最近一天内所有已出库的销售订单,并将其写入BI卡卡系统。我们可以按照以下步骤进行配置:
- 设置查询参数:将
start_time
设置为前一天的日期,将end_time
设置为当前日期。 - 配置过滤条件:排除线上发货和虚拟发货,仅保留“头条放心购”店铺的数据。
- 执行接口调用:通过POST方法发送请求,并获取返回结果。
- 数据清洗与转换:根据业务需求对返回的数据进行清洗和转换。
- 写入目标系统:将处理后的数据写入BI卡卡系统。
通过以上步骤,可以实现从聚水潭·奇门到BI卡卡系统的数据无缝对接,为业务决策提供及时准确的数据支持。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQL API接口的技术案例
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,并将其转化为目标平台MySQL API接口能够接收的格式,最终写入目标平台。以下是一个详细的技术案例,展示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ETL过程中的核心部分,它定义了从源系统提取的数据字段,以及这些字段如何被转换和映射到目标系统中。以下是我们使用的元数据配置:
{
"api": "batchexecute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "SQL",
"number": "id",
"id": "id",
"name": "id",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"id","label":"主键","type":"string","value":"{o_id}-{items_oi_id}"},
{"field":"order_date","label":"下单时间","type":"string","value":"{order_date}"},
{"field":"shop_status","label":"线上订单状态","type":"string","value":"{shop_status}"},
{"field":"question_type","label":"异常类型","type":"string","value":"{question_type}"},
{"field":"shop_id","label":"店铺编号","type":"string","value":"{shop_id}"},
// ... (省略其他字段)
{"field":"items_qyy_amountafter","label":"轻易云分摊后金额","type":"string","value":"{items_qyy_amountafter}"}
],
"otherRequest": [
{
"field": "main_sql",
"label": "主语句",
"type": "string",
"describe": "SQL首次执行的语句,将会返回:lastInsertId",
"value": "REPLACE INTO order_list_query(id,order_date,shop_status,question_type,shop_id,question_desc,so_id,status,receiver_state,receiver_city,receiver_district,send_date,plan_delivery_date,creator_name,buyer_tax_no,invoice_type,pay_amount,freight,buyer_message,remark,invoice_title,is_cod,type,paid_amount,pay_date,modified,order_from,l_id,shop_name,wms_co_id,logistics_company,free_amount,co_id,drp_co_id_to,end_time,referrer_id,invoice_data,drp_info,shop_buyer_id,seller_flag,invoice_amount,oaid,open_id,node,referrer_name,shop_site,drp_co_id_from,un_lid..."
},
{"field": "limit", "label": "limit", "type": "string", "value": "1000"}
]
}
数据提取与转换
-
提取(Extract):
- 从源系统(如聚水潭)中提取销售订单数据。每个字段的数据都通过特定的占位符(如
{o_id}
、{order_date}
等)表示。
- 从源系统(如聚水潭)中提取销售订单数据。每个字段的数据都通过特定的占位符(如
-
转换(Transform):
- 将提取的数据进行必要的格式转换。例如,将订单号和子订单号组合成主键
id
,使用表达式{o_id}-{items_oi_id}
。 - 对某些字段应用特定规则或函数,例如对
items_item_ext_data
字段截取前20个字符:_function LEFT( '{items_item_ext_data}' , 20)
。 - 使用条件判断对某些字段进行处理,例如对
items_item_pay_amount
字段,如果金额为0,则设置为0,否则保留原值:_function case when '{items_amount}'='0.0' then '0.0' else '{items_item_pay_amount}' end
。
- 将提取的数据进行必要的格式转换。例如,将订单号和子订单号组合成主键
-
加载(Load):
- 将转换后的数据通过SQL语句写入到目标MySQL数据库中。使用REPLACE INTO语句确保如果记录已存在则更新,否则插入新记录。
- SQL语句示例:
REPLACE INTO order_list_query(id,...) VALUES ('12345-67890', '2023-01-01', '已发货', '无', 'SHOP001', ...)
API接口调用
在实际操作中,通过调用MySQL API接口来执行上述SQL语句,实现数据的写入。以下是API调用的一些关键点:
- API URL:通常为MySQL数据库提供的RESTful API地址,例如:http://api.example.com/mysql/execute
- HTTP方法:POST
- 请求体:包含要执行的SQL语句和其他必要参数,例如:
{ "sql": "<构建好的SQL语句>", // ...其他参数 }
实际应用案例
假设我们从聚水潭提取了一条销售订单记录,经过ETL转换后生成了如下数据:
{
"id": "12345-67890",
// ...其他字段
}
通过API接口将该记录写入到MySQL数据库:
POST http://api.example.com/mysql/execute
Content-Type: application/json
{
"sql": "
REPLACE INTO order_list_query(
id,...)
VALUES (
'12345-67890',
'2023-01-01',
'已发货',
'无',
'SHOP001',
...
)
",
// ...其他参数
}
通过这种方式,我们可以确保从源系统提取的数据经过ETL处理后准确地写入到目标系统,实现不同系统间的数据无缝对接。