### 聚水潭与MySQL数据集成案例分享
在此次技术案例中，我们将介绍如何通过轻易云数据集成平台，将聚水潭的其他出入库单数据高效、可靠地集成到BI勤威系统中的MySQL数据库。具体的实施方案命名为"聚水潭-其他出入库单-->BI勤威-其他出入库表"，本项目重点关注以下几个技术环节：
首先，针对聚水潭/open/other/inout/query接口的数据抓取，我们配置了定时任务，以确保能够稳定且及时获取最新的出入库单数据。由于聚水潭API存在分页和限流机制，我们在设计过程中充分考虑了这些限制，采用批量处理方法，通过循环请求分页数据，并设置合理的重试策略来应对潜在的接口异常。
另一方面，MySQL数据库作为目标存储，其batchexecute API具备强大的写入能力，支持高吞吐量的数据操作。在实际应用中，为确保快速大量数据写入，以及防止因网络波动或服务不稳定导致的数据漏单问题，我们引入了一套完善的异常检测和错误重试机制。这不仅保障了海量业务数据能够顺利进入到BI勤威系统，还提升了整体处理效率。
此外，为应对两端系统之间的数据格式差异，我们利用轻易云提供的自定义转换逻辑功能，对提取的数据进行适配转换，使其符合MySQL目标表结构要求。同时，通过可视化工具直观管理整个集成过程，实现从源头到目的地全生命周期监控及日志记录，进一步增强透明度和可控性。
总结以上关键技术要点，此次实现方案不仅确保了高效、安全的数据流转，也极大优化了日常维护管理成本。接下来将详细阐述每一个步骤及对应代码实现细节。
### 调用聚水潭接口/open/other/inout/query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。本文将详细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` 获取并加工数据。
#### 接口配置与请求参数
根据元数据配置，我们需要使用POST方法调用聚水潭的 `/open/other/inout/query` 接口。以下是具体的请求参数配置：
- `modified_begin`: 修改起始时间，类型为datetime，值为上次同步时间 `{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}`。
- `modified_end`: 修改结束时间，类型为datetime，值为当前时间 `{{CURRENT_TIME|datetime}}`。
- `status`: 单据状态，类型为string，值为 "Confirmed"。
- `date_type`: 时间类型，类型为string，值为 "2"。
- `page_index`: 第几页，类型为string，值为 "1"。
- `page_size`: 每页多少条记录，类型为string，值为 "30"。
这些参数确保我们能够获取到符合条件的数据，并且分页处理可以帮助我们高效地管理大批量的数据。
#### 数据过滤与条件设置
为了确保我们只获取特定类型的出入库单，我们在请求中添加了一个条件过滤：
```json
"condition_bk": [
[
{"field": "type", "logic": "in", "value": "其他退货,其他入仓"}
]
]
```
这个条件确保我们只会获取到“其他退货”和“其他入仓”这两种类型的单据。
#### 数据请求与自动填充响应
在发送请求后，我们可以利用轻易云平台的自动填充响应功能来简化数据处理过程。通过设置 `"autoFillResponse": true`，平台会自动解析返回的数据，并将其映射到相应的字段中。这极大地减少了手动处理数据的工作量，提高了效率。
#### 示例代码
以下是一个示例代码片段，用于调用聚水潭接口并处理返回的数据：
```python
import requests
import datetime
# 设置请求URL和头部信息
url = 'https://api.jushuitan.com/open/other/inout/query'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
}
# 获取当前时间和上次同步时间
current_time = datetime.datetime.now().isoformat()
last_sync_time = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)).isoformat()
# 设置请求参数
payload = {
"modified_begin": last_sync_time,
"modified_end": current_time,
"status": "Confirmed",
"date_type": "2",
"page_index": "1",
"page_size": "30",
"condition_bk": [
[{"field": "type", "logic": "in", "value": ["其他退货", "其他入仓"]}]
]
}
# 发送POST请求
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
# 处理响应数据
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# 自动填充响应数据（假设平台已实现此功能）
items = data.get('items', [])
for item in items:
process_item(item) # 自定义处理函数
else:
print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")
```
#### 数据清洗与转换
在获取到原始数据后，我们需要对其进行清洗和转换，以便写入目标系统。在这个过程中，可以利用轻易云平台提供的可视化操作界面，对数据进行必要的格式化、字段映射和过滤等操作。例如，可以将日期格式统一转换，将字段名称映射到目标系统所需的名称等。
#### 实时监控与调试
轻易云平台提供实时监控功能，可以帮助我们随时查看数据流动和处理状态。如果出现问题，可以通过日志和监控信息快速定位并解决问题。这对于保证数据集成过程的稳定性和可靠性非常重要。
综上所述，通过合理配置聚水潭接口 `/open/other/inout/query` 的请求参数，并利用轻易云平台的自动化功能，我们可以高效地获取并加工源系统的数据，为后续的数据转换与写入打下坚实基础。
### 数据集成中的ETL转换与写入：实现MySQL API接口数据写入
在数据集成生命周期的第二步，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL（提取、转换、加载）处理，最终转为目标平台 MySQL API 接口所能够接收的格式，并写入目标平台。本文将深入探讨这一过程中的技术细节，特别是如何配置和使用元数据来实现这一目标。
#### 元数据配置解析
在轻易云数据集成平台中，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示例：
```json
{
"api": "batchexecute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "SQL",
"number": "id",
"id": "id",
"name": "id",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"id","label":"主键","type":"string","value":"{io_id}-{items_ioi_id}"},
{"field":"io_id","label":"出仓单号","type":"string","value":"{io_id}"},
{"field":"io_date","label":"单据日期","type":"string","value":"{io_date}"},
{"field":"status","label":"单据状态","type":"string","value":"{status}"},
{"field":"so_id","label":"线上单号","type":"string","value":"{so_id}"},
{"field":"type","label":"单据类型","type":"string","value":"{type}"},
{"field":"f_status","label":"财务状态","type":"string","value":"{f_status}"},
{"field":"warehouse","label":"仓库名称","type":"string","value":"{warehouse}"},
{"field":"receiver_name","label":"收货人","type":"string","value":"{receiver_name}"},
{"field":"receiver_mobile","label":"收货人手机","type":"string","value":"{receiver_mobile}"},
{"field":"receiver_state","label":"收货人省","type":"string","value":"{receiver_state}"},
{"field":...}
],
"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 other_inout_query(id, io_id, io_date, status, so_id, type, f_status, warehouse, receiver_name, receiver_mobile, receiver_state, receiver_city, receiver_district, receiver_address, wh_id, remark, modified, created, labels, wms_co_id, creator_name, wave_id, drop_co_name, inout_user,l_id ,lc_id ,logistics_company ,lock_wh_id ,lock_wh_name ,items_ioi_id ,items_sku_id ,items_name ,items_unit ,items_properties_value ,items_qty ,items_cost_price ,items_cost_amount ,items_i_id ,items_remark ,items_io_id ,items_sale_price ,items_sale_amount ,items_batch_id ,items_product_date ,items_supplier_id ,items_expiration_date,sns_sku_id,sns_sn) VALUES"
},
{
"field": "limit",
"label": "limit",
"type": "string",
"value": "1000"
}
]
}
```
#### 数据提取与清洗
首先，我们需要从源系统中提取数据，并进行必要的清洗操作。清洗过程包括去除无效数据、修正错误值以及标准化字段格式等。这一步骤确保了后续的数据转换和加载能够顺利进行。
#### 数据转换
接下来，我们根据目标平台 MySQL API 的要求，对提取的数据进行转换。元数据配置中的 `request` 部分定义了每个字段的映射关系。例如：
- `{"field": "id", "label": "主键", ...}` 定义了主键字段 `id` 的值由 `{io_id}-{items_ioi_id}` 组成。
- `{"field": ...}` 定义了其他字段的映射关系。
这些映射关系确保了源系统的数据能够准确地转换为目标系统所需的格式。
#### 数据加载
最后一步是将转换后的数据写入目标平台 MySQL。这一步通过执行 SQL 语句来完成，元数据配置中的 `main_sql` 字段定义了要执行的 SQL 语句：
```sql
REPLACE INTO other_inout_query(id, io_id, io_date, status, so_id, type,...)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ...)
```
通过 `batchexecute` API，我们可以批量执行这些 SQL 语句，将大量的数据高效地写入 MySQL 数据库。
#### 技术案例分析
假设我们有一批从聚水潭系统提取的出入库单数据，需要将其写入 BI 勤威系统的其他出入库表。具体步骤如下：
1. **提取与清洗**：从聚水潭系统中提取出入库单数据，并进行必要的数据清洗。
2. **字段映射与转换**：根据上述元数据配置，将每个字段映射到相应的 MySQL 表字段。例如，将 `io_date` 映射到 MySQL 表中的 `io_date` 字段。
3. **生成 SQL 语句**：根据 `main_sql` 模板生成具体的 SQL 插入语句。
4. **批量执行**：通过调用 `batchexecute` API，批量执行生成的 SQL 语句，将数据写入 BI 勤威系统。
这种方法不仅高效，而且能够确保数据的一致性和完整性。在实际应用中，通过合理配置元数据，可以灵活应对不同的数据集成需求，实现复杂的数据转换和加载任务。
