从API接口到SQLServer：数据集成的ETL实施方案

  • 轻易云集成顾问-贺强

汤臣倍健营销云数据集成到SQL Server案例分享：新版订单同步-(佰嘉)广元跃泰

在此次技术案例中，我们将探讨如何使用轻易云数据集成平台高效对接汤臣倍健营销云的数据至SQL Server，以实现订单信息的实时同步。该方案命名为“新版订单同步-(佰嘉)广元跃泰”，旨在解决大量数据快速写入、接口调用及异常处理等关键问题。

为了确保从汤臣倍健营销云获取的数据不漏单并能准时、可靠地写入SQL Server，需特别关注以下几方面：

首先，通过调用汤臣倍健营销云提供的API接口/api/openapi/v1/erp/order/honour/agreement/header来抓取所需要的订单数据。需要仔细处理分页和限流的问题，以免导致请求失败或因流量过大而被限速。在调用API时，应当实现一个高效的请求算法，从而保证在有限时间内完成所有数据抓取任务。

其次，在向SQL Server进行批量数据写入操作中，必须考虑到异构系统之间的数据格式差异。这不仅要求我们按需转换和映射字段，还要确保每一条记录都严格遵循数据库表结构。此外，为了提高整体操作效率，可采用分批次、大容量插入（bulk insert）的方式，将大量数据一次性导入，同时避免产生锁表、中断等性能瓶颈问题。

另外，对于可能出现的异常情况，如网络故障或数据库连接丢失，需要设计完善的错误重试机制。例如，可以通过捕获抛出的异常，并根据具体错误类型定制相应处理策略，比如重新发送请求或者等待一定时间后再重试提交。同时，也必须搭建日志记录与监控体系，对整个流程进行实时跟踪，以便及时发现并解决潜在问题，保障系统稳定运行。

最后，在整个集成过程中，因为涉及跨平台、多步骤操作，所以全透明可视化管理尤为重要。利用轻易云展示的信息面板，可以清晰显示从源端采集、传输到目标库落地各环节的数据状态，这对于业务团队理解和控制流程无疑是一大利器。从建立初期便可以设置详尽且准确的监控指标，让实施过程简单直观。

以上即是我们本次项目实施背景及主要技术难点概述。在接下来的章节中，将详细介绍每个步骤如何配置，并深入解析实现技巧与成功经验。 金蝶与WMS系统接口开发配置

调用汤臣倍健营销云接口获取并加工数据

在轻易云数据集成平台的生命周期中，调用源系统接口是数据处理的第一步。本文将深入探讨如何通过调用汤臣倍健营销云的API接口/api/openapi/v1/erp/order/honour/agreement/header来获取订单数据，并进行初步加工。

接口调用配置

首先，我们需要配置API调用的元数据。以下是关键配置项：

  • API路径：/api/openapi/v1/erp/order/honour/agreement/header
  • 请求方法：POST
  • 分页设置：每页20条记录
  • 请求参数：
    • orgId（组织ID）：固定值548b6c51d1e741fc9f19a513bfb64395
    • page（页码）：初始值为1
    • orderStatus（订单状态）：多个状态值，用逗号分隔
    • lastStartDt（最后修改时间开始）：动态值，使用上次同步时间
    • lastEndDt（最后修改时间结束）：动态值，使用当前时间
    • 其他参数根据业务需求可选填

以下是请求参数的JSON格式示例：

{
    "orgId": "548b6c51d1e741fc9f19a513bfb64395",
    "page": "1",
    "orderStatus": "WAIT_FINANCE_AUDIT,WAIT_DELIVERY,PART_DELIVERY,ALL_DELIVERY,WAIT_OUT_STORAGE,PART_OUT_STORAGE",
    "lastStartDt": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
    "lastEndDt": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
    "nature": "1"
}

数据请求与清洗

在发送请求后，平台会接收到包含订单信息的数据响应。此时，需要对数据进行初步清洗和验证，以确保其完整性和准确性。

  1. 数据验证：

    • 确认返回的数据结构是否符合预期。
    • 检查关键字段是否存在，例如订单ID、订单号等。

  2. 数据清洗：

    • 去除无效或重复的数据。
    • 格式化日期字段，使其符合目标系统要求。
    • 根据业务规则，对某些字段进行转换或映射。

例如，对于日期字段，可以使用以下代码进行格式化：

from datetime import datetime

def format_date(date_str):
    return datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S").strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# 示例调用
formatted_date = format_date("2023-10-01T12:00:00")

数据转换与写入

在完成数据清洗后，需要将其转换为目标系统所需的格式，并写入目标数据库或系统。此过程包括：

  1. 字段映射： 将源系统中的字段映射到目标系统中的对应字段。例如，将源系统的id字段映射到目标系统的order_id字段。

  2. 数据转换： 根据目标系统的要求，对某些字段进行类型转换或单位换算。例如，将金额从分转换为元。

  3. 写入操作： 使用轻易云平台提供的数据写入功能，将处理后的数据批量写入目标数据库或通过API推送到目标系统。

以下是一个简单的数据转换示例：

def convert_data(source_data):
    target_data = []
    for record in source_data:
        target_record = {
            "order_id": record["id"],
            "order_number": record["no"],
            "order_date": format_date(record["createDt"]),
            # 更多字段映射...
        }
        target_data.append(target_record)
    return target_data

# 示例调用
source_data = [{"id": "123", "no": "ORD001", "createDt": "2023-10-01T12:00:00"}]
converted_data = convert_data(source_data)

实时监控与日志记录

为了确保数据集成过程的透明度和可追溯性，轻易云平台提供了实时监控和日志记录功能。通过这些功能，可以实时查看数据流动情况，并记录每一步操作的详细日志，以便于后续排查和优化。

例如，可以使用以下代码记录每次API调用的请求和响应日志：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def log_api_call(request, response):
    logging.info(f"API Request: {request}")
    logging.info(f"API Response: {response}")

# 示例调用
request = {"orgId": "548b6c51d1e741fc9f19a513bfb64395", ...}
response = {"data": [...], ...}
log_api_call(request, response)

通过以上步骤，我们可以高效地完成从汤臣倍健营销云获取订单数据并进行初步加工，为后续的数据处理和分析打下坚实基础。 钉钉与ERP系统接口开发配置

数据集成生命周期中的ETL转换与写入SQL Server API接口

在数据集成的过程中，ETL（Extract, Transform, Load）是关键的一环。本文将深入探讨如何使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SQL Server API接口。

元数据配置解析

元数据配置是ETL过程中的核心，它定义了如何从源数据中提取信息、进行转换以及最终写入目标系统。以下是一个典型的元数据配置示例：

{
  "api": "insert",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {
      "label": "主表参数",
      "field": "main_params",
      "type": "object",
      "children": [
        {"parent":"main_params","label":"订单单号","field":"djbh","type":"string","value":"{no}"},
        {"parent":"main_params","label":"订单明细序号","field":"dj_sn","type":"string","value":"{bfn_line}"},
        {"parent":"main_params","label":"商品ID","field":"spid","type":"string","value":"_findCollection find spid from d76b64f9-f0e0-3436-a2d9-14c5579faa1b where spbh2={details_extNo}"},
        {"parent":"main_params","label":"订单数量","field":"shl","type":"string","value":"{details_quantity}"},
        {"parent":"main_params","label":"批号","field":"Pihao","type":"string","value":"{details__Flot}"},
        {"parent":"main_params","label":"有效期","field":"Sxrq","type":"string","value":"{{details__Fexp|date}}"},
        {"parent":"main_params","label":"生产日期","field":"Baozhiqi","type":"string","value":"{{details__Fmfg|date}}"},
        {"parent":"main_params","label":"含税价","field":"hshj","type":"string","value":"{details_price}"},
        {"parent":"main_params","label":"含税金额","field":"hsje","type":"","value":{"details_money"}},
        {"parent":"","label":"","field":"","type":"","value":""},
        ...
      ]
    }
  ],
  ...
}

数据提取与转换

在上述配置中，request部分定义了从源数据中提取的字段及其对应关系。例如：

  • 订单单号 (djbh) 对应 {no}
  • 订单明细序号 (dj_sn) 对应 {bfn_line}
  • 商品ID (spid) 通过 _findCollection 方法从特定集合中查找

这些字段通过模板语法 {} 引用源数据中的具体值，并可以通过 _findCollection 等方法进行复杂的数据查找和转换。

日期字段如 有效期 (Sxrq) 和 生产日期 (Baozhiqi) 使用了管道操作符 |date 来格式化日期，这在实际应用中非常常见。

数据写入SQL Server

在完成数据提取与转换后，下一步是将这些处理后的数据写入SQL Server。元数据配置中的 otherRequest 部分定义了SQL语句：

{
  "otherRequest": [
    {
      "label": "主SQL语句",
      "field": "main_sql",
      "type": "string",
      "value": "INSERT INTO Inter_ddmx (djbh ,dj_sn,spid,shl,Pihao,Sxrq,Baozhiqi,hshj,hsje,beizhu,rq,ontime,wldwname,wldwid,dizhi,shr,shrdh,ywy,hzid,ckname) values ( :djbh ,:dj_sn,:spid,:shl,:Pihao,:Sxrq,:Baozhiqi,:hshj,:hsje,:beizhu,:rq,:ontime,:wldwname,:wldwid,:dizhi,:shr,:shrdh,:ywy,:hzid,:ckname)"
    }
  ]
}

该SQL语句使用占位符 : 来表示参数，这些参数将由前面提取和转换的数据填充。例如，:djbh 将被替换为 {no} 的值。

API接口调用

最后，通过API接口调用来执行上述SQL语句。元数据配置中的 api 和 method 字段定义了API调用的类型和方法：

{
  "api": "insert",
  "method": "POST"
}

在实际操作中，通过HTTP POST请求将处理后的数据发送到指定的API端点，实现最终的数据写入。

强制关联检查

元数据配置中的 enforcedAssociation: true 表示在执行插入操作之前，需要进行关联检查。这确保了所有相关联的数据都已经存在并且正确无误，从而避免因外键约束等问题导致的数据一致性错误。

总结以上步骤，通过轻易云数据集成平台，我们可以高效地实现从源平台到目标平台SQL Server的ETL过程，包括数据提取、转换和写入。该过程不仅简化了复杂的数据处理任务，还确保了数据的一致性和准确性。 如何开发用友BIP接口

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