### 吉客云数据集成到MySQL的技术实现方案
在实际的数据处理和系统对接过程中，如何将吉客云的数据高效、安全地集成到MySQL数据库中，一直是企业信息化建设中的关键。本文通过一个具体的案例——`cgrk-1吉克云查询采购入库-->mysql`，详细展示了在轻易云数据集成平台上实施这一过程所涉及的技术细节。
首先，我们需要调用吉客云提供的API接口`erp.storage.goodsdocin.v2`定时抓取采购入库的数据。为了应对此操作中的分页和限流问题，我们采用了一种可靠的方法，确保每次请求都能获取完整且不重复的数据。此外，通过设置定时任务，可以保证数据抓取的及时性和稳定性。
一旦从吉客云成功获取数据后，下一个重要步骤便是快速、高效地将这些大量数据写入到MySQL数据库中。轻易云平台支持高吞吐量的数据写入能力，使得这一过程能够以最快速度完成。同时，为了解决两者之间可能存在的数据格式差异问题，我们实现了自定义数据转换逻辑，对原始数据进行必要的预处理，以适配MySQL数据库的结构要求。
针对实际操作中的异常处理与错误重试机制，也进行了专门设计。在向MySQL写入过程中，如果出现任何网络故障或其他异常情况，通过内置的一套自动重试机制，可以最大程度减少因意外而导致的数据丢失风险，提高整体系统的可靠性。
此外，通过轻易云提供的集中监控和告警系统，我们可以实时跟踪整个数据集成任务，包括接口调用频率、性能指标等，并设置告警阈值，当某些关键指标达到预设阈值时，会自动触发告警通知。这种透明化、可视化管理极大提升了业务运转效率，确保每个环节清晰可见、可控，同时也让我们能够及时发现并解决潜在的问题。
### 调用吉客云接口erp.storage.goodsdocin.v2获取并加工数据
在轻易云数据集成平台的生命周期中，调用源系统接口获取数据是关键的第一步。本文将详细探讨如何通过调用吉客云接口`erp.storage.goodsdocin.v2`来获取采购入库数据，并对其进行初步加工处理。
#### 接口调用配置
首先，我们需要配置API调用的元数据。根据提供的元数据配置，我们将使用POST方法来请求数据。以下是具体的请求参数配置：
- **api**: `erp.storage.goodsdocin.v2`
- **method**: `POST`
- **number**: `goodsdocNo`
- **id**: `recId`
- **pagination**: `{"pageSize":10}`
- **idCheck**: `true`
请求参数包括分页信息、时间范围、入库类型等，具体字段如下：
```json
{
"pageIndex": "1",
"pageSize": "100",
"goodsDocNo": "",
"startDate": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"endDate": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"inouttype": "101",
"warehouseId": "",
"warehouseCode": "",
"vendId": "",
"vendCode": "",
"billNo": "",
"userName": "",
"gmtModifiedStart": "",
"gmtModifiedEnd": "",
"selelctFields": "goodsdocNo,inOutDate,redStatus,warehouseCode,warehouseName,goodsDocDetailList.quantity,goodsDocDetailList.cuValue,goodsDocDetailList.recId",
"scrollId": ""
}
```
#### 数据格式化处理
在获取到原始数据后，需要对部分字段进行格式化处理，以便后续的数据存储和分析。根据元数据配置，我们需要对以下字段进行格式转换：
- 将`inOutDate`字段转换为`datetime_new`，格式为日期。
- 将`goodsdocNo`字段转换为`order_no_new`，格式为字符串。
具体的格式化规则如下：
```json
[
{"old":"inOutDate","new":"datetime_new","format":"date"},
{"old":"goodsdocNo","new":"order_no_new","format":"string"}
]
```
#### 请求示例
以下是一个完整的请求示例，展示了如何通过POST方法调用吉客云接口并传递必要的参数：
```json
{
"api": "erp.storage.goodsdocin.v2",
"method": "POST",
"requestBody": {
"pageIndex": "1",
"pageSize": "100",
"startDate": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"endDate": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"inouttype": "101",
// 可选参数，根据实际需求填写
// ...
// 字段选择
"selelctFields": [
{"field":"goodsdocNo"},
{"field":"inOutDate"},
{"field":"redStatus"},
{"field":"warehouseCode"},
{"field":"warehouseName"},
{"field":"goodsDocDetailList.quantity"},
{"field":"goodsDocDetailList.cuValue"},
{"field":"goodsDocDetailList.recId"}
]
}
}
```
#### 数据清洗与转换
在接收到响应数据后，需要对其进行清洗和转换。根据元数据配置，我们将对响应中的字段进行重命名和格式化。例如，将`inOutDate`转换为日期格式并重命名为`datetime_new`，将`goodsdocNo`重命名为`order_no_new`。
以下是一个示例代码片段，展示了如何进行字段重命名和格式化：
```python
def format_response(data):
formatted_data = []
for item in data:
formatted_item = {
'datetime_new': item['inOutDate'], # 假设已经进行了日期格式转换
'order_no_new': item['goodsdocNo'],
# 保留其他字段
'redStatus': item['redStatus'],
'warehouseCode': item['warehouseCode'],
'warehouseName': item['warehouseName'],
'quantity': item['goodsDocDetailList']['quantity'],
'cuValue': item['goodsDocDetailList']['cuValue'],
'recId': item['recId']
}
formatted_data.append(formatted_item)
return formatted_data
```
#### 数据写入
经过清洗和转换后的数据可以写入目标数据库（如MySQL）。在写入过程中，需要确保数据的一致性和完整性，可以使用事务管理来保证操作的原子性。
```python
import pymysql
def write_to_mysql(data):
connection = pymysql.connect(host='localhost',
user='user',
password='passwd',
db='database')
try:
with connection.cursor() as cursor:
for item in data:
sql = """INSERT INTO table_name (datetime_new, order_no_new, redStatus, warehouseCode, warehouseName, quantity, cuValue, recId)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"""
cursor.execute(sql, (item['datetime_new'], item['order_no_new'], item['redStatus'],
item['warehouseCode'], item['warehouseName'],
item['quantity'], item['cuValue'], item['recId']))
connection.commit()
finally:
connection.close()
```
通过上述步骤，我们实现了从吉客云接口获取采购入库数据，并对其进行初步加工处理，为后续的数据分析和应用打下坚实基础。
### 数据集成生命周期第二步：ETL转换与写入MySQL API接口
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，最终写入目标平台MySQL。本文将详细探讨如何利用元数据配置，实现数据从源系统到MySQL API接口的无缝对接。
#### 元数据配置解析
我们首先来看一下元数据配置的具体内容：
```json
{
"api": "execute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "main_params",
"label": "main_params",
"type": "object",
"describe": "111",
"children": [
{"field": "recId", "label": "明细id", "type": "string", "value": "{goodsDocDetailList_recId}"},
{"field": "order_no_new", "label": "单号", "type": "string", "value": "{order_no_new}"},
{"field": "datetime_new", "label": "时间", "type": "date", "value": "{datetime_new}"},
{"field": "sales_count", "label": "金额", "type":"string", "value":"{goodsDocDetailList_cuValue}"},
{"field":"qty_count","label":"数量","type":"string","value":"{goodsDocDetailList_quantity}"},
{"field":"status","label":"状态","type":"string","value":"{qeasystatus}"},
{"field":"Document_Type","label":"单据类型","type":"string","value":"采购入库"}
]
}
],
...
}
```
该配置文件定义了一个API接口`execute`，通过POST方法提交请求，并包含了多个字段的映射关系。这些字段包括明细ID、单号、时间、金额、数量、状态和单据类型。
#### 数据转换与映射
在数据转换阶段，我们需要将源系统的数据字段映射到目标系统所需的格式。以下是各个字段的详细映射关系：
- `recId` 映射到 `{goodsDocDetailList_recId}`
- `order_no_new` 映射到 `{order_no_new}`
- `datetime_new` 映射到 `{datetime_new}`
- `sales_count` 映射到 `{goodsDocDetailList_cuValue}`
- `qty_count` 映射到 `{goodsDocDetailList_quantity}`
- `status` 映射到 `{qeasystatus}`
- `Document_Type` 固定值为 `采购入库`
这些字段通过元数据配置中的`children`节点进行了详细定义。
#### 数据写入MySQL
在完成数据转换后，我们需要将这些数据写入MySQL数据库。元数据配置中的另一个关键部分是SQL语句：
```json
{
...
,"otherRequest":[
{
field: 'main_sql',
label: 'main_sql',
type: 'string',
describe: '111',
value: 'INSERT INTO `jky_cgrk`(`recId`,`order_no_new`,`datetime_new`,`sales_count`,`qty_count`,`status`,`Document_Type`) VALUES (:recId,:order_no_new,:datetime_new,:sales_count,:qty_count,:status,:Document_Type)'
}
]
}
```
这段SQL语句定义了如何将转换后的数据插入到目标表`jky_cgrk`中。每个占位符（如`:recId`, `:order_no_new`, 等）对应于前面定义的字段。
#### 实际应用案例
假设我们从源系统获取了一条采购入库记录，包含以下字段：
```json
{
goodsDocDetailList_recId: '12345',
order_no_new: 'PO20231001',
datetime_new: '2023-10-01T12:00:00Z',
goodsDocDetailList_cuValue: '5000.00',
goodsDocDetailList_quantity: '100',
qeasystatus: '已完成'
}
```
根据元数据配置，这些字段会被映射并转换为如下形式：
```json
{
recId: '12345',
order_no_new: 'PO20231001',
datetime_new: '2023-10-01T12:00:00Z',
sales_count: '5000.00',
qty_count: '100',
status: '已完成',
Document_Type: '采购入库'
}
```
然后，通过执行以下SQL语句，将这些数据插入到MySQL数据库中：
```sql
INSERT INTO `jky_cgrk`
(`recId`, `order_no_new`, `datetime_new`, `sales_count`, `qty_count`, `status`, `Document_Type`)
VALUES ('12345', 'PO20231001', '2023-10-01T12:00:00Z', '5000.00', '100', '已完成', '采购入库');
```
#### 总结
通过上述过程，我们实现了从源系统到目标平台MySQL的ETL转换和写入。这一过程不仅确保了数据格式的一致性，还极大提升了业务处理效率。在实际应用中，灵活运用元数据配置，可以有效应对不同系统间的数据集成需求。
