数据集成生命周期和MySQLAPI接口技术解析

  • 轻易云集成顾问-潘裕

旺店通·旗舰奇门数据集成至MySQL的最佳实践

在当今的大数据和业务自动化环境中，实现各系统之间的数据集成对于企业成功运营至关重要。本文将聚焦于一个实际的系统对接案例，描述将“旺店通·旗舰奇门”平台的数据集成到MySQL数据库中的技术方案——即项目“旺店通旗舰版-其他入库单-->BI泰海-其他入库单表_原始查询（2024年起）”。

1. 项目背景与目标

通过API接口wdt.wms.stockin.other.querywithdetail从旺店通·旗舰奇门获取“其他入库单”的详细数据，并准时可靠地抓取这些数据，同时解决分页和限流的问题，将其高效、准确地批量写入到MySQL数据库中。在实施过程中，还需确保数据一致性，不漏单，处理两者之间的格式差异，支持异常处理与错误重试机制。

2. 数据获取及预处理

首先，从旺店通·旗舰奇门获取操作所需的充分权限，通过调用API接口wdt.wms.stockin.other.querywithdetail实现定期抓取。为了适应业务需求，可以利用自定义的数据转换逻辑，将原始返回结果进行预处理，包括:

  • 分页策略设置：对API结果进行分页请求，以防止大量数据导致接口超时或被限流。
  • 异常检测与报警机制：实时监控API调用状态，当出现异常情况时触发报警通知并执行重试机制。

3. 数据写入MySQL

在获得并清洗后的完整数据集合下，通过调用MySQL API batchexecute来实现高吞吐量的数据写入。具体步骤如下：

  1. 批次插入：根据不同字段要求生成符合规范的批量插入语句，以提高效率。
  2. 事务管理：应用事务控制保证每一组操作要么全部成功，要么全部失败，确保了整个过程中的数据完整性。
  3. 实时监控与日志记录：集中监控任务状态和性能指标，并保留详细日志以备后续追查调试。

这种方法不仅提升了ETL流程的透明度与可视化管控，也保证了跨系统无缝联动，为企业提供了一站式资源管理和优化配置能力。例如，在整个转移过程中，我们使用了轻易云提供的一些特性，如自定义转换逻辑及由全面告警系统保障的重要环节安全性，经验证此项目具备良好的稳定运行表现。

以上介绍为该项目主要技术点展开内容打下基础，这部分初步阐述将帮助我们在随后的具体方案实现章节中 用友与WMS系统接口开发配置

调用源系统旺店通·旗舰奇门接口wdt.wms.stockin.other.querywithdetail获取并加工数据

在数据集成的生命周期中，调用源系统接口是至关重要的第一步。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用旺店通·旗舰奇门接口wdt.wms.stockin.other.querywithdetail，并对获取的数据进行初步加工。

接口配置与调用

首先，我们需要理解接口的元数据配置。该接口采用POST方法进行请求，主要用于查询其他入库单的详细信息。以下是元数据配置的关键部分：

{
  "api": "wdt.wms.stockin.other.querywithdetail",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "order_no",
  "id": "stockin_id",
  "name": "tid",
  "request": [
    {
      "field": "pager",
      "label": "分页参数",
      "type": "object",
      "describe": "分页参数",
      "children": [
        {
          "field": "page_size",
          "label": "分页大小",
          "type": "string",
          "describe": "分页大小",
          "value": "50"
        },
        {
          "field": "page_no",
          "label": "页号",
          "type": "string",
          "describe": "页号",
          "value": "1"
        }
      ]
    },
    {
      "field": "params",
      "label": "业务参数",
      "type": "object",
      "describe": "",
      ...

请求参数详解

  1. 分页参数：

    • page_size: 每页返回的数据条数，默认值为50。
    • page_no: 当前请求的页码，默认值为1。

  2. 业务参数：

    • start_time: 查询的开始时间，通常使用上次同步时间（{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}）。
    • end_time: 查询的结束时间，通常使用当前时间（{{CURRENT_TIME|datetime}}）。

这些参数确保了我们能够按需分页获取数据，并且可以根据时间范围灵活调整查询范围。

数据请求与清洗

在实际操作中，我们通过轻易云平台发送POST请求来调用该接口，并获取响应数据。以下是一个示例请求体：

{
  ...
  {
    “pager”: {
      “page_size”: “50”,
      “page_no”: “1”
    },
    “params”: {
      “start_time”: “2024-01-01T00:00:00”,
      “end_time”: “2024-01-31T23:59:59”
    }
  }
}

响应的数据结构可能会包含多个字段和嵌套对象，为了便于后续处理，我们需要对数据进行初步清洗和转换。例如，将嵌套的detail_list字段拍平，以便于存储和分析。

数据转换与写入

在完成数据清洗后，我们需要将其转换为目标系统所需的格式，并写入到BI泰海的其他入库单表中。这一步通常涉及字段映射、类型转换等操作。例如：

{
  ...
  {
    “order_no”: “123456”,
    “stockin_id”: “78910”,
    ...
    // 拍平后的 detail_list
    “item_code”: “ABC123”,
    “quantity”: “100”
  }
}

通过这种方式，我们确保了从源系统到目标系统的数据无缝对接，实现了高效的数据集成。

总结

通过轻易云数据集成平台调用旺店通·旗舰奇门接口wdt.wms.stockin.other.querywithdetail，我们能够高效地获取并处理其他入库单的详细信息。利用平台提供的全生命周期管理和可视化操作界面，我们不仅简化了复杂的数据处理流程，还提升了业务透明度和效率。在实际应用中，通过合理配置请求参数、清洗和转换数据，可以确保数据集成过程顺畅无误。 数据集成平台API接口配置

数据集成生命周期中的ETL转换与写入：MySQL API接口技术案例

在数据集成生命周期的第二步中，我们将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并转为目标平台 MySQL API接口所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将详细探讨这一过程中的技术细节和实现方法。

元数据配置解析

首先，我们需要理解元数据配置，这是整个ETL过程的基础。以下是元数据配置的关键部分：

{
  "api": "batchexecute",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "SQL",
  "number": "id",
  "id": "id",
  "name": "id",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "stockin_id", "label": "入库单ID", "type": "string", "value": "{stockin_id}"},
    {"field": "order_no", "label": "入库单号", "type": "string", "value": "{order_no}"},
    {"field": "status", "label": "状态", "type": "string", "value": "{status}"},
    {"field": "warehouse_no", "label": "仓库编号", "type": "string", "value": "{warehouse_no}"},
    {"field": "warehouse_name", "label": "仓库名称", "type": "string", "value": "{warehouse_name}"},
    {"field":"stockin_time","label":"入库时间","type":"string","value":"{{stockin_time|datetime}}"},
    {"field":"created_time","label":"建单时间","type":"string","value":"{{created_time|datetime}}"},
    {"field":"reason","label":"其他入库原因","type":"string","value":"{reason}"},
    {"field":"remark","label":"备注","type":"string","value":"{remark}"},
    {"field":"goods_count","label":"货品总数","type":"string","value":"{goods_count}"},
    {"field":"logistics_type","label":"物流类型","type":"string","value":"{logistics_type}"},
    {"field":"check_time","label":"审核时间","type":"string","value":"{{check_time|datetime}}"},
    {"field":"src_order_no","label":"业务单号","type":"string","value":"{src_order_no}"},
    {"field":"operator_name","label":"操作员","type":"string","value":"{operator_name}"},
    {"field":"total_price","label":"总成本价","type":"string","value":"{total_price}"},
    {"field":"total_cost","label":"入库总金额","type":"string","value":"{total_cost}"},
    {"field":"logistics_company_no","label":"物流公司编号","type":"string","value":"{logistics_company_no}"}
  ],
  ...
}

数据请求与清洗

在数据请求阶段，系统从源平台（如旺店通旗舰版）提取原始数据。这些数据通常是以JSON格式返回，需要根据业务需求进行清洗和转换。例如，将日期字段格式化为目标平台可接受的标准格式。

def format_datetime(datetime_str):
    # 假设输入的日期格式为"YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ"
    from datetime import datetime
    return datetime.strptime(datetime_str, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ").strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# 示例清洗函数
data = {
    'stockin_id': '12345',
    'order_no': 'ORD001',
    'status': 'completed',
    'warehouse_no': 'WH001',
    'warehouse_name': 'Main Warehouse',
    'stockin_time': format_datetime('2024-01-01T10:00:00Z'),
    ...
}

数据转换与写入

在数据转换阶段，清洗后的数据需要按照目标平台 MySQL API接口所能接收的格式进行转换。根据元数据配置中的main_sql字段，我们可以构建SQL语句，将处理后的数据插入到目标表中。

REPLACE INTO wdt_wms_stockin_other_querywithdetail (
  stockin_id, order_no, status, warehouse_no, warehouse_name, stockin_time, created_time, reason, remark, goods_count,
  logistics_type, check_time, src_order_no, operator_name, total_price, total_cost, logistics_company_no
) VALUES (
  '{stockin_id}', '{order_no}', '{status}', '{warehouse_no}', '{warehouse_name}', '{stockin_time}', '{created_time}',
  '{reason}', '{remark}', '{goods_count}', '{logistics_type}', '{check_time}', '{src_order_no}', '{operator_name}',
  '{total_price}', '{total_cost}', '{logistics_company_no}'
)

通过API调用，将构建好的SQL语句发送至MySQL服务器执行：

import requests

def execute_sql(sql):
    url = 'http://mysql-api-endpoint/batchexecute'
    payload = {'main_sql': sql}

    response = requests.post(url, json=payload)

    if response.status_code == 200:
        print("Data successfully inserted")
        return response.json()

execute_sql("""
REPLACE INTO wdt_wms_stockin_other_querywithdetail (
  stockin_id, order_no, status, warehouse_no, warehouse_name, stockin_time, created_time, reason, remark,
  goods_count, logistics_type, check_time, src_order_no, operator_name,
  total_price,total_cost ,logistics_company_no) VALUES (
'12345', 'ORD001', 'completed', 'WH001', 'Main Warehouse', 
'2024-01-01 10:00:00', '2024-01-01 09:00:00', 
'Restock', '', 
'100', '', 
'2024-01-02 12:00:00', '', 
'John Doe','1000.00','1200.00','LOG001')
""")

实时监控与错误处理

为了确保数据集成过程的可靠性和透明度，实时监控和错误处理是必不可少的。通过轻易云的数据集成平台，可以实时监控每个ETL任务的执行状态，并在出现错误时及时告警。

def monitor_etl_task(task_id):
    url = f'http://etl-monitoring-endpoint/tasks/{task_id}/status'

    response = requests.get(url)

    if response.status_code == 200:
        status = response.json().get('status')
        if status == 'failed':
            print("ETL task failed. Initiating error handling procedure.")
            # 错误处理逻辑
        elif status == 'completed':
            print("ETL task completed successfully.")
        else:
            print(f"ETL task is in {status} state.")

monitor_etl_task('task_12345')

通过以上步骤，我们实现了从源平台到目标平台的数据ETL转换与写入，确保了数据的准确性和一致性。通过合理利用元数据配置和API接口，我们能够高效地完成复杂的数据集成任务。 电商OMS与ERP系统接口开发配置

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