### 案例分享：汤臣倍健营销云数据集成到SQL Server —— 退货入库-广元跃泰 在本案例中，我们探讨了如何将汤臣倍健营销云的数据高效地集成到SQL Server中，以实现**退货入库-广元跃泰**方案。通过调用`/erp/api/order/query/saleReturnOrder`接口抓取相关数据，并使用高性能的批量写入技术，将大量的数据准确地导入SQL Server数据库。 首先，为确保从汤臣倍健营销云获取的销售退货订单数据不漏单，我们设计了一套定时触发机制，定期可靠地调用上述API接口，实时监控和记录每个请求与响应状态。此外，通过处理分页和限流问题，使得系统能够稳健运行，即使面对大规模数据也不会出现超时或丢失情况。 为了解决两端系统之间可能存在的数据格式差异问题，在集成过程中，还针对性地对接收自汤臣倍健营销云的数据进行了预处理。特别是在映射字段、日期格式转换等方面进行优化，以保证最终导入 SQL Server 的数据完全符合业务需求并能被正确解析。 当完成初步处理后，大量数据需快速写入 SQL Server 数据库。我们采用了批量插入 (`insert`) 技术，不仅大幅度提升写入速度，同时保障操作的原子性和一致性。在这过程中，对于任何异常状况如网络断开、权限不足等，我么实现了完善的错误重试机制以及详细的日志记录。这不仅方便后续排查，还能提供全面报告以供分析与改进之用。 通过轻易云平台全透明可视化操作界面，每一步骤都清晰展示，从而极大提高透明度，加快故障排除效率。本方案体现了强大的架构设计，以及精细化运维管理能力，是一个成功实践企业级复杂系统对接的新标杆。  ### 调用源系统汤臣倍健营销云接口获取并加工数据 在数据集成的生命周期中，第一步是从源系统获取数据。本文将深入探讨如何通过调用汤臣倍健营销云的接口`/erp/api/order/query/saleReturnOrder`来获取退货订单数据，并对其进行初步加工。 #### 接口调用配置 首先，我们需要配置API接口的调用参数。根据元数据配置，接口使用POST方法，以下是主要的请求参数： - `tenantId`（经销商id）：必填项，用于标识经销商。 - `yxyNumber`（营销云销售订单号）：可选项，传此参数时其他条件无效。 - `number`（系统订单号）：可选项，传此参数时其他条件无效。 - `status`（订单状态）：用于筛选订单状态，0表示未审核，1表示已审核（已出库）。 - `beginTime`和`endTime`：用于时间范围查询，格式为`0000-00-00`或`0000-00-00 00:00:00`。 - `pageNo`和`pageSize`：用于分页查询，默认值分别为1和30。 - `timeType`：时间段标志，0表示创建时间（默认），1表示最后更新时间。 #### 请求示例 以下是一个完整的请求示例： ```json { "tenantId": "34cc4109705e4c058b7b3b0352e57d31", "status": "1", "beginTime": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}", "endTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}", "pageNo": "1", "pageSize": "100", "timeType": "0" } ``` 在这个示例中，我们指定了经销商ID、订单状态、时间范围以及分页信息。注意这里使用了占位符来动态替换同步时间。 #### 数据清洗与转换 获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以便后续处理。主要步骤包括： 1. **字段映射**：将源系统中的字段映射到目标系统所需的字段。例如，将源系统的订单ID映射到目标系统的相应字段。 2. **数据过滤**：根据业务需求过滤掉不必要的数据。例如，只保留已审核且在指定时间范围内的订单。 3. **格式转换**：将日期、金额等字段转换为目标系统所需的格式。 #### 示例代码 以下是一个简单的数据清洗与转换示例代码： ```python import requests import json from datetime import datetime # 配置API请求参数 api_url = "https://example.com/erp/api/order/query/saleReturnOrder" headers = {"Content-Type": "application/json"} payload = { "tenantId": "34cc4109705e4c058b7b3b0352e57d31", "status": "1", "beginTime": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "endTime": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "pageNo": "1", "pageSize": "100", "timeType": "0" } # 调用API接口获取数据 response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload)) data = response.json() # 数据清洗与转换 cleaned_data = [] for order in data["orders"]: cleaned_order = { "order_id": order["id"], "order_number": order["number"], # 添加更多字段映射和转换逻辑 } cleaned_data.append(cleaned_order) # 输出清洗后的数据 print(json.dumps(cleaned_data, indent=4)) ``` 在这个示例中，我们首先配置了API请求参数，然后调用接口获取原始数据。接着，对返回的数据进行清洗和转换，将其整理成目标系统所需的格式。 #### 小结 通过上述步骤，我们成功地从汤臣倍健营销云接口获取了退货订单数据，并对其进行了初步加工。这为后续的数据写入和进一步处理奠定了基础。在实际应用中，可以根据具体业务需求进一步优化和扩展这些操作。  ### 轻易云数据集成平台ETL转换与写入SQL Server API接口 在轻易云数据集成平台的生命周期中，数据转换与写入是关键步骤之一。本文将详细探讨如何将源平台的数据通过ETL（Extract, Transform, Load）过程转换为目标平台SQL Server API接口能够接收的格式，并最终写入目标平台。 #### 元数据配置解析 根据提供的元数据配置，我们需要处理两个主要部分：主表参数和扩展表参数。这些参数将通过POST方法发送至SQL Server API接口。 ##### 主表参数配置 主表参数包含以下字段： - **单号编号（djbh）**：唯一标识单据的编号。 - **单据类型（djlx）**：表示单据类型，这里固定为“XHH”。 - **日期（rq）**：单据审核日期，格式化为字符串。 - **时间（ontime）**：单据审核时间，格式化为字符串。 - **单位内码（wldwid）**：客户单位的内码。 - **含税金额（hsje）**：单据的含税总金额。 - **备注（beizhu）**：备注信息。 - **原始单号（webdjbh）**：原始单据编号。 这些字段通过`main_params`对象进行传递，并在SQL语句中映射到相应的数据库字段。 ##### 扩展表参数配置 扩展表参数包含以下字段： - **单号（djbh）**：与主表中的单号一致，用于关联主表和扩展表。 - **序号（dj_sn）**：扩展表中的序号，用于区分不同记录。 - **商品内码（spid）**：商品的唯一标识，通过查找获取。 - **仓库编号（ckid）**：商品所在仓库的编号。 - **批号（pihao）**、**效期（sxrq）**、**生产日期（baozhiqi）**：分别表示商品的批次信息、有效期和生产日期。 - **数量（shl）**、**含税价（hshj）**、**含税金额（hsje）**：商品的数量、含税价格和含税总金额。 - **相关单号（xgdjbh）**、**相关序号（recnum）**：用于关联原始退货或采购退货等信息。 - **组织ID（hzid）**、**仓库名称（ckname）**：组织标识和仓库名称。 这些字段通过`extend_params_1`数组对象进行传递，并在SQL语句中映射到相应的数据库字段。 #### 数据转换与写入过程 1. **数据提取与清洗** - 从源系统提取数据并进行必要的清洗，如去除无效字符、格式化日期时间等。 2. **数据转换** - 根据元数据配置，将提取的数据映射到目标格式。例如，将日期格式化为字符串，将金额字段转换为浮点数等。 3. **构建请求对象** - 根据元数据中的`request`部分，构建POST请求对象。包括主表参数和扩展表参数，确保每个字段都正确映射并赋值。 4. **发送请求** - 使用HTTP POST方法将构建好的请求对象发送至SQL Server API接口。确保请求头和请求体符合API要求。 5. **处理响应** - 接收并处理API响应，检查是否有错误发生。如果有错误，根据错误信息进行调试和修正。 #### 示例代码 以下是一个简化示例，展示如何使用Python构建并发送请求： ```python import requests import json from datetime import datetime # 示例数据 data = { "number": "123456", "auditTime": datetime.now(), "extCusCode": "C001", "itemList": [ { "taxlastmoney": 100.0, "depotNo": "D001", "_Flot": "BATCH001", "_Fexp": "2023-12-31", "_Fmfg": "2023-01-01", "opernumber": 10, "taxunitprice": 10.0 } ], "remark": "Test remark", "othernumber": "654321" } # 构建主表参数 main_params = { "djbh": data["number"], "djlx": "XHH", "rq": data["auditTime"].strftime("%Y-%m-%d"), "ontime": data["auditTime"].strftime("%H:%M:%S"), "wldwid": data["extCusCode"], "hsje": sum(item["taxlastmoney"] for item in data["itemList"]), "beizhu": data["remark"], "webdjbh": data["othernumber"] } # 构建扩展表参数 extend_params_1 = [] for idx, item in enumerate(data["itemList"], start=1): extend_params_1.append({ "djbh": data["number"], "dj_sn": str(idx), # 假设这里已经通过某种方式查找到spid "spid": f"SPID{idx}", "ckid": item["depotNo"], "pihao": item["_Flot"], "sxrq": item["_Fexp"], # 其他字段类似处理... # ... }) # 构建最终请求体 request_body = { "main_params": main_params, "extend_params_1": extend_params_1 } # 发送请求 response = requests.post( url="http://target-sql-server-api/insert", headers={"Content-Type":"application/json"}, data=json.dumps(request_body) ) # 检查响应 if response.status_code == 200: print("Data inserted successfully") else: print(f"Error: {response.text}") ``` 以上示例展示了如何根据元数据配置构建POST请求，并将其发送至SQL Server API接口。实际应用中，需要根据具体业务逻辑进行调整和优化。