旺店通·旗舰奇门数据集成到MySQL的技术案例分享
在本次技术案例中,我们将详细探讨如何高效地将旺店通·旗舰奇门系统中的采购退货单数据集成到MySQL数据库,以提升企业的数据处理协同效率。具体案例方案被命名为“旺店通旗舰版-采购退货单-->BI柒哦-采购退货单表”。
为了实现这一目标,我们首先需要调用旺店通·旗舰奇门的API接口wdt.wms.stockout.purchasereturn.querywithdetail
来获取最新的采购退货单数据。这一过程需考虑接口分页与限流问题,以确保大规模数据抓取的稳定性和连续性。同时,轻易云提供了强大的支持特性,如高吞吐量的数据写入能力、集中监控和告警系统,以及定时可靠的数据抓取机制,这些都能够极大地保证任务执行过程中的高效和可靠。
接下来,通过自定义的数据转换逻辑,我们可以对获取的数据进行必要的格式调整,使其符合目标MySQL数据库结构要求。在此过程中,还需特别关注两者之间可能存在的数据格式差异及其处理方式。最终,使用MySQL API batchexecute
有效批量将转换后的数据写入到BI柒哦-采购退货单表中。
此外,为了确保整个集成流程不漏单并提升整体性能表现,本方案还引入了一系列关键性的技术环节,比如:
-
实时监控与日志记录:通过实施实时监控及日志记录功能,可以即时掌握每个数据点从源头至目的端的流动轨迹,并及时发现异常情况。
-
错误重试机制:针对网络波动或临时故障等突发状况,设计了一套完善的异常处理与重试机制,从而提高系统容错能力,实现更加稳健的数据传输。
-
分页与限流管理:在调用旺店通API时采用适当策略,对批量请求进行分页管理,同时设定合理限流参数以避免过载风险。
这些措施不仅增强了整个集成流程的透明度和控制力,也确保了海量数据能够快速且准确地被整合进 MySQL 系统中。
调用旺店通·旗舰奇门接口wdt.wms.stockout.purchasereturn.querywithdetail获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步,我们需要从源系统获取数据,并进行初步的清洗和加工。本文将详细探讨如何调用旺店通·旗舰奇门接口wdt.wms.stockout.purchasereturn.querywithdetail
,并对返回的数据进行处理,以便后续的数据转换与写入。
接口调用配置
我们使用POST方法来调用该接口,接口的主要功能是查询采购退货单的详细信息。以下是元数据配置中的关键字段和参数:
- api:
wdt.wms.stockout.purchasereturn.querywithdetail
- effect:
QUERY
- method:
POST
- number:
order_no
- id:
stockout_id
- name:
tid
请求参数分为分页参数和业务参数两部分:
-
分页参数(pager):
page_size
: 分页大小,默认值为50。page_no
: 页号,默认值为1。
-
业务参数(params):
start_time
: 开始时间,使用占位符{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
动态填充。end_time
: 结束时间,使用占位符{{CURRENT_TIME|datetime}}
动态填充。time_type
: 时间类型,默认值为3(最后修改时间)。
请求示例
以下是一个具体的请求示例:
{
"pager": {
"page_size": "50",
"page_no": "1"
},
"params": {
"start_time": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"end_time": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"time_type": "3"
}
}
数据清洗与加工
在成功调用API并获取数据后,需要对返回的数据进行清洗和加工。轻易云平台提供了自动填充响应(autoFillResponse)和扁平化处理(beatFlat)的功能,这对于处理复杂的嵌套数据结构非常有用。
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自动填充响应: 自动填充响应功能可以帮助我们简化数据处理过程,将API返回的数据直接映射到目标字段中。
-
扁平化处理: 扁平化处理功能可以将嵌套的JSON结构展开成平铺的形式。例如,对于返回结果中的
details_list
字段,可以通过配置将其展开成多个独立的字段,以便后续的数据转换与写入操作。
延迟处理
为了确保数据的一致性和完整性,有时需要引入延迟处理机制。元数据配置中的delay
字段设置了5秒钟的延迟,这可以帮助我们避免因网络波动或系统负载导致的数据不一致问题。
实践案例
假设我们需要将采购退货单的数据从旺店通系统集成到BI柒哦系统中,我们可以按照以下步骤进行操作:
- 配置API请求参数,包括分页参数和业务参数。
- 调用接口获取采购退货单的详细信息。
- 使用自动填充响应功能将返回的数据映射到目标字段中。
- 使用扁平化处理功能展开嵌套数据结构。
- 引入适当的延迟处理机制,确保数据一致性。
通过以上步骤,我们可以高效地完成从源系统到目标系统的数据集成过程,为后续的数据转换与写入奠定坚实基础。
数据集成生命周期中的ETL转换与写入
在数据集成的生命周期中,第二步是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
在本案例中,我们需要将旺店通旗舰版的采购退货单数据转换并写入到 BI 柒哦的采购退货单表。为了实现这一目标,我们需要配置元数据,以确保数据能够正确地映射并传输到目标平台。
以下是关键的元数据配置:
{
"api": "batchexecute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "SQL",
"number": "id",
"id": "id",
"name": "id",
"idCheck": true,
...
}
这些字段定义了API接口的基本信息,包括执行方式、方法类型以及主键字段等。
数据请求与清洗
在进行ETL转换之前,首先需要从源平台请求并清洗数据。以下是一些关键字段及其描述:
stockout_id
:出库单IDorder_no
:出库单号src_order_no
:采购退货单号warehouse_no
:仓库编号consign_time
:发货时间(需进行日期时间格式转换)status
:状态goods_count
:货品数量logistics_no
:物流单号post_fee
:邮费
这些字段将从源平台获取,并通过相应的数据清洗和格式转换,确保其符合目标平台的要求。例如,日期时间字段需要使用特定的格式化函数进行转换:
{
"field": "consign_time",
"label": "发货时间",
"type": "string",
"value": "{{consign_time|datetime}}"
}
数据转换与写入
在完成数据清洗后,需要将数据转换为目标平台 MySQL API 接口能够接收的格式,并通过 SQL 插入语句写入数据库。以下是一个示例 SQL 插入语句:
REPLACE INTO wdt_wms_stockout_purchasereturn_querywithdetail (
stockout_id, order_no, src_order_no, warehouse_no, consign_time, status, goods_count, logistics_no,
post_fee, receiver_name, receiver_province, receiver_city, receiver_district, receiver_address,
receiver_telno, remark, weight, provider_no, provider_name, last_load_purchase_no,
goods_type_count, create_time, operator_name, goods_total_cost, goods_total_amount,
checked_goods_total_cost, modified, details_list_rec_id, details_list_stockout_id,
details_list_spec_no, details_list_goods_count, details_list_total_amount,
details_list_sell_price, details_list_remark, details_list_brand_no,
details_list_brand_name, details_list_goods_name, details_list_goods_no,
details_list_spec_name, details_list_spec_code, details_list_cost_price,
details_list_weight, details_list_goods_type, details_list_goods_unit,
details_list_batch_no, details_list_expire_date,
details_list_defect, details_list_position_no,
details_list_total_checked_cost_price,
details_list_prop1,
details_list_prop2)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
每个字段都对应一个占位符,通过参数化查询来防止SQL注入攻击。
批量执行与限制
为了提高效率,可以使用批量执行的方法,将多个记录一次性插入数据库。元数据配置中的 limit
字段定义了每次批量操作的记录数限制:
{
"field": "limit",
"label": "limit",
"type": "string",
"value": "100"
}
这意味着每次批量操作最多处理100条记录,从而平衡性能和资源消耗。
实际应用案例
假设我们从旺店通旗舰版获取了一条采购退货单记录,其部分字段如下:
{
"stockout_id": "12345",
...
}
经过ETL转换后,该记录将被插入到BI柒哦的MySQL数据库中,对应的SQL插入语句如下:
REPLACE INTO wdt_wms_stockout_purchasereturn_querywithdetail (
stockout_id,...)
VALUES ('12345',...)
通过这种方式,我们可以确保数据从源平台无缝地转移到目标平台,并保持一致性和完整性。
综上所述,通过合理配置元数据并使用轻易云数据集成平台,我们可以高效地完成从源平台到目标平台的数据ETL转换和写入操作,实现不同系统间的数据无缝对接。