聚水潭·奇门数据集成到畅捷通T+的技术案例分享
在系统对接和业务流程优化中,销售出库单的数据自动化处理尤为重要。本文将详细解构如何通过轻易云数据集成平台,实现聚水潭(Jushuitan)中的销售出库单数据高效、准确地导入到畅捷通T+系统中,并合并生成销货单的实际方案。
我们主要关注以下几点关键技术:
- 定时抓取聚水潭·奇门接口数据:利用
jushuitan.saleout.list.query
API,实现定时且可靠地从聚水潭获取最新销售出库记录。 - 大量数据快速写入到畅捷通T+:针对批量大、频次高的业务场景,通过/tplus/api/v2/saleDelivery/Create API,确保销货单的及时创建与更新。
- 分页和限流问题处理:为了应对API调用次数限制与大批量数据请求,我们设计了有效的分页策略,并设置速率限制以保障接口稳定性。
- 处理两系统间的数据格式差异:采用灵活的数据映射规则,将聚水潭输出的数据转换为适配畅捷通需求的格式,从而实现无缝衔接。
- 实时监控与日志记录:全程捕捉和监测每个环节的数据流动状态,记录操作日志用于异常追溯及问题诊断。
具体实施过程中,我们还重点考虑到了如下事项:
- 畅捷通T+异常处理机制及错误重试逻辑
- 定制化销货单字段映射方案,以满足不同店铺(
ShopID=0
)的数据管理需求 - 高效运用轻易云提供的平台工具,提高配置效率并降低维护难度
下面我们将深入探讨上述技术细节和实现方法,为您展示一个完整、高效、安全可靠的数据集成解决方案。
调用聚水潭·奇门接口获取并加工数据的技术案例
在数据集成生命周期的第一步,我们需要调用源系统的API接口以获取原始数据,并对其进行初步加工。本文将详细介绍如何通过调用聚水潭·奇门接口jushuitan.saleout.list.query
来实现这一过程。
接口调用配置
首先,我们需要配置API接口的元数据,确保能够正确地请求和处理数据。以下是元数据配置的关键部分:
{
"api": "jushuitan.saleout.list.query",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "io_id",
"id": "io_id",
"name": "io_id",
"formatResponse": [
{
"old": "io_date",
"new": "io_date_new",
"format": "date"
}
],
"idCheck": true,
...
}
在这个配置中,我们指定了API的名称、请求方法(POST),以及用于标识记录的字段io_id
。此外,我们还定义了一个响应格式化规则,将字段io_date
转换为新的字段名io_date_new
并格式化为日期类型。
请求参数设置
为了获取所需的数据,我们需要设置请求参数。这些参数包括分页信息、时间范围、单据状态等。以下是具体的请求参数配置:
{
"request": [
{
"field": "page_index",
"label": "页数",
"type": "string",
"describe": "第几页,从第一页开始,默认1",
"value": "1"
},
{
"field": "page_size",
"label": "每页行数",
"type": "string",
"describe": "每页多少条,默认25,最大25",
"value": "{{PAGE_SIZE|default:25}}"
},
{
...
},
{
...
},
{
...
}
]
}
其中,page_index
和page_size
用于分页控制,确保我们可以分批次获取大量数据。时间范围参数start_time
和end_time
则用于限定数据的时间区间,这里使用了动态变量如 {{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
和 {{CURRENT_TIME|datetime}}
来自动填充时间值。
数据过滤与条件设置
为了确保获取的数据符合业务需求,我们可以设置过滤条件。例如,只获取店铺编号为0且商品数量大于0,并且不包含特殊单据的数据:
{
...
"condition":[
[
{"field":"items.qty","logic":"gt","value":"0"},
{"field":"shop_id","logic":"eqv2","value":"0"},
{"field":"labels","logic":"notin","value":"特殊单"}
]
],
...
}
这些条件将被应用于查询结果中,以筛选出符合要求的数据记录。
数据处理与格式化
在成功获取数据后,我们需要对其进行初步处理和格式化。例如,将日期字段重新命名并格式化:
{
...
"formatResponse":[
{"old":"io_date","new":"io_date_new","format":"date"}
],
...
}
这个配置将原始响应中的 io_date
字段转换为 io_date_new
并格式化为标准日期类型,方便后续处理和分析。
自动填充响应
为了简化后续的数据处理步骤,可以启用自动填充响应功能:
{
...
"autoFillResponse": true,
...
}
启用此功能后,系统会自动将响应中的相关字段填充到目标系统中,大大提高了数据处理效率。
实际操作步骤
- 配置元数据:按照上述元数据配置进行API接口的设置。
- 发送请求:根据设定的请求参数,通过POST方法发送请求。
- 接收并处理响应:接收API返回的数据,根据设定的格式化规则进行初步处理。
- 应用过滤条件:对接收到的数据应用预设的过滤条件,筛选出符合要求的数据记录。
- 自动填充:启用自动填充功能,将处理后的数据自动写入目标系统。
通过以上步骤,我们可以高效地调用聚水潭·奇门接口获取销售出库单数据,并进行必要的加工处理,为后续的数据转换与写入奠定基础。
使用轻易云数据集成平台实现聚水潭销售出库单到畅捷通销货单的ETL转换
在数据集成的生命周期中,将源平台的数据转换为目标平台所能接受的格式是关键步骤之一。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台,将聚水潭销售出库单的数据转换为畅捷通T+API接口所能接收的销货单格式,并写入目标平台。
数据请求与清洗
首先,我们需要从聚水潭系统获取销售出库单的数据,并对其进行清洗和预处理。这一步骤确保了数据的准确性和一致性,为后续的ETL转换打下基础。
数据转换与写入
接下来,我们将重点介绍如何将清洗后的数据通过ETL流程,转换为畅捷通T+API接口所能接收的格式,并最终写入目标平台。以下是具体操作步骤:
1. 配置元数据
根据提供的元数据配置,我们需要定义API接口、请求方法、字段映射等信息。以下是元数据配置的详细说明:
{
"api": "/tplus/api/v2/saleDelivery/Create",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"method": "merge",
"field": "shop_name,io_date_new",
"bodyName": "list",
"bodySum": [],
"header": [],
"body": [
"items_sku_id",
"items_qty",
"items_sale_price",
"items_sale_amount",
"io_id",
"io_date_new",
"shop_name",
"remark",
"shop_buyer_id"
]
},
...
}
2. 字段映射与转换
在元数据配置中,我们需要将聚水潭销售出库单中的字段映射到畅捷通T+API接口对应的字段。例如:
VoucherDate
映射到{{list.io_date_new}}
ExternalCode
映射到{{list.io_id}}+1
Memo
映射到{{list.remark}}
以下是部分字段映射的具体配置:
{
"field": "VoucherDate",
"label": "单据日期",
"type": "string",
"describe": "单据日期;默认系统日期",
"value": "{{list.io_date_new}}"
},
{
"field": "ExternalCode",
...
}
3. 销货单明细配置
对于销货单明细部分,需要特别注意存货、数量、含税单价等字段的映射。例如:
Inventory
映射到{{list.items_sku_id}}
Quantity
映射到{{list.items_qty}}
OrigTaxPrice
映射到{{list.items_sale_price}}
以下是销货单明细部分的具体配置:
{
...
{
"field": "SaleDeliveryDetails",
...
{
...
{
"field": "Inventory",
...
{"name":"ConvertObjectParser","params":"Code"}
},
{
...
{"name":"ConvertObjectParser","params":"Name"}
},
...
}
}
}
4. API请求与执行
完成所有字段映射和配置后,通过POST请求将转换后的数据发送至畅捷通T+API接口,实现销货单的数据写入。
{
...
}
通过以上步骤,我们成功地将聚水潭销售出库单的数据转换并写入到了畅捷通T+系统中。整个过程利用轻易云数据集成平台提供的全异步、多异构系统支持,实现了不同系统间的数据无缝对接,确保了业务流程的高效运作。