从聚水潭到MySQL：完整的数据集成与ETL实践

  • 轻易云集成顾问-张妍琪

聚水潭数据集成到MySQL的技术实战案例

在现代企业的数据管理中，系统对接和数据集成成为了必不可少的一环。本案例将分享如何通过轻易云数据集成平台，将聚水潭SKU商品信息高效地对接并写入到MySQL数据库，实现从数据获取、处理到存储的全流程自动化。

背景及需求概述

如今，随着业务规模的不断扩大和复杂化，对于电商平台如聚水潭来说，实时获取商品信息并进行有效的数据分析显得尤为重要。针对这一需求，我们设计并实现了一个具体方案：通过调用聚水潭API /open/sku/query 接口定时抓取最新商品信息，并批量写入MySQL数据库中的相应表，即 BI崛起-商品信息表_copy。

技术实现要点

  1. 高吞吐量数据写入：

    • 采用MySQL提供的批量执行接口（API: batchexecute），确保大量数据能够快速、高效地写入目标数据库。此特性极大提升了我们整体解决方案的数据处理效率。

  2. 实时监控与异常检测：

    • 集成全过程中，通过轻易云的数据质量监控和集中告警系统，对每一步骤进行监控。一旦出现异常情况，比如网络波动导致API调用失败或返回错误，系统将及时发出告警，并触发预设的重试逻辑，以保证任务可靠完成。

  3. 自定义转换逻辑：

    • 在实际操作中，我们根据业务需求定制了一系列转换规则，以适应聚水潭原始数据结构与MySQL目标表结构之间的差异。例如，为某些字段添加默认值、格式转换等，从而确保最终落地的数据标准统一且具有良好的可用性。

  4. 分页限流问题解决：

    • 针对聚水潭接口提供的大量分页结果，我们设计并实现了合理的轮询机制。在每次请求间加入适当延迟，同时结合分页参数逐步抓取完整商品列表，有效避免因频繁请求导致的限流问题，提高了整体采集效率和稳定性。

  5. 日志记录与性能优化：

    • 为保障整个过程透明、可追溯，我们使用轻易云的平台功能详细记录所有操作日志，包括每一条成功插入及处理时间。此外，在瓶颈处进行了有针对性的性能调优，如调整批量提交大小、更优雅地管理数据库连接池等，使得整个流程更加顺畅、高效。

以上即本项目启动背景及主要技术要点介绍。下一部分我们将详细剖析具体实施步骤，包括如何配置接口调用、数据转换、自 企业微信与ERP系统接口开发配置

调用聚水潭接口获取并加工数据

在数据集成的生命周期中，调用源系统接口是至关重要的一步。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭接口/open/sku/query来获取商品信息，并进行初步的数据加工。

接口配置与调用

首先，我们需要了解聚水潭接口的基本配置和调用方法。根据提供的元数据配置，接口的相关信息如下：

  • API路径: /open/sku/query
  • 请求方法: POST
  • 主要字段:
    • page_index: 开始页，默认值为1
    • page_size: 每页行数，默认值为30，最大50
    • modified_begin: 修改开始时间
    • modified_end: 修改结束时间

这些字段在请求时需要正确填充，以确保能够获取到所需的数据。

请求参数设置

在实际操作中，我们需要动态设置请求参数。以下是请求参数的具体配置：

{
  "page_index": "1",
  "page_size": "50",
  "modified_begin": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
  "modified_end": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
}

其中，{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}和{{CURRENT_TIME|datetime}}分别表示上次同步时间和当前时间，这两个参数确保了我们获取的是最新修改的数据。

数据清洗与加工

在成功调用接口并获取数据后，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）的功能，这意味着返回的数据会自动映射到目标表结构中。

假设我们从聚水潭获取到的商品信息包含以下字段：

  • sku_id: 商品ID
  • name: 商品名称
  • price: 商品价格
  • stock: 库存数量

我们可以通过轻易云平台将这些字段映射到目标表（如BI崛起中的商品信息表）中。例如：

{
  "source_field": "sku_id",
  "target_field": "product_id"
},
{
  "source_field": "name",
  "target_field": "product_name"
},
{
  "source_field": "price",
  "target_field": "product_price"
},
{
  "source_field": "stock",
  "target_field": "product_stock"
}

这种映射关系确保了数据的一致性和完整性。

异常处理与监控

在数据集成过程中，异常处理和监控也是不可忽视的环节。轻易云平台提供了实时监控功能，可以帮助我们及时发现并处理数据异常。例如，如果接口返回错误或数据格式不符合预期，我们可以设置相应的告警机制，并记录详细的日志以便后续分析。

此外，还可以通过条件过滤（condition_bk）来筛选有效数据。例如，只保留enabled字段值为1的数据：

{
  "field": "enabled",
  "logic": "eqv2",
  "value": "1"
}

这种过滤条件可以确保我们只处理有效且有用的数据，提高整体数据质量。

总结

通过以上步骤，我们实现了从聚水潭接口获取商品信息并进行初步加工的过程。在实际应用中，还可以根据业务需求进行更复杂的数据处理和分析。轻易云平台提供的可视化操作界面和强大的异构系统集成功能，使得这一过程更加高效和透明。 金蝶与WMS系统接口开发配置

数据集成平台生命周期中的ETL转换与写入MySQLAPI接口

在数据集成平台的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）过程是关键的一环。本文将深入探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换，转为目标平台MySQLAPI接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。

数据请求与清洗

首先，我们需要从源平台获取商品信息数据。假设我们已经成功从聚水潭系统中提取了商品信息数据，并进行了初步清洗。这些数据包括商品编码、款式编码、商品名称、销售价等多个字段。

数据转换与写入

接下来，我们需要将这些清洗后的数据转换为目标平台MySQLAPI接口所能接收的格式，并通过API接口写入到MySQL数据库中。以下是具体步骤和技术细节：

  1. 定义API接口元数据配置

    根据提供的元数据配置，我们需要构建一个POST请求，该请求包含多个字段，每个字段对应于商品信息的不同属性。以下是元数据配置的详细内容：

    {
   "api": "batchexecute",
   "effect": "EXECUTE",
   "method": "POST",
   "number": "id",
   "id": "id",
   "name": "id",
   "idCheck": true,
   "request": [
       {"field": "sku_id", "label": "商品编码", "type": "string", "value": "{sku_id}"},
       {"field": "i_id", "label": "款式编码", "type": "string", "value": "{i_id}"},
       {"field": "name", "label": "商品名称", "type": "string", "value": "{name}"},
       {"field": "short_name", "label": "商品简称", "type": "string", "value": "{short_name}"},
       {"field": "sale_price", "label": "销售价", "type": "string", "value": "{sale_price}"},
       {"field": ... },
       ...
   ],
   ...
}

  2. 构建SQL语句

    我们需要构建一条SQL语句，用于将转换后的数据插入到MySQL数据库中。根据元数据配置中的main_sql字段，我们可以看到如下的SQL模板：

    REPLACE INTO sku_query (
   sku_id, i_id, name, short_name, sale_price, cost_price, properties_value,
   c_id, category, enabled, weight, market_price, brand, supplier_id,
   supplier_name, modified, sku_code, supplier_sku_id, supplier_i_id,
   vc_name, sku_type, creator, created, remark, item_type,
   stock_disabled, unit, shelf_life, labels,
   production_licence, l, w, h,
   is_series_number,
   other_price_1,... ,other_5,
   stock_type,
   sku_codes
) VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)

  3. 填充参数并执行请求

    我们需要将清洗后的源数据填充到上述SQL语句中的占位符中。假设我们有一个商品记录如下：

    
{

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