旺店通·企业奇门数据集成到金蝶云星空的技术案例解析
在一个典型的电子商务场景中,销售出库单的数据同步无疑是企业精细化运营和高效管理的重要环节。本文将分享如何通过轻易云数据集成平台,通过销售出库单同步(挂账) CK
方案,实现旺店通·企业奇门的数据准确、快捷地对接至金蝶云星空。
为了确保整个过程中的每一笔订单都能无缝衔接,我们需要重点关注几个关键技术点:
确保旺店通·企业奇门数据完整性
首先需要调用旺店通·企业奇门提供的API接口wdt.stockout.order.query.trade
进行数据抓取。面对大量并发请求以及分页限制问题,通过设置合理的限流策略和分页抓取机制,可以确保不会遗漏任何一笔订单。同时,定时任务可以周期性自动执行该操作,提高了系统运行过程中的稳定性与可靠性。
大量数据快速写入金蝶云星空
处理完从旺店通·企业奇门获取的数据后,需要批量写入到金蝶云星空数据库。在这一过程中,使用batchSave
接口能够有效提升大批量数据传输效率,同时减少网络开销和服务器负载。此外,为应对不同系统间的数据格式差异,还必须实现个性化映射,让转换后的数据信息保持高度一致。
实时监控与异常处理
整个流程的信息透明度尤为重要,因此实时监控日志记录显得尤为关键。一旦发生异常,如网络故障或API返回错误代码,应当触发重试机制以便自动纠正可能出现的问题。如此设计不仅增强系统健壮性,也避免因突发状况导致业务中断,从而保障持续、高效运转。
这只是我们探索的一小步。在下一篇文章部分,将详细介绍具体步骤及对应的解决方法,包括如何利用轻易云平台配置这些API调用,帮助您成功完成销售出库单在两个重要系统间的智能对接与管理。
调用旺店通·企业奇门接口wdt.stockout.order.query.trade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,并对其进行初步处理。本文将详细介绍如何通过调用旺店通·企业奇门接口wdt.stockout.order.query.trade
来实现这一过程。
接口调用配置
首先,我们需要配置接口调用的元数据。根据提供的元数据配置,我们可以看到该接口采用POST方法,主要参数包括订单编号、开始时间、结束时间等。以下是具体的请求参数配置:
- API:
wdt.stockout.order.query.trade
- Method:
POST
- Pagination: 每页返回100条数据
- 条件过滤: 仅获取
delivery_term
等于4的数据
请求参数包括:
start_time
: 增量获取数据的开始时间,格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss
end_time
: 增量获取数据的结束时间,格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss
status
: 订单状态,如已取消、已审核、已发货等src_order_no
: 系统订单编号src_tid
: 原始单号stockout_no
: 出库单号shop_no
: 店铺编号,用于区分不同店铺的数据warehouse_no
: 仓库编号,用于区分不同仓库的数据is_by_modified
: 是否按最后修改时间查询
分页参数:
page_size
: 每页返回的数据条数,默认为40,最大值为100page_no
: 页号,从0开始
数据请求与清洗
在实际操作中,我们需要先构建请求体,然后发送HTTP POST请求到指定的API端点。以下是一个示例请求体:
{
"start_time": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"end_time": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"status": "55",
"shop_no": "SHOP123",
"warehouse_no": "WAREHOUSE456",
"page_size": 100,
"page_no": 0,
"is_by_modified": 1
}
在这个示例中,我们使用了动态变量{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
和{{CURRENT_TIME|datetime}}
来设置增量同步的时间范围。这些变量会在实际运行时被替换为具体的时间值。
数据转换与写入
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。常见的数据清洗操作包括:
- 字段映射:将源系统中的字段映射到目标系统中的字段。例如,将源系统中的
order_no
映射到目标系统中的order_id
。 - 数据格式转换:将日期字符串转换为标准日期格式,或将数值型字符串转换为数值类型。
- 异常处理:过滤掉不符合业务规则的数据,如缺失关键字段或字段值异常的数据。
以下是一个简单的数据清洗示例:
def clean_data(raw_data):
cleaned_data = []
for record in raw_data:
cleaned_record = {
"order_id": record["order_no"],
"shop_id": record["shop_no"],
"warehouse_id": record["warehouse_no"],
"status": record["status"],
"created_at": parse_datetime(record["created"]),
# 添加更多字段映射和转换逻辑
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
return cleaned_data
def parse_datetime(datetime_str):
return datetime.strptime(datetime_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
异常处理与补偿机制
为了确保数据同步过程的可靠性,我们需要设计异常处理和补偿机制。例如,当某次同步失败时,可以通过定时任务(如crontab)重新发起同步请求,并设置合理的重试策略。
元数据配置中提供了一个补偿机制示例:
{
"crontab": "2 1 * * *",
"takeOverRequest": [
{
"field": "start_time",
"value": "_function from_unixtime(({CURRENT_TIME}-(86400*6)),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')"
},
{
"field": "end_time",
"value": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
}
]
}
这个配置表示每天凌晨1点2分执行一次补偿任务,重新获取过去6天内的数据。
通过以上步骤,我们可以高效地从旺店通·企业奇门接口获取销售出库单数据,并对其进行清洗和转换,为后续的数据处理打下坚实基础。
使用轻易云数据集成平台进行销售出库单同步至金蝶云星空
在数据集成生命周期的第二步中,我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL转换,转为目标平台金蝶云星空API接口所能够接收的格式,最终写入目标平台。以下是如何利用轻易云数据集成平台完成这一过程的详细技术步骤。
配置元数据
我们首先需要配置元数据,以确保源数据能够正确地映射到金蝶云星空所需的字段格式。以下是元数据配置的详细说明:
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"rowsKey": "array",
"rows": 1,
"method": "batchArraySave"
},
"request": [
{"field":"FBillTypeID","label":"单据类型","type":"string","describe":"单据类型","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"XSCKD07_SYS"},
{"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","describe":"单据编号","value":"{order_no}"},
{"field":"FDate","label":"日期","type":"string","describe":"日期","value":"{consign_time}"},
{"field":"FSaleOrgId","label":"销售组织","type":"string","describe":"组织","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"_findCollection find email from 2fe4344d-250c-3114-8441-450a0f40ee32 where shop_no={shop_no}"},
{"field":"FCustomerID","label":"客户","type":"string","describe":"基础资料","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"{shop_no}"},
{"field":"FStockOrgId","label":"发货组织","type":"string","describe":"组织","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"100"},
{"field":"FLinkPhone","label":"联系电话","type":"string","describe":"","value":"{{details_list.receiver_mobile}}"},
{"field":"FLinkMan","label":"","type":"","describe":"","value":""},
{"field":"","label":"","type":"","describe":"","value":""},
...
],
"otherRequest":[
{"field": "FormId", "label": "业务对象表单Id", "type": "string", "describe": "", "value": ""},
...
]
}
数据转换与写入
-
初始化请求:我们使用
batchSave
API,并设置HTTP方法为POST
。通过设置idCheck
为true
,确保每条记录都经过唯一性校验。 -
字段映射:在
request
数组中,我们定义了每个字段的映射关系。例如:FBillTypeID
: 单据类型,通过ConvertObjectParser
解析器将源数据转换为金蝶系统识别的格式。FBillNo
: 单据编号,直接从源数据中提取。FSaleOrgId
: 销售组织,通过自定义查询从数据库中获取并转换。
-
复杂字段处理:对于嵌套结构的数据,如财务信息和明细信息,我们使用子对象和数组来表示。例如:
{ "field": "SubHeadEntity", "label": "", ... { ... } }
-
操作参数:在
otherRequest
部分,我们指定了业务对象表单ID、执行操作、是否自动提交审核等参数。这些参数确保了在写入金蝶云星空时,系统能够正确处理这些操作。
实际案例
假设我们有一条销售出库单需要同步到金蝶云星空,其源数据如下:
{
"order_no": "SO20231001",
...
}
根据上述配置,系统会自动将这些源数据转换为金蝶云星空所需的格式,并通过API接口写入目标平台。具体步骤如下:
- 解析和转换:系统会根据元数据配置,将每个字段进行解析和转换。例如,将订单号映射到
FBillNo
,并将日期格式化后映射到FDate
。 - 构建请求体:根据解析后的结果,构建符合金蝶云星空API要求的请求体。
- 发送请求:通过HTTP POST方法,将构建好的请求体发送到金蝶云星空API接口,实现数据写入。
注意事项
- 字段验证:确保所有必填字段都已正确映射,并且值符合目标平台的要求。
- 错误处理:在实际操作中,应当对API返回结果进行检查和处理,记录任何错误信息以便后续排查。
- 性能优化:对于大批量的数据同步,可以考虑分批次处理,以避免一次性传输过多数据导致性能问题。
通过上述步骤,我们可以高效地将销售出库单从源平台同步至金蝶云星空,实现不同系统间的数据无缝对接。