使用ETL技术集成MySQL数据到广东特殊食品电子追溯平台

  • 轻易云集成顾问-张妍琪

MySQL数据集成到广东省特殊食品电子追溯平台技术案例分享

在进行"进货信息同步--外购上报流程1"的项目中，我们面对的核心任务是将MySQL数据库中的采购数据信息高效、安全地集成到广东省特殊食品电子追溯平台。为此，采用了轻易云数据集成平台提供的一系列先进特性和工具，以确保整个过程透明、实时且没有遗漏。

一、技术方案概述

本次数据集成涉及多个关键环节，包括从MySQL接口抓取数据、处理分页和限流问题、自定义转换数据格式以适配目标系统需求，以及定制化的数据映射对接等。具体步骤如下：

  1. API调用获取MySQL数据 使用SELECT语句，通过定时可靠的机制从MySQL数据库接口批量提取采购信息，并通过集中监控系统实时跟踪每个任务的状态与性能。

  2. 处理分页和限流问题 为保障接口调用稳定性，对大批量数据操作进行了合理的分页和限流控制，同时优化了查询效率，确保快速响应并减少服务器负载。

  3. 自定义转换逻辑 针对原始采购数据信息与广东省特殊食品电子追溯平台要求的数据结构差异，在提取过程中应用了灵活的数据转换逻辑，使得每条记录都能完美映射到目标字段。

  4. 高吞吐量写入能力 利用轻易云强大的高吞吐量支持，大规模、高频次地将整理后的采购信息通过PurchaseDetailInfo API 高效写入至广东省特殊食品电子追溯平台注册，并保持实时同步状态。

  5. 异常检测与错误重试机制 在实际操作中，不可避免会遇到网络波动或API请求失败的问题。因此，我们设计了一整套完整的异常检测和错误重试机制，在确保高成功率之余，也保证了业务连续性。

在这一过程中，全透明可视化操作界面的运用不仅简化了复杂流程管理，更提升了整个团队对项目进度及质量把控。这些措施相辅相成，为我们实现顺畅、高效的数据集成奠定了坚实基础。在接下来的部分，将详细阐述具体实施步骤及注意事项。 数据集成平台可视化配置API接口

调用源系统MySQL接口select获取并加工数据

在数据集成生命周期的第一步中，调用源系统MySQL接口获取并加工数据是至关重要的环节。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台配置元数据，实现对MySQL数据库的高效查询和数据处理。

配置元数据

元数据配置是实现数据请求与清洗的基础。以下是一个典型的元数据配置示例：

{
  "api": "select",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "fbill_no",
  "id": "fentry_id",
  "request": [
    {
      "field": "main_params",
      "label": "主参数",
      "type": "object",
      "describe": "对应其它请求字段内SQL语句的主参数，必须一一对应。",
      "value": "1",
      "children": [
        {
          "field": "limit",
          "label": "限制结果集返回的行数",
          "type": "int",
          "describe": "必要的参数！LIMIT 子句用于限制查询结果返回的行数。",
          "value": "{PAGINATION_PAGE_SIZE}"
        },
        {
          "field": "offset",
          "label": "偏移量",
          "type": "int",
          "describe": "OFFSET 子句用于指定查询结果的起始位置或偏移量。",
          "value": "{PAGINATION_START_ROW}"
        },
        {
          "field": "last_time",
          "label": "上次同步时间",
          "type": "string",
          "value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"
        }
      ]
    }
  ],
  ...
}

主SQL语句配置

主SQL语句是整个查询过程的核心部分。以下是一个优化后的主SQL语句示例：

SELECT scrk.* 
FROM scrk 
LEFT JOIN xsck_and_fbsdc xf 
ON scrk.fmaterialid_fnumber = xf.fmaterialid_fnumber 
AND scrk.flot = xf.flot 
WHERE xf.fsend_flag = '发送' 
AND scrk.fmaterialid_fnsb_sccj <> '纽斯葆广赛 （广东）生物科技股份有限公司' 
AND scrk.fmaterialId_cd <> '广东省' 
AND xf.created_at >= :last_time 
LIMIT :limit OFFSET :offset

在这个SQL语句中，我们使用了占位符（例如 :limit 和 :offset）来动态绑定请求参数。这种方式提高了查询语句的可读性和维护性，并确保动态字段与请求参数的一一对应关系。

参数绑定

在执行查询之前，需要将请求参数与占位符进行绑定。以下是一个示例代码片段：

params = {
    'limit': PAGINATION_PAGE_SIZE,
    'offset': PAGINATION_START_ROW,
    'last_time': LAST_SYNC_TIME
}

cursor.execute(main_sql, params)

通过这种方式，可以确保查询的准确性和安全性。

数据处理与清洗

在获取到原始数据后，需要对其进行必要的数据清洗和转换。例如，可以使用Python Pandas库对数据进行处理：

import pandas as pd

# 假设我们已经从数据库中获取到了原始数据
raw_data = cursor.fetchall()

# 将原始数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(raw_data)

# 对DataFrame进行必要的数据清洗和转换
df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at'])
df = df[df['fmaterialid_fnsb_sccj'] != '纽斯葆广赛 （广东）生物科技股份有限公司']

# 最终处理后的数据
cleaned_data = df.to_dict(orient='records')

通过上述步骤，我们可以高效地从MySQL数据库中获取并加工所需的数据，为后续的数据转换与写入做好准备。

总结

本文详细介绍了如何通过轻易云数据集成平台配置元数据，实现对MySQL数据库的高效查询和数据处理。通过合理配置元数据、优化主SQL语句、动态绑定请求参数以及进行必要的数据清洗和转换，可以确保整个数据集成过程的高效性和准确性。 钉钉与WMS系统接口开发配置

使用轻易云数据集成平台实现进货信息同步至广东省特殊食品电子追溯平台

在数据集成过程中，ETL（提取、转换、加载）是关键步骤之一。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台，将源平台的数据进行转换，并写入目标平台——广东省特殊食品电子追溯平台的API接口。

元数据配置解析

首先，我们需要理解元数据配置的细节，以便正确地进行ETL转换。以下是我们需要处理的元数据配置：

{
  "api": "PurchaseDetailInfo",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "number": "1",
  "id": "1",
  "name": "1",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {
      "field": "DOCUMENTID",
      "label": "文档唯一标识号",
      "type": "string",
      "describe": "暂无描述",
      "value": "_function CONCAT('{fbill_no}-{flot}-{fentry_id}', FLOOR(RAND() * 10001))"
    },
    {
      "field": "dataset",
      "label": "数据集",
      "type": "array",
      "describe": "暂无描述",
      "children": [
        {
          ...
        }
      ]
    }
  ]
}

数据请求与清洗

在数据请求阶段，我们从源系统获取原始数据。这些数据通常包含多个字段，例如fbill_no、flot、fentry_id等。接下来，我们需要对这些原始数据进行清洗，以确保其符合目标平台的要求。

数据转换与写入

在这一阶段，我们将清洗后的数据进行格式转换，使其符合广东省特殊食品电子追溯平台API接口的要求。

文档唯一标识号生成

首先，我们需要生成一个文档唯一标识号（DOCUMENTID）。根据元数据配置，这个标识号通过以下函数生成：

{
  "field": "DOCUMENTID",
  "label": "文档唯一标识号",
  ...
  "value": "_function CONCAT('{fbill_no}-{flot}-{fentry_id}', FLOOR(RAND() * 10001))"
}

这个函数将fbill_no、flot和fentry_id三个字段组合起来，并附加一个随机数，以确保每个文档都有一个独特的标识号。

数据集字段映射

接下来，我们处理数据集中的各个字段。这些字段包括进货单号（purchaseNumber）、进货日期（purchaseDate）、供应商企业许可证编号（supplierEnterprisePermitNumber）等。我们需要将源系统中的字段映射到目标系统所需的字段格式。例如：


{
  ...
  {
    "field": "purchaseNumber",
    ...
    "value": "_function CONCAT('{fbill_no}', FLOOR(RAND() * 10001))"
  },
  {
    ...
    {
      ...
      {
        ...
        {
          ...
          {
            ...
            {
              ...
              {
                ...
                {
                  ...
                  {
                    ...
                    {
                      ...
                      {
                        ...
                        {
                          ...
                          {
                            ...
                            {
                              ...
                              {
                                ...
                                {
                                  ...
                                  {
                                    ...
                                    {
                                      ...
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