案例分享:聚水潭·奇门数据集成到MySQL
在企业的数据处理中,经常需要将不同系统间的数据进行高效、可靠的对接和集成。本文将介绍如何使用轻易云平台,将聚水潭·奇门系统中的销售出库单数据集成到MySQL数据库,形成可供BI分析的销售出库表。
为了实现这一目标,我们将重点关注如下几个核心技术要点:
-
调用聚水潭·奇门API接口:我们首先通过
jushuitan.saleout.list.query
接口从聚水潭·奇门获取销售出库单数据。这个过程涉及处理分页和限流问题,以确保能够完整、高效地抓取所有相关记录。 -
批量写入到MySQL:对于大规模数据,需要支持高吞吐量的写入操作。在本案例中,通过
batchexecute
API,可以快速地将大量从聚水潭·奇门获取的数据批量写入到MySQL数据库中。 -
自定义数据转换逻辑与映射:源数据和目标存储的数据结构往往存在差异,因此需要定制化的数据转换与映射逻辑,以确保存储格式符合业务需求。
-
监控和异常处理机制:实时跟踪整个集成流程,并在出现异常时进行错误重试,是保证任务成功执行的重要环节。本次方案配置了集中监控及告警系统,用于实时追踪任务状态并发现潜在问题。
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高质量的日志记录体系: 对关键步骤进行详细日志记录,包括每次API调用情况、分页信息以及数据写入状态。这些日志信息不仅有助于问题排查,还能为后续优化提供依据。
通过以上几个步骤,使得整个数据集成过程透明、清晰可见,从而保证了业务流程的一致性和准确性。在接下来的部分,我们会具体详解每个步骤中的细节实现,包括相应代码示例及最佳实践方法。
调用聚水潭·奇门接口jushuitan.saleout.list.query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。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭·奇门接口jushuitan.saleout.list.query
来获取销售出库单数据,并进行初步加工。
接口调用配置
首先,我们需要配置元数据以便正确调用聚水潭·奇门的API。以下是该接口的元数据配置:
{
"api": "jushuitan.saleout.list.query",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "io_id",
"id": "{io_id}{modified}",
"name": "name",
"idCheck": true,
"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50",
"value": "100"
},
{
"field": "start_time",
"label": "修改开始时间",
"type": "string",
"describe": "修改起始时间,和结束时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空",
"value": "_function LEFT( '{{DAYS_AGO_1|datetime}}' , 10)"
},
{
"field": "end_time",
"label": "修改结束时间",
"type": "string",
"describe": "修改结束时间,和起始时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空",
"value": "_function LEFT( '{{CURRENT_TIME|datetime}}' , 10)"
},
{
"field": "status",
...
参数详解
- page_index: 页数,从第一页开始。默认值为1。
- page_size: 每页行数,默认25条记录,最大50条记录。这里我们设置为100以减少分页次数。
- start_time: 修改起始时间,通过函数
LEFT('{{DAYS_AGO_1|datetime}}', 10)
动态生成。 - end_time: 修改结束时间,通过函数
LEFT('{{CURRENT_TIME|datetime}}', 10)
动态生成。 - status: 单据状态,可选值包括
WaitConfirm
(待出库)、Confirmed
(已出库)、Cancelled
(作废)。
这些参数确保了我们能够灵活地获取所需的销售出库单数据。
数据请求与清洗
在配置好元数据后,我们可以通过轻易云平台发起POST请求来获取数据。以下是一个示例请求体:
{
...
}
响应结果通常包含多个字段,为了简化后续的数据处理,我们可以利用轻易云平台的自动填充响应功能(autoFillResponse)和扁平化处理(beatFlat)来预处理数据。例如,将嵌套的items数组扁平化。
数据转换与写入
获取并清洗后的数据需要进一步转换,以适应目标系统BI邦盈的要求。通常,这涉及到字段映射、格式转换等操作。例如,将日期格式从YYYY-MM-DD转换为目标系统所需的格式。
{
...
}
通过轻易云平台,我们可以定义一系列规则和脚本来自动完成这些转换操作,从而确保数据准确无误地写入目标系统。
延迟处理
为了避免频繁请求对源系统造成压力,我们可以设置延迟参数(delay),例如5秒钟,以控制请求频率。这在大规模数据集成场景中特别有用。
{
...
}
综上所述,通过精细配置元数据和灵活使用轻易云平台提供的功能,我们能够高效地调用聚水潭·奇门接口获取销售出库单数据,并进行必要的清洗和转换,为后续的数据分析奠定坚实基础。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQL
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,并最终写入目标平台MySQL。本文将详细介绍如何使用轻易云数据集成平台完成这一过程,特别是如何配置和应用元数据以实现数据的高效转换和写入。
数据转换与写入的关键步骤
- 元数据配置:首先,我们需要根据业务需求配置元数据,以便在ETL过程中正确地映射和转换字段。以下是一个典型的元数据配置示例:
{
"api": "batchexecute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "SQL",
"number": "id",
"id": "id",
"name": "id",
"idCheck": true,
"request": [
{"field": "id", "label": "主键", "type": "string", "value": "{o_id}-{items_ioi_id}-{modified}"},
{"field": "co_id", "label": "公司编号", "type": "string", "value": "{co_id}"},
{"field": "shop_id", "label": "店铺编号", "type": "string", "value": "{shop_id}"},
// ...(省略其他字段)
{"field": "order_staff_name", "label": "订单业务员名称", "type":"string","value":"{order_staff_name}"}
],
// 主语句
{
field: 'main_sql',
label: '主语句',
type: 'string',
describe: 'SQL首次执行的语句,将会返回:lastInsertId',
value: 'REPLACE INTO saleout_list_query(id,co_id,shop_id,io_id,o_id,so_id,created,modified,status,invoice_title,shop_buyer_id,receiver_country,receiver_state,receiver_city,receiver_district,buyer_message,remark,is_cod,pay_amount,l_id,io_date,lc_id,stock_enabled,labels,paid_amount,free_amount,freight,weight,warehouse,drp_co_id_from,f_weight,order_type,open_id,is_print_express,is_print,drp_info,buyer_tax_no,logistics_company,sns_sku_id,sns_sn,merge_so_id,wms_co_id,items_i_id,items_sale_base_price,items_is_gift,items_oi_id,items_outer_oi_id,items_raw_so_id,items_pay_amount,items_combine_sku_id,items_ioi_id,sns_sku_id,sns_sn)'
},
{
field: 'limit',
label: 'limit',
type: 'string',
value: '1000'
}
}
-
字段映射与转换:在ETL过程中,必须确保源平台的数据字段能够正确映射到目标平台MySQL中的相应字段。例如,
{o_id}
、{items_ioi_id}
等字段需要根据业务逻辑进行组合和转换,以生成唯一的主键id
。 -
SQL语句执行:通过配置主语句,我们可以使用
REPLACE INTO
SQL命令将转换后的数据插入或更新到MySQL数据库中。这样可以确保在数据重复时进行更新,而不是插入新的记录,从而避免数据冗余。 -
批量执行与性能优化:为了提高效率,可以设置批量执行参数,如
limit
,以控制每次处理的数据量。这样可以有效减少数据库操作次数,提高整体性能。
实际案例分析
假设我们需要将聚水潭的销售出库单数据集成到BI邦盈的销售出库表中,并写入MySQL数据库。我们可以按照以下步骤进行配置和操作:
-
配置元数据:
- 确定需要映射和转换的字段。
- 设置主键生成规则,例如使用
{o_id}-{items_ioi_id}-{modified}
来生成唯一ID。 - 配置主语句以确保SQL命令能够正确执行。
-
字段映射与转换:
- 将源平台的
co_id
映射到目标平台的公司编号
字段。 - 将
shop_buyer_id
映射到买家帐号
字段。 - 根据业务需求对
is_cod
、pay_amount
等字段进行必要的类型转换和格式化。
- 将源平台的
-
执行SQL命令:
- 使用
REPLACE INTO saleout_list_query(...) VALUES(...)
命令,将处理后的数据插入或更新到MySQL数据库中。 - 确保每次执行时都能返回
lastInsertId
,以便后续操作能够正确关联新插入的数据。
- 使用
-
批量处理与优化:
- 设置批量处理参数,例如每次处理1000条记录,以提高效率。
- 定期监控和优化数据库性能,确保在高并发情况下依然能够保持良好的响应速度。
通过上述步骤,我们可以高效地将聚水潭的销售出库单数据集成到BI邦盈,并成功写入MySQL数据库。这不仅提高了数据处理效率,还保证了数据的一致性和完整性。