钉钉数据集成到MySQL的技术案例分享
在企业的信息化进程中,数据的重要性不言而喻,而如何高效地集成不同系统的数据则是其中的一大挑战。本文将重点讨论一个实际运行的系统对接案例:将钉钉的新付款退款单(方案名称:dd-新付款退款单-->mysql (鸿巢)其他退款)数据集成到MySQL数据库中。
数据获取与API调用
首先,我们需要从钉钉平台获取相关的数据。为此,我们使用了钉钉提供的API接口 v1.0/yida/processes/instances
来定时抓取新生成的付款和退款信息。这一过程要求我们处理分页和限流等复杂情况,以确保数据完整且准确无误。
GET /v1.0/yida/processes/instances?appType=YOUR_APP_TYPE&limit=100 HTTP/1.1
Host: api.dingtalk.com
Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN
为了避免漏单问题,通过持续监控接口返回的数据状态,并在一定时间间隔内重复请求,从而确保所有记录都被成功捕获。同时设置重试机制以应对网络抖动或临时性API错误。
数据转换与映射
由于钉钉返回的数据格式可能与MySQL预期的不一致,我们需进行相应的自定义转换逻辑。例如,将时间格式标准化、字段名称映射等等。通过平台提供的可视化数据流设计工具,可以轻松构建并调试这些转换步骤,保证每条记录在写入前都符合目标数据库表结构要求。
{
"instanceId": "12345",
"createTime": "2023-10-15T08:00:00Z",
...
}
MySQL批量写入
当完成初步转换后,即可利用高吞吐量支持快速将大量数据批量插入到MySQL中。采用如下方式:
INSERT INTO refunds (id, create_time, ...) VALUES (?, ?, ...);
结合事务管理和错误日志机制,确保在出现异常时能够及时回溯并重新执行特定操作。此外,通过集中监控和告警系统,可实时跟踪整个任务状态及性能表现,有助于提前发现潜在问题并迅速处理,提高整体可靠性。
通过上述几个关键环节与技术细节,实现了从钉钉至MySQL的数据顺利集成。具体流程中的配置及编码将在后续章节详细展开,包括如何调用核心API、处理数据质量监控以及优化性能等更多实用技巧。
调用钉钉接口v1.0/yida/processes/instances获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步中,调用源系统的API接口是至关重要的一环。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用钉钉接口v1.0/yida/processes/instances
,获取并加工数据,以实现数据的有效集成。
接口调用配置
首先,我们需要配置API调用的元数据。根据提供的元数据配置,以下是具体的请求参数和格式:
{
"api": "v1.0/yida/processes/instances",
"method": "POST",
"request": [
{"field": "pageNumber", "type": "string", "value": "{PAGINATION_START_PAGE}"},
{"field": "pageSize", "type": "string", "value": "{PAGINATION_PAGE_SIZE}"},
{"field": "appType", "type": "string", "value": "APP_WTSCMZ1WOOHGIM5N28BQ"},
{"field": "systemToken", "type": "string", "value": "IS866HB1DXJ8ODN3EXSVD750RBTK2X72R8MELL4"},
{"field": "userId", "type": "string", "value": "16000443318138909"},
{"field": "language", "type": "string", "value": ""},
{"field": "formUuid", "type": "string", "value": ""},
{"field":"searchFieldJson","type":"object","children":[
{"field":"selectField_lgm25d98","label":"费用分类","type":"string"},
{"parent":"searchFieldJson","label":"流水号","field":"serialNumberField_lgm25d8r","type":"string"},
{"parent":"searchFieldJson","label":"申请人","field":"textField_lgm25d8p","type":"string"}
]},
{"field":"originatorId","type":"string"},
{"field":"createFromTimeGMT","type":"string","value":"_function DATE_FORMAT(DATE_ADD(NOW(),INTERVAL - 25 DAY),'%Y-%m-%d 00:00:00')"},
{"field":"createToTimeGMT","type":"string","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
{"field":"modifiedFromTimeGMT","type":"string"},
{"field":"modifiedToTimeGMT","type":"string"},
{"field":"taskId","type":"string"},
{"field":"instanceStatus","type":"string","value":"COMPLETED"},
{"field":"approvedResult","type":"string","value":"agree"}
],
...
}
数据请求与清洗
在进行数据请求时,需要特别注意分页参数pageNumber
和pageSize
,这些参数确保我们能够逐页获取大批量的数据。此外,通过设置createFromTimeGMT
和createToTimeGMT
,可以限定查询的数据时间范围,从而提高查询效率。
{
...
{
field: 'createFromTimeGMT',
type: 'string',
value: '_function DATE_FORMAT(DATE_ADD(NOW(),INTERVAL - 25 DAY),\'%Y-%m-%d 00:00:00\')'
},
{
field: 'createToTimeGMT',
type: 'string',
value: '{{CURRENT_TIME|datetime}}'
},
...
}
在清洗过程中,需要对返回的数据进行格式化处理。例如,将日期字段dateField_lgn3helb
转换为新的字段名datetime_new
,并将其格式化为标准日期格式;将流水号字段serialNumberField_lgm25d8r
转换为新的字段名order_no_new
。
{
...
formatResponse: [
{old: 'dateField_lgn3helb', new: 'datetime_new', format: 'date'},
{old: 'serialNumberField_lgm25d8r', new: 'order_no_new', format: 'string'}
]
}
数据转换与写入
在完成数据清洗后,需要将处理后的数据写入目标系统。在本案例中,目标系统是MySQL数据库。通过轻易云平台,可以轻松配置目标数据库连接,并将清洗后的数据批量写入。
{
...
beatFlat: ['tableField_lgm25d9j']
}
实例状态与审批结果过滤
为了确保只获取已完成且审批通过的实例,我们在请求参数中添加了实例状态和审批结果的过滤条件:
{
...
{
field: 'instanceStatus',
type: 'string',
value: 'COMPLETED'
},
{
field: 'approvedResult',
type: 'string',
value: 'agree'
}
}
通过上述配置,我们可以高效地调用钉钉接口,获取所需的数据,并进行必要的清洗和转换,最终实现数据的无缝集成。这不仅提高了业务流程的透明度和效率,也为后续的数据分析和决策提供了可靠的数据支持。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQL API接口
在数据集成的生命周期中,第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL(Extract, Transform, Load)转换,并最终写入目标平台。在本案例中,我们将详细探讨如何将数据转换为MySQL API接口所能接收的格式,并写入目标平台。
数据请求与清洗
首先,我们需要从源平台获取原始数据。假设我们已经完成了数据请求与清洗阶段,得到了以下字段:
bfn_id
:明细IDorder_no_new
:单号datetime_new
:时间tableField_lgm25d9j_numberField_lgm25d9r
:金额
这些字段将作为输入参数,在ETL过程中进行转换和映射。
数据转换与写入
接下来,我们将这些原始数据进行转换,以符合目标平台MySQL API接口的要求。根据提供的元数据配置,具体操作如下:
-
定义API接口参数
根据元数据配置,我们需要构建一个POST请求,包含以下字段:
{ "main_params": { "extend_processInstanceId": "{bfn_id}", "order_no_new": "{order_no_new}(FKTK)", "datetime_new": "{datetime_new}", "qty_count": "1", "sales_count": "{{tableField_lgm25d9j_numberField_lgm25d9r}}", "status": "", "Document_Type": "其他退款" } }
-
构建SQL语句
通过元数据配置中的
main_sql
字段,我们可以看到需要执行的SQL插入语句:INSERT INTO `hc_dd_qttk` (`extend_processInstanceId`, `order_no_new`, `datetime_new`, `qty_count`, `sales_count`, `status`, `Document_Type`) VALUES (:extend_processInstanceId, :order_no_new, :datetime_new, :qty_count, :sales_count, :status, :Document_Type)
-
配置请求参数
在轻易云数据集成平台中,我们需要配置请求参数以匹配上述SQL语句中的占位符。具体映射关系如下:
extend_processInstanceId
映射到{bfn_id}
order_no_new
映射到{order_no_new}(FKTK)
datetime_new
映射到{datetime_new}
qty_count
固定值"1"
sales_count
映射到{{tableField_lgm25d9j_numberField_lgm25d9r}}
status
空值Document_Type
固定值"其他退款"
-
发送POST请求
最后,通过轻易云的数据集成平台发送POST请求,执行上述SQL插入操作。具体实现如下:
{
"api": "execute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "main_params",
"label": "main_params",
"type": "object",
"describe": "111",
"children": [
{"field":"extend_processInstanceId","label":"明细id","type":"string","value":"{bfn_id}"},
{"field":"order_no_new","label":"单号","type":"string","value":"{order_no_new}(FKTK)"},
{"field":"datetime_new","label":"时间","type":"date","value":"{datetime_new}"},
{"field":"qty_count","label":"数量","type":"string","value":"1"},
{"field":"sales_count","label":"金额","type":"string","value":"{{tableField_lgm25d9j_numberField_lgm25d9r}}"},
{"field":"status","label":"状态","type":"string"},
{"field":"Document_Type","label":"单据类型","type":"string","value":"其他退款"}
]
}
],
"otherRequest":[
{
"field": "main_sql",
"label": "main_sql",
"type": "string",
"describe": "111",
"value":
"INSERT INTO `hc_dd_qttk`
(`extend_processInstanceId`,`order_no_new`,`datetime_new`,`qty_count`,`sales_count`,`status`,`Document_Type`)
VALUES (:extend_processInstanceId,:order_no_new,:datetime_new,:qty_count,:sales_count,:status,:Document_Type)"
}
]
}
通过以上步骤,我们成功地将源平台的数据进行了ETL转换,并通过MySQL API接口写入了目标平台。这一过程不仅确保了数据的一致性和完整性,还提高了系统间的数据交互效率。