高效集成:聚水潭采购数据同步到MySQL

聚水潭数据集成到MySQL的技术案例分享

在本次技术案例中,我们将聚焦于如何通过轻易云数据集成平台,将聚水潭系统中的采购入库单数据高效、准确地集成到MySQL数据库中。具体方案名称为"聚水潭-采购入库单-->BI阿尼三-采购入库表_copy"。

首先,针对聚水潭的数据获取,我们使用了其提供的API接口/open/purchasein/query。该接口支持分页和限流功能,这使得我们能够稳定地抓取大量数据,并确保不会因超出接口调用限制而导致数据丢失或延迟。

为了实现高吞吐量的数据写入能力,我们在目标平台MySQL上采用了批量写入的方式,通过调用MySQL的API batchexecute,大幅提升了数据处理的时效性。同时,为了应对可能出现的数据格式差异问题,我们设计了自定义的数据转换逻辑,以适应特定业务需求和数据结构。

在整个集成过程中,轻易云平台提供的可视化数据流设计工具,使得我们能够直观地管理和监控每一个环节。此外,集中监控和告警系统实时跟踪任务状态和性能,确保任何异常情况都能被及时发现并处理。

最后,为了保证数据质量,我们引入了异常检测机制以及错误重试机制。这不仅提高了系统的可靠性,还确保了每一条采购入库单都能准确无误地写入到MySQL数据库中,实现真正意义上的无缝对接。

通过上述技术手段,本次集成方案有效解决了跨平台数据同步中的诸多挑战,为企业的数据管理和分析提供了坚实保障。 如何对接金蝶云星空API接口

轻易云数据集成平台金蝶集成接口配置

调用聚水潭接口/open/purchasein/query获取并加工数据

在轻易云数据集成平台中,生命周期的第一步是调用源系统接口以获取原始数据。本文将深入探讨如何通过调用聚水潭接口/open/purchasein/query来获取采购入库单数据,并对其进行初步加工处理。

接口配置与请求参数

首先,我们需要了解该接口的基本配置和请求参数。根据元数据配置,/open/purchasein/query接口采用POST方法进行调用,主要用于查询采购入库单信息。以下是关键的请求参数:

page_index: 第几页,从1开始。

page_size: 每页数量,最大不超过50。

modified_begin: 修改起始时间,与结束时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天。

modified_end: 修改结束时间,与起始时间必须同时存在。

po_ids: 采购单号列表,与修改时间不能同时为空。

io_ids: 采购入库单号列表,与修改时间不能同时为空。

so_ids: 线上单号,与修改时间不能同时为空。

这些参数确保了我们能够灵活地分页查询,并且可以通过多种条件组合来精确筛选所需的数据。

数据抓取与分页处理

由于聚水潭接口有分页限制,每次请求最多返回50条记录,因此我们需要实现分页抓取机制,以确保完整获取所有符合条件的数据。这通常涉及以下步骤:

初始化请求参数:设置初始的page_index为1,以及其他必要的过滤条件如modified_begin和modified_end等。

循环请求:在每次请求后,根据返回结果判断是否还有更多数据(例如检查返回记录数是否达到每页最大值),如果有则递增page_index继续下一次请求。

数据合并:将每次请求返回的数据累积到一个集合中,以便后续统一处理。

示例代码片段

def fetch_data():

page_index = 1

all_data = []

while True:

response = call_api(page_index=page_index, page_size=50, modified_begin='2023-01-01', modified_end='2023-01-07')

data = response['items']

all_data.extend(data)

if len(data) < 50:

break

page_index += 1

return all_data

数据清洗与转换

从聚水潭接口获取到的数据往往需要进行一定程度的清洗和转换,以适应目标系统(如MySQL)的需求。在轻易云平台上,可以利用自定义数据转换逻辑来完成这一过程。例如:

字段映射:将聚水潭返回的数据字段映射到目标表结构中的相应字段。例如,将聚水潭中的io_id映射到目标表中的主键字段。

格式转换:对日期、金额等字段进行格式化处理,以符合目标系统的存储要求。

异常处理:识别并处理异常值或缺失值,确保数据质量。

示例代码片段

def transform_data(raw_data):

transformed_data = []

for item in raw_data:

transformed_item = {

'id': item['io_id'],

'purchase_order_id': item['po_id'],

'entry_date': format_date(item['entry_date']),

更多字段映射...

}

transformed_data.append(transformed_item)

return transformed_data

实时监控与日志记录

为了确保整个数据集成过程的可靠性和透明度,实时监控与日志记录是必不可少的一环。轻易云平台提供了集中监控和告警系统,可以实时跟踪每个集成任务的状态和性能。一旦出现异常情况,如API调用失败或数据质量问题,可以及时触发告警并采取相应措施。

示例代码片段

def log_and_monitor(task_status):

if task_status == 'success':

log_info('Data integration task completed successfully.')

else:

log_error('Data integration task failed.', details=task_status)

通过上述步骤,我们可以高效地调用聚水潭接口获取采购入库单数据,并对其进行必要的清洗和转换,为后续的数据写入打下坚实基础。这一过程中充分利用了轻易云平台提供的可视化工具、自定义逻辑以及实时监控功能,大大提升了业务透明度和效率。 钉钉与WMS系统接口开发配置

钉钉与ERP系统接口开发配置

将聚水潭数据转换并写入MySQL的技术实现

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转换,转为目标平台 MySQL API接口所能够接收的格式,并最终写入目标平台。本文将详细探讨这一过程中的关键技术点和注意事项。

数据请求与清洗

首先,从聚水潭系统中抓取采购入库单数据。这一步需要调用聚水潭的API接口/open/purchasein/query,确保能够定时、可靠地获取到最新的数据。由于聚水潭接口存在分页和限流问题,需要特别注意处理这些问题,以确保数据不会遗漏。

示例代码:调用聚水潭接口获取数据

def fetch_data_from_jushuitan(api_url, params):

response = requests.get(api_url, params=params)

data = response.json()

return data['result']

数据转换与写入

在获取到聚水潭的数据后,下一步是将这些数据进行转换,使其符合MySQL API接口所需的格式。这里需要根据元数据配置来进行字段映射和格式转换。

元数据配置示例:

{

"api": "batchexecute",

"effect": "EXECUTE",

"method": "SQL",

"number": "id",

"idCheck": true,

"request": [

{"field":"id", "label":"主键", "type":"string", "value":"{io_id}-{items_ioi_id}"},

{"field":"io_id", "label":"入库单号", "type":"string", "value":"{io_id}"},

{"field":"warehouse", "label":"仓库名称", "type":"string", "value":"{warehouse}"},

// 更多字段配置...

],

"otherRequest": [

{"field":"main_sql", "label":"主语句", "type":"string",

"value":"REPLACE INTO purchasein_query(id, io_id, ts, warehouse, po_id, supplier_id, supplier_name, modified, so_id, out_io_id, status, io_date, wh_id, wms_co_id, remark, tax_rate, labels, archived, merge_so_id, type, creator_name, f_status, l_id, items_ioi_id, items_sku_id, items_i_id, items_unit, items_name, items_qty, items_io_id, items_cost_price, items_cost_amount, items_remark)"

}

]

}

根据上述配置,我们需要将每个字段从源数据中提取出来,并按照目标表结构插入到MySQL数据库中。为此,我们可以使用Python脚本进行数据转换和插入操作。

示例代码:将数据插入到MySQL数据库

def insert_data_to_mysql(data_list):

connection = mysql.connector.connect(user='user', password='password', host='127.0.0.1', database='database')

cursor = connection.cursor()

for data in data_list:

sql = """REPLACE INTO purchasein_query(id, io_id,...)

VALUES (%s,%s,...)

"""

values = (data['id'], data['io_id'], ...)

cursor.execute(sql, values)

connection.commit()

cursor.close()

connection.close()

数据质量监控与异常处理

为了确保数据集成过程中的质量,需要设置实时监控和告警系统,对每一个任务进行状态跟踪和性能监控。同时,为了处理可能出现的异常情况,需要设计错误重试机制。

示例代码:异常处理与重试机制

def safe_insert_data(data_list):

try:

insert_data_to_mysql(data_list)

except Exception as e:

log_error(e)

retry_insert_data(data_list)

def retry_insert_data(data_list):

max_retries = 3

for i in range(max_retries):

try:

insert_data_to_mysql(data_list)

break

except Exception as e:

log_error(e)

if i == max_retries - 1:

notify_admin(e)

自定义数据转换逻辑

在实际业务场景中,可能需要对某些字段进行自定义转换。例如,将状态字段从英文描述转换为中文描述,或者对时间格式进行标准化处理。这些都可以通过自定义函数来实现。

示例代码:自定义字段转换逻辑

def custom_transform(data):

if data['status'] == 'WaitConfirm':

data['status'] = '待入库'

elif data['status'] == 'Confirmed':

data['status'] = '已入库'

对时间格式进行标准化处理

data['modified'] = standardize_time_format(data['modified'])

return data

通过上述步骤,可以高效地将聚水潭系统的数据转换并写入到MySQL数据库中,实现不同系统间的数据无缝对接。在这一过程中,充分利用轻易云平台提供的可视化工具和监控系统,可以大大提升数据集成的透明度和效率。 用友与WMS系统接口开发配置

金蝶与SCM系统接口开发配置

相关推荐
SRC_BLUE_171 小时前
SQLI LABS | Less-39 GET-Stacked Query Injection-Intiger Based
android·网络安全·adb·less
FIN技术铺2 小时前
Redis集群模式之Redis Sentinel vs. Redis Cluster
数据库·redis·sentinel
内核程序员kevin3 小时前
在Linux环境下使用Docker打包和发布.NET程序并配合MySQL部署
linux·mysql·docker·.net
CodingBrother4 小时前
MySQL 中的 `IN`、`EXISTS` 区别与性能分析
数据库·mysql
kayotin4 小时前
Wordpress博客配置2024
linux·mysql·docker
无尽的大道4 小时前
Android打包流程图
android
代码小鑫4 小时前
A027-基于Spring Boot的农事管理系统
java·开发语言·数据库·spring boot·后端·毕业设计
小小不董5 小时前
Oracle OCP认证考试考点详解082系列16
linux·运维·服务器·数据库·oracle·dba
甄臻9245 小时前
Windows下mysql数据库备份策略
数据库·mysql
内蒙深海大鲨鱼5 小时前
qt之ui开发
数据库·qt·ui