旺店通·旗舰版-出库瞬时成本查询-->BI泰海-出库瞬时成本表数据集成案例解析

在实际业务处理中，及时准确的数据分析是企业保持竞争力的关键。而实现这种高效性和精确性的基础，是可靠的数据集成解决方案。本文将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台，将旺店通·旗舰版中的出库瞬时成本数据无缝对接到MySQL数据库中，为后续的BI分析提供精准的数据支撑。

本次案例以具体的接口调用为核心，涵盖了从API获取、处理、转换，到最终写入MySQL数据库的全过程。首先，我们通过调用statistic.StockoutCollect.queryCostWithDetail接口，从旺店通·旗舰版系统中提取出库瞬时成本详细信息。这一步骤不仅要保证数据抓取的全面性，还需处理好分页与限流问题，以防止因大量请求导致系统性能下降。

其次，对抓取上来的原始数据进行必要的清洗与转换，使其符合MySQL数据库所需要求。这其中涉及自定义的数据转换逻辑，以适应特定业务需求并处理两者间可能存在的数据格式差异。此外，我们还会讨论如何利用集中监控和告警系统实时跟踪每个步骤，不仅确保任务顺利完成，同时能够快速响应任何异常情况。

最后，通过批量写入方式将处理后的数据高效地导入到MySQL数据库中。在此过程中，需要特别注意事务控制以及错误重试机制，以保证即使在发生网络波动或其他不可预见问题时，也能确保不漏单、不重复，实现高度可靠的数据传输。

以下章节将逐步展开上述各个环节，详细介绍技术实施过程及实践经验，为您提供一个完整且可操作的参考范例。

调用旺店通·旗舰版接口获取并加工数据

在数据集成生命周期的第一步中，我们需要调用源系统旺店通·旗舰版的接口 statistic.StockoutCollect.queryCostWithDetail，以获取出库瞬时成本数据，并对其进行初步加工。以下将详细探讨该接口的技术细节及其在数据集成中的应用。

接口概述

接口 statistic.StockoutCollect.queryCostWithDetail 主要用于查询出库单的详细成本信息。该接口采用 POST 方法进行请求，支持多种查询参数，如时间范围、仓库编号和出库单号等。

元数据配置解析

根据提供的元数据配置，我们可以看到该接口的具体参数设置如下：

• 请求方式：POST
• API路径：statistic.StockoutCollect.queryCostWithDetail
• 查询参数：
  • params 对象包含以下字段：
  • start_time：起始时间（发货时间），若无出库单号则为必填。
  • end_time：结束时间（发货时间）。
  • warehouse_no：仓库编号。
  • stockout_no：出库单号，多个出库单号之间英文逗号分隔。
  • pager 对象包含以下字段：
  • page_size：分页大小，默认值为200。
  • page_no：页号，从0开始。

请求参数构建

为了实现自动化的数据请求，我们需要动态生成查询参数。以下是一个示例请求体：

{
  "params": {
    "start_time": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
    "end_time": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
    "warehouse_no": "WH001",
    "stockout_no": ""
  },
  "pager": {
    "page_size": "200",
    "page_no": "0"
  }
}

在实际应用中，start_time 和 end_time 会根据上次同步时间和当前时间动态填充，而其他参数如 warehouse_no 和 stockout_no 则根据具体业务需求进行设置。

数据清洗与转换

从接口获取的数据通常包含多个层级的嵌套结构，为了便于后续处理，我们需要对数据进行清洗和转换。元数据配置中的 beatFlat 参数指定了需要扁平化处理的字段，例如：

"beatFlat": ["detail_list"]

这意味着返回结果中的 detail_list 字段会被展开到顶层结构中，以简化数据处理流程。

实际案例分析

假设我们从接口获取到以下原始响应数据：

{
  "code": 200,
  "data": {
    "total_count": 1,
    "detail_list": [
      {
        "stockout_id": "12345",
        "stockout_no": "SO20231001",
        "warehouse_no": "WH001",
        "cost_detail": [
          {
            "item_id": "A001",
            "cost_price": 100.0,
            "quantity": 10
          },
          {
            "item_id": "A002",
            "cost_price": 200.0,
            "quantity": 5
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

经过扁平化处理后的数据结构如下：

[
  {
    "stockout_id": "12345",
    "stockout_no": "SO20231001",
    "warehouse_no": "WH001",
    "item_id": "A001",
    "cost_price": 100.0,
    "quantity": 10
  },
  {
    "stockout_id": "12345",
    "stockout_no": "SO20231001",
    "warehouse_no": "WH001",
    "item_id": "A002",
    "cost_price": 200.0,
    "quantity": 5
  }
]

这种扁平化后的结构便于后续的数据存储和分析处理。

延迟与重试机制

为了确保数据请求的稳定性，元数据配置中还设置了延迟和重试机制。例如：

"delay": 300

这表示每次请求之间会有300毫秒的延迟，以避免对源系统造成过大的压力。此外，还可以根据业务需求配置重试次数和间隔，以提高数据获取的成功率。

通过上述步骤，我们完成了从调用源系统接口到初步加工数据的全过程，为后续的数据转换与写入打下了坚实基础。在实际操作中，可以根据具体业务场景灵活调整参数设置和处理逻辑，以实现最佳的数据集成效果。

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQLAPI接口

在轻易云数据集成平台中，ETL（Extract, Transform, Load）过程的第二步是将已经集成的源平台数据进行转换，并最终写入目标平台。在本案例中，我们将从旺店通旗舰版获取出库瞬时成本数据，并通过ETL转换后，写入BI泰海的MySQL数据库。

元数据配置解析

元数据配置是ETL过程中至关重要的一部分，它定义了如何从源系统提取数据、如何转换数据以及如何将其加载到目标系统。以下是我们使用的元数据配置示例：

{
    "api": "batchexecute",
    "effect": "EXECUTE",
    "method": "POST",
    "idCheck": true,
    "request": [
        {"field":"stockout_id","label":"出库单id","type":"string","value":"{stockout_id}"},
        {"field":"stockout_no","label":"出库单号","type":"string","value":"{stockout_no}"},
        ...
        {"field":"detail_list_stockin_no","label":"入库单号","type":"string","value":"{detail_list_stockin_no}"}
    ],
    "otherRequest": [
        {
            "field": "main_sql",
            "label": "主语句",
            "type": "string",
            "describe": "111",
            "value": "REPLACE INTO stockoutcollect_querycostwithdetail (stockout_id,stockout_no,warehouse_id,warehouse_no,warehouse_name,src_order_type,src_order_no,status,employee_name,logistics_id,logistics_name,logistics_no,weigh_post_cost,goods_count,goods_type_count,remark,created,consign_time,custom_type,note_count,checked_goods_total_cost,planned_goods_total_cost,total_cost,modified,detail_list_rec_id,detail_list_stockout_id,detail_list_num,detail_list_expire_date,detail_list_goods_name,detail_list_goods_no,detail_list_short_name,detail_list_spec_no,detail_list_spec_id,detail_list_spec_name,detail_list_spec_code,detail_list_barcode,detail_list_defect,detail_list_checked_cost_price,total_checked_cost_price,total_planned_cost,list_position_no,list_batch_no,list_stockin_no) VALUES"
        },
        {
            "field": "limit",
            "label": "limit",
            "type": "string",
            "describe": "111",
            "value": "1000"
        }
    ]
}

数据请求与清洗

在ETL过程的第一步，我们需要从源系统（旺店通旗舰版）提取出库瞬时成本相关的数据。根据元数据配置中的request字段，我们可以看到需要提取的数据字段及其对应的标签和类型。例如：

• stockout_id：出库单id
• warehouse_id：仓库id
• logistics_name：物流公司名称
• ...

这些字段会被映射到相应的数据值，从而确保我们提取的数据结构完整且准确。

数据转换

在完成数据提取后，下一步是对数据进行转换，以符合目标系统（BI泰海MySQL数据库）的要求。转换过程主要包括以下几部分：

1. 字段映射：根据元数据中的request字段，将源系统中的字段映射到目标系统所需的字段。
2. 格式转换：如果源系统和目标系统对某些字段的数据格式要求不同，需要进行格式转换。例如，将日期格式从YYYY-MM-DD转换为YYYYMMDD。
3. 业务逻辑处理：根据业务需求，对某些字段进行计算或处理。例如，计算总成本或合并多个字段的信息。

数据写入

最后一步是将转换后的数据写入目标系统。在我们的案例中，目标系统是BI泰海的MySQL数据库。根据元数据配置中的otherRequest部分，我们使用了一个SQL语句模板：

REPLACE INTO stockoutcollect_querycostwithdetail (stockout_id,...)
VALUES (...);

这个SQL语句模板会被动态填充实际的数据值，然后通过API接口发送到MySQL数据库。具体实现步骤如下：

1. 构建SQL语句：根据每条记录的数据值，填充SQL语句模板。
2. 批量执行：为了提高效率，我们可以采用批量执行的方式，一次性插入多条记录。
3. 错误处理：在执行过程中，如果遇到错误，需要进行相应的错误处理和日志记录，以便后续排查问题。

API接口调用

调用API接口时，我们需要注意以下几点：

1. 请求方法：根据元数据配置，使用POST方法。
2. 请求路径：调用轻易云提供的API路径，例如/batchexecute。
3. 请求参数：包括构建好的SQL语句和其他必要参数，例如批量限制（limit）。

以下是一个示例代码片段，用于调用API接口：

import requests

url = 'https://api.qingyiyun.com/batchexecute'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
    'main_sql': constructed_sql,
    'limit': 1000
}

response = requests.post(url=url, headers=headers, json=payload)

if response.status_code == 200:
    print('Data successfully written to MySQL.')
else:
    print('Failed to write data:', response.text)

通过以上步骤，我们实现了从旺店通旗舰版获取出库瞬时成本数据，并通过ETL转换后成功写入BI泰海的MySQL数据库。这一过程充分利用了轻易云平台提供的全生命周期管理功能，实现了高效、透明的数据集成。