轻易云数据平台助力ETL流程：从提取到写入的技术解析

  • 轻易云集成顾问-胡秀丛

MySQL数据集成案例分享：3--BI秉心-销售订单明细表

在今天的技术案例中，我们将深入探讨一个实际运行的MySQL到MySQL数据集成项目。此方案被命名为“3--BI秉心-销售订单明细表--salesorderdetail_z-->salesorderdetail”，其核心任务是实现从源数据库中的salesorderdetail_z表向目标数据库中的salesorderdetail表的数据转移。

该项目主要采用了高吞吐量的数据写入能力，使得大量数据能够快速、安全地被插入到目标MySQL系统。这一特性极大提升了数据处理的时效性，尤其适用于业务需求频繁变化和需要及时更新的大规模企业环境。此外，通过集中监控与告警系统，我们能够实时跟踪和管理整个数据集成过程，从而确保每一步操作都在可控范围内。

具体来说，我们通过对API接口进行调用来获取、转换并写入数据。首先，利用select API从源数据库检索包含所有所需字段的原始数据显示记录。在抓取过程中，我们针对MySQL接口分页和限流问题进行了优化，以避免任何潜在瓶颈。同时，自定义的数据转换逻辑使我们能够适应不同业务需求和多样化的数据结构，将源码中的异构格式精确映射到目标库。

此外，为保证最终结果的一致性与完整性，我们重点强调了异常处理与错误重试机制。不论是在读取或写入过程中发生任何故障，都能通过自动化手段立即检测并纠正，减少人工干预，提高整体系统稳定性。

总而言之，此次3--BI秉心项目不仅展示了轻易云平台如何有效解决跨系统间复杂的数据迁移难题，更体现出了其强大的扩展性能和灵活定制能力，无疑为各类企业的信息化建设提供了有力支撑。接下来，让我们详细解析该方案各阶段实施步骤及关键技术点。 打通金蝶云星空数据接口

调用MySQL接口select获取并加工数据

在数据集成过程中，调用源系统MySQL接口并获取数据是至关重要的一步。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，通过配置元数据来实现这一过程。

元数据配置解析

首先，我们需要理解元数据配置中的各个字段及其作用。以下是提供的元数据配置：

{
  "api": "select",
  "effect": "QUERY",
  "method": "SQL",
  "number": "DetailId",
  "id": "DetailId",
  "request": [
    {
      "field": "main_params",
      "label": "主参数",
      "type": "object",
      "value": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
      "children": [
        {"field": "limit", "label": "limit", "type": "int", "value": 5000},
        {"field": "offset", "label": "offset", "type": "int"},
        {"field": "UpdateDateBegin", 
         "label": "订单表更新时间（开始时间）", 
         "type": "string", 
         "value": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"
        },
        {"field": "UpdateDateEnd", 
         "label": "订单表更新时间（结束时间）", 
         "type": "string", 
         "value": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
        }
      ]
    }
  ],
  ...
}

主SQL查询语句优化

主SQL查询语句中使用了动态语法字段，例如 :limit 和 :offset，这些字段需要在执行查询之前进行参数绑定。以下是优化后的主SQL查询语句：

select so.DetailId, so.CreateDate, so.SalesOrderId, so.FirstCost, so.PriceOriginal, so.PriceSelling, so.Quantity, so.DiscountAmount, so.Amount, so.AmountActual, so.IsAbnormal, so.IsDeleted, so.IsRefunded, so.IsRefundFinished, so.Status, so.ShippingDateClerk, so.DistributionAmount, so.DeletedDate, so.ReissueActual, so.ProductId, so.ProductCode, so.ProductName, so.ProductSkuId, so.SkuCode, so.SkuName, so.DetailType, so.CombProductId, so.IsCombproduct, so.IsSplit, so.SpareParts, so.IsPlatformDeliveried,so.RefundStatus,
so.PresellPlanId,
so.ActivityStrategyId,
so.StoreCode,
so.CombProductLockDetailId,
so.CombProductQuantity,
so.CombProductCode,
so.DisputeId,
so.ExchangeId,
so.VirtualDeliveried,
so.VirtualDeliveriedStoreId,
so.IsStandard,
so.IsProduct,
so.IsAccounted,
so.CombProductName,
so.CombQuantity,
so.CombAmount,
so.IsMachin,
so.AppointDeliveryDate,
so.DeliveryDate,
so.ValuationOrderDetailId,
so.MachiningStatus,
so.BatchNo,
so.OutOrderCode,
so.TradeFinishDate,
so.PlatformStatus,
so.ActionType
from SalesOrderDetail_z as `SO`
left join SalesOrder_z as `SR`
on SO.SalesOrderId = SR.OrderId
where SR.UpdateDate >= :UpdateDateBegin and SR.UpdateDate <= :UpdateDateEnd
limit :limit offset :offset;

参数绑定与执行

在执行查询之前，需要将请求参数与占位符进行绑定。这可以通过轻易云平台的参数绑定功能实现。以下是具体步骤：

  1. 替换占位符：将主SQL查询语句中的动态字段 :limit、:offset、:UpdateDateBegin 和 :UpdateDateEnd 替换为占位符 ?。
  2. 参数绑定：在执行查询之前，使用参数绑定的方法，将请求参数的值与占位符进行对应绑定。

例如：

select * from SalesOrderDetail_z where UpdateDate >= ? and UpdateDate <= ? limit ? offset ?

然后，在代码中进行参数绑定：

PreparedStatement pstmt = connection.prepareStatement(sql);
pstmt.setString(1, updateDateBegin);
pstmt.setString(2, updateDateEnd);
pstmt.setInt(3, limit);
pstmt.setInt(4, offset);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery();

数据获取与加工

通过上述步骤，我们可以成功从MySQL数据库中获取到所需的数据。接下来，可以对这些数据进行必要的清洗和加工，以便后续的数据转换和写入阶段。

  1. 数据清洗：检查并处理空值、重复值以及异常值。
  2. 数据转换：根据业务需求，对数据格式进行转换，例如日期格式转换、数值单位转换等。
  3. 写入目标系统：将处理好的数据写入目标系统，确保数据的一致性和完整性。

通过以上步骤，我们实现了从MySQL接口调用并获取数据的全过程。这不仅提高了数据处理的效率，也确保了数据集成过程的透明性和可追溯性。 如何开发企业微信API接口

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQLAPI接口的技术案例

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（Extract, Transform, Load）转换，并将其转为目标平台 MySQLAPI 接口所能够接收的格式，最终写入目标平台。以下是具体的技术实现过程。

数据请求与清洗

首先，我们需要从源平台获取销售订单明细表的数据。这一步骤通常涉及到数据的提取和初步清洗，以确保数据质量和一致性。在这里，我们假设数据已经通过轻易云平台成功提取并清洗完毕。

数据转换与写入

接下来，我们进入关键步骤：将清洗后的数据进行转换，并通过 MySQLAPI 接口写入目标数据库。我们使用以下元数据配置来实现这一过程：

{
    "api": "batchexecute",
    "effect": "EXECUTE",
    "method": "SQL",
    "idCheck": true,
    "request": [
        {"field":"DetailId","label":"DetailId","type":"int","value":"{DetailId}"},
        {"field":"CreateDate","label":"CreateDate","type":"datetime","value":"{CreateDate}","default":"1970-01-01 00:00:00"},
        {"field":"SalesOrderId","label":"SalesOrderId","type":"int","value":"{SalesOrderId}"},
        {"field":"FirstCost","label":"FirstCost","type":"int","value":"{FirstCost}"},
        {"field":"PriceOriginal","label":"PriceOriginal","type":"float","value":"{PriceOriginal}"},
        {"field":"PriceSelling","label":"PriceSelling","type":"float","value":"{PriceSelling}"},
        {"field":"Quantity","label":"Quantity","type":"int","value":"{Quantity}"},
        {"field":"DiscountAmount","label":"DiscountAmount","type":"float","value":"{DiscountAmount}"},
        {"field":"Amount","label":"Amount","type":"float","value":"{Amount}"},
        {"field":"AmountActual","label":"AmountActual","type":"float","value":"{AmountActual}"},
        {"field":"IsAbnormal","label":"IsAbnormal","type": "int", "value": "{IsAbnormal}" },
        {"field": "IsDeleted", "label": "IsDeleted", "type": "int", "value": "{IsDeleted}" },
        {"field": "IsRefunded", "label": "IsRefunded", "type": "int", "value": "{IsRefunded}" },
        {"field": "IsRefundFinished", "label": "IsRefundFinished", "type": "int", "value": "{IsRefundFinished}" },
        {"field": "Status", "label": "Status", "type": "int", "value": "{Status}" },
        {"field": "ShippingDateClerk",  "label" :   "ShippingDateClerk" ,   "type" :    "datetime" ,    "value" :   "{ShippingDateClerk}" , "default" : "1970-01-01 00:00:00" },
        // ...（其他字段省略）
    ],
    // 主语句
    {
      field: 'main_sql',
      label: '主语句',
      type: 'string',
      describe: '111',
      value:
      'REPLACE INTO salesorderdetail (DetailId, CreateDate, SalesOrderId, FirstCost, PriceOriginal, PriceSelling, Quantity, DiscountAmount, Amount, AmountActual, IsAbnormal, IsDeleted, IsRefunded, IsRefundFinished, Status, ShippingDateClerk) VALUES'
    },
    {
      field: 'limit',
      label: 'limit',
      type: 'string',
      value: '1000'
    }
  ],
  buildModel: true
}

配置解析

  1. API调用：api 字段指定了我们使用 batchexecute 方法来执行批量 SQL 操作。
  2. 方法类型：method 字段指定了 SQL 方法。
  3. ID检查：idCheck 字段设置为 true，确保每条记录都有唯一标识。
  4. 字段映射：在 request 数组中，每个对象都定义了一个字段的映射关系，包括字段名、标签、类型和默认值等。
  5. 主语句：main_sql 字段定义了最终执行的 SQL 语句模板，这里使用 REPLACE INTO 来插入或更新记录。
  6. 限制条件：limit 字段设置为 1000，表示每次操作最多处理 1000 条记录。

执行过程

  1. 构建SQL语句：根据元数据配置，将源数据中的每一条记录映射到相应的 SQL 插入语句中。
  2. 批量执行：利用 batchexecute API 方法，将构建好的 SQL 语句批量发送到 MySQL 数据库进行执行。

例如，对于一条销售订单明细记录：

{
  DetailId: 1,
  CreateDate: '2023-10-01 12:34:56',
  SalesOrderId: 12345,
  FirstCost: 100,
  PriceOriginal: 150.50,
  PriceSelling: 140.00,
  Quantity: 2,
  DiscountAmount: 10.50,
  Amount: 280.00,
  AmountActual: 270.00,
}

将被转换为以下 SQL 插入语句：

REPLACE INTO salesorderdetail (DetailId, CreateDate, SalesOrderId, FirstCost, PriceOriginal, PriceSelling, Quantity, DiscountAmount, Amount, AmountActual) VALUES (1,'2023-10-01 12:34:56',12345,100,150.50,140.00,2,10.50,280.00,270.00)

通过这种方式，确保每条记录都能正确地插入或更新到目标数据库中，实现了高效的数据集成。

总结

通过上述步骤，我们成功地将源平台的数据经过 ETL 转换，并通过 MySQLAPI 接口写入目标数据库。这一过程充分利用了轻易云数据集成平台提供的强大功能，实现了不同系统间的数据无缝对接和高效处理。 如何开发钉钉API接口

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