金蝶云星空数据集成到MySQL的技术案例分享

在本次技术案例中，我们将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台，实现金蝶云星空系统的数据高效同步至MySQL数据库。该方案定名为“W-金蝶物料同步四化-新增_修改”，旨在通过高吞吐量的数据写入能力、实时监控和告警等核心功能，确保数据集成过程的稳定与可靠。

1. API调用与执行流程概述

首先，通过调用金蝶云星空提供的executeBillQuery API接口，可以获取最新的物料信息。这些数据包含了各种业务所需的重要参数，需要以批量形式导出并传输至MySQL数据库。在这个过程中，使用轻易云的平台特性，如自定义数据转换逻辑以及可视化的数据流设计工具，不仅使得整个操作更直观，还能针对特定业务需求进行灵活调整。

2. 数据获取与处理

为了确保不遗漏任何一条关键业务数据，本方案采用了定时任务机制，可靠抓取来自金蝶云星空接口的数据。同时，为应对分页和限流问题，设置了合适的调度策略，使得每次请求能够顺利返回完整的数据集合。接收到这些数据后，将通过预先设定好的转换规则进行格式标准化，以便于后续的统一处理和存储。

3. 批量写入及异常处理

随后，通过调用MySQL写入API execute ，实现对大量物料信息的快速批量插入操作。在这里，高效并发写入能力发挥了重要作用，使得大规模的数据能够迅速地被持久化。此外，为保证系统稳定性，我们建立了一套完善的异常检测和错误重试机制。一旦发生接口超时或其他意外情况，可触发自动补救措施，从而降低因单点故障带来的风险。

综上所述，本篇文章开头部分主要聚焦于如何通过API接口高效获取并处理原始业务数据信息，以及实现它们在目标数据库中的有效存储。接下来我们将详细讲解具体实施步骤及配置要点……

调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据

在数据集成的生命周期中，调用源系统接口获取数据是至关重要的一步。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的executeBillQuery接口，获取并加工物料数据。

接口配置与请求参数

首先，我们需要配置调用金蝶云星空接口的元数据。根据提供的元数据配置，executeBillQuery接口采用POST方法进行请求，主要参数如下：

• FormId: 业务对象表单Id，必须填写金蝶的表单ID，例如：BD_MATERIAL。
• FieldKeys: 需查询的字段key集合，以逗号分隔。
• FilterString: 过滤条件，用于筛选符合条件的数据。
• Limit: 最大行数，用于分页查询。
• StartRow: 开始行索引，用于分页查询。

以下是一个完整的请求示例：

{
  "FormId": "BD_MATERIAL",
  "FieldKeys": "FMasterId,FNumber,FName,FSpecification,FMaterialGroup_FNumber,FErpClsID,FDocumentStatus,FForbidStatus,FBaseUnitId.Fnumber,FIsInventory,FIsSale,FIsAsset,FIsSubContract,FIsProduce,FIsPurchase,FStockId.FNumber,FPurchaseOrgId.FNumber,FPurchaseOrgId.FName,FIsBatchManage,FIsKFPeriod,FIsSNManage,FSafeStock,FCategoryID,FExpPeriod,FOrderQty,FMinQty,FMaxQty,FDefaultVendor.FNumber,FMaxPOQty,FMinPOQty,FIncreaseQty,FFixLeadTime,FVarLeadTime,FPlanBatchSplitQty,FProduceBillType.FNumber, FPOBillTypeId.FNumber, FSubBillType.FNumber, FGROSSWEIGHT, FNETWEIGHT, FWEIGHTUNITID.FNumber, FLENGTH,FWIDTH, FHEIGHT, FVOLUME, FWARRANTY, FSalePrice_CMK, FVIPPrice_CMK, FPurPrice_CMK, F_caizhi, F_pinpai, FpicNo, FpicVersion, F_density, F_TEXTURESTYPE.fnumber, F_ProductLine",
  "FilterString": "(left(FNumber,4)<>'0501') and FUseOrgId.fnumber='T00' and (FModifyDate>='{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}' or FForbidDate>='{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}' or FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}')",
  "Limit": "5000",
  "StartRow": "{PAGINATION_START_ROW}"
}

数据清洗与转换

在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。以下是几个关键步骤：

1. 字段映射与重命名：将金蝶云星空返回的数据字段映射到目标系统所需的字段。例如，将FMasterId映射为id，将FNumber映射为编码等。

2. 数据类型转换：确保所有字段的数据类型符合目标系统要求。例如，将字符串类型的数值转换为整数或浮点数。

3. 过滤无效数据：根据业务需求，过滤掉不符合条件的数据。例如，剔除禁用状态的数据或未审批的数据。

4. 补全缺失值：对于某些必填字段，如果源系统返回的数据中存在缺失值，需要进行补全或默认赋值处理。

以下是一个简单的数据清洗示例：

def clean_data(raw_data):
    cleaned_data = []
    for item in raw_data:
        if item['FDocumentStatus'] == 'C' and item['FForbidStatus'] == 'A':
            cleaned_item = {
                'id': item['FMasterId'],
                '编码': item['FNumber'],
                '名称': item['FName'],
                '规格型号': item['FSpecification'],
                '物料分组': item['FMaterialGroup_FNumber'],
                # ...其他字段映射...
            }
            cleaned_data.append(cleaned_item)
    return cleaned_data

数据写入

完成数据清洗和转换后，将处理好的数据写入目标系统。这一步通常涉及调用目标系统的API接口，并确保数据写入过程中的事务一致性和错误处理机制。

例如，可以使用以下代码将清洗后的数据批量写入目标数据库：

def write_to_target_system(cleaned_data):
    for data in cleaned_data:
        response = requests.post('https://target-system-api.com/data', json=data)
        if response.status_code != 200:
            # 错误处理逻辑
            log.error(f"Failed to write data: {data}")

通过上述步骤，我们可以高效地调用金蝶云星空接口获取物料数据，并经过清洗和转换后，将其无缝对接到目标系统中，实现跨系统的数据集成。

通过轻易云数据集成平台实现ETL转换并写入MySQL API接口

在数据集成生命周期的第二步中，重点是将已经集成的源平台数据进行ETL（提取、转换、加载）转换，使其符合目标平台 MySQL API 接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。本文将详细探讨这一过程，尤其是如何利用元数据配置来实现这一目标。

数据请求与清洗

在进行ETL转换之前，首先需要从源系统中提取原始数据，并对其进行初步清洗和整理。这一阶段的关键在于确保数据的完整性和一致性，为后续的转换和加载打下坚实基础。

数据转换与写入

接下来，我们进入本文的核心部分，即将清洗后的数据转换为目标平台 MySQL API 接口所能接收的格式，并最终写入数据库。以下是具体步骤：

1. 元数据配置解析

根据提供的元数据配置，可以看到我们需要构建一个POST请求，该请求包含一个名为main_params的对象，该对象内含多个字段，每个字段对应不同的数据属性。以下是元数据配置中的主要字段及其描述：

• company_code: 公司代码
• material_info_no: 物料信息编号
• material_type: 物料类型
• part_no: 零件号
• grade_name: 等级名称
• quality: 质量
• brand: 品牌
• spec: 规格
• pic_no: 图片编号
• pic_version: 图片版本
• unit_no: 单位编号
• big_classify_id: 大分类ID
• inventory_category: 存货类别
• material_attribute: 物料属性
• material_dist: 物料区分
• patter_no: 新模号
• yn_lock: 金蝶禁用状态
• density: 密度
• textures_type: 原材料类型
• F_ProductLine: 产品线

2. 数据映射与转换

在实际操作中，需要对这些字段进行相应的数据映射和转换。例如：

{
    "field": "material_type",
    "label": "material_type",
    "type": "string",
    "value": "_findCollection find classify_id from db958571-01ac-3a64-a35c-b75979154144 where classify_no={FMaterialGroup_FNumber}"
}

这个字段表示需要通过查找集合来获取classify_id，具体操作可以使用SQL查询或API调用来实现。

类似地，对于一些复杂逻辑，可以使用函数进行处理：

{
    "field": "pic_version",
    "label": "pic_version",
    "type": "string",
    "value": "_function CASE '{FpicVersion}' WHEN '' THEN 'X1' ELSE '{FpicVersion}' END"
}

这个字段表示如果FpicVersion为空，则设置为'X1'，否则使用原值。

3. 构建SQL语句

根据元数据配置中的main_sql字段，可以构建出插入或更新MySQL数据库的SQL语句：

INSERT INTO basic_material_info (
    company_code, material_info_no, material_type, part_no, grade_name, quality, brand, spec, pic_no, pic_version,
    unit_no, big_classify_id, inventory_category, material_attribute, material_dist, patter_no, yn_lock,
    density, textures_type, F_ProductLine)
VALUES (
    :company_code, :material_info_no, :material_type, :part_no, :grade_name, :quality, :brand, :spec,
    :pic_no, :pic_version, :unit_no, :big_classify_id, :inventory_category,
    :material_attribute, :material_dist,:patter_no,:yn_lock,:density,:textures_type,:F_ProductLine)
ON DUPLICATE KEY UPDATE 
company_code = values(company_code),
material_info_no = values(material_info_no),
...

这个SQL语句实现了插入新记录或更新已有记录的功能。

4. 执行API请求

最后，通过POST方法执行API请求，将构建好的参数传递给MySQL API接口，实现数据写入：

{
    "api": "execute",
    "effect": "EXECUTE",
    "method": "POST",
    "idCheck": true,
    "request": [
        {
            "field": "main_params",
            ...
        }
    ],
    ...
}

通过这种方式，可以确保所有的数据都按照预期格式被正确写入到目标平台。

总结

通过上述步骤，我们详细探讨了如何利用轻易云数据集成平台进行ETL转换，并将数据写入MySQL API接口。关键在于准确解析元数据配置，合理进行数据映射与转换，并最终通过构建和执行API请求实现数据写入。这一过程不仅提高了业务透明度和效率，也确保了不同系统间的数据无缝对接。