聚水潭数据集成到MySQL:实现高效采购退货管理
为提升企业在采购退货管理中的数据处理效率,本文将分享一个具体的系统对接案例——通过轻易云数据集成平台,将聚水潭的采购退货单成功集成到MySQL数据库中。本次集成项目命名为“聚水潭-采购退货单-->BI斯莱蒙-采购退货表”。
任务目标与挑战
本次项目需要解决如下技术难题:
- 如何确保集成过程中不漏单:利用定时抓取机制和可靠的数据质量监控,保证每一笔订单都能准确无误地同步至MySQL。
- 大量数据快速写入到MySQL:充分运用平台支持的高吞吐量能力,实现大批量数据的实时、高效写入。
- 调用聚水潭接口
/open/purchaseout/query
进行分页采集:设计合理的数据抓取逻辑,以便从源系统持续获取最新动态数据。
方案实施细节
整个过程从配置、执行再定义出错处理机制都经过精心设计。首先,通过调用聚水潭提供的API接口来捕获所需的采购退货信息,然后根据业务需求进行预处理及格式转换,为后续导入步骤做准备。依赖于可视化的数据流设计工具,我们生成了清晰且可追溯的数据转换流程图告,使得调试与维护简单直观。
为了保障稳定性以及性能表现,还特别设置了针对接口限流、异常检测和重试等特殊场景下应对措施。此外,引入统一监控视图和集中告警系统,可以实时跟踪任务状态,从而及时发现并解决潜在问题。这些特点使得整个流程更加透明、可控,不仅显著提高了工作效率,也降低了可能出现的数据风险。
接下来,我们将详细解析如何逐步实现该项目,包括具体操作步骤以及代码示例。
调用聚水潭接口/open/purchaseout/query获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步中,调用源系统接口获取数据是至关重要的一环。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭接口 /open/purchaseout/query
获取采购退货单数据,并进行必要的数据加工。
接口配置与请求参数
首先,我们需要配置元数据以便正确调用聚水潭的API接口。以下是该接口的元数据配置:
{
"api": "/open/purchaseout/query",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "io_id",
"id": "io_id",
"name": "io_id",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"page_index","label":"第几页","type":"string","describe":"第几页,从第一页开始,默认1","value":"1"},
{"field":"page_size","label":"每页多少条","type":"string","describe":"每页多少条,默认30,最大50","value":"30"},
{"field":"modified_begin","label":"修改起始时间","type":"string","describe":"修改起始时间,和结束时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空","value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
{"field":"modified_end","label":"修改结束时间","type":"string","describe":"修改结束时间,和起始时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
{"field":"so_ids","label":"指定线上订单号","type":"string","describe":"指定线上订单号,和时间段不能同时为空"},
{"field":"status","label":"单据状态","type":"string","describe":"单据状态,Confirmed=生效,WaitConfirm待审核,Creating=草拟,Archive=归档,Cancelled=作废","value":"Confirmed"},
{"field":"io_ids","label":"采购退货单号列表","type":"string","describe":"最大30"}
],
"autoFillResponse": true,
"beatFlat": ["items"],
"delay": 900
}
请求参数详解
- page_index: 指定请求的页码,从第一页开始。默认值为1。
- page_size: 每页返回的数据条数。默认值为30,最大值为50。
- modified_begin: 数据修改的起始时间。与
modified_end
必须同时存在且间隔不超过七天。 - modified_end: 数据修改的结束时间。与
modified_begin
必须同时存在且间隔不超过七天。 - so_ids: 指定线上订单号,可选参数,与时间段参数不可同时为空。
- status: 单据状态。默认值为
Confirmed
(生效)。 - io_ids: 指定采购退货单号列表,可选参数。
数据请求与清洗
在配置好元数据后,通过轻易云平台发起POST请求获取采购退货单数据。由于平台支持全异步操作,可以有效地提高请求效率并减少等待时间。
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
# 定义API URL和请求头
api_url = 'https://api.jushuitan.com/open/purchaseout/query'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
# 获取当前时间和上次同步时间
current_time = datetime.now()
last_sync_time = current_time - timedelta(days=7)
# 构建请求体
payload = {
'page_index': '1',
'page_size': '30',
'modified_begin': last_sync_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
'modified_end': current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
'status': 'Confirmed'
}
# 发起POST请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
# 检查响应状态码并处理响应数据
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# 数据清洗与转换逻辑
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
数据转换与写入
获取到原始数据后,需要对其进行清洗和转换,以便符合目标系统(如BI斯莱蒙)的要求。在轻易云平台中,可以利用内置的数据转换工具实现这一过程。例如,将嵌套的 items
字段扁平化处理:
def flatten_items(data):
flat_data = []
for record in data.get('items', []):
flat_record = {
'io_id': record.get('io_id'),
# 添加其他需要的字段映射
}
flat_data.append(flat_record)
return flat_data
cleaned_data = flatten_items(data)
最后,将清洗后的数据写入目标系统。这一步可以通过轻易云平台提供的数据写入功能实现,无需手动编写复杂的代码。
通过上述步骤,我们成功地完成了从聚水潭接口获取采购退货单数据,并进行了必要的数据清洗和转换,为后续的数据分析和处理打下了坚实基础。
数据转换与写入目标平台 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,并转为目标平台 MySQL API 接口所能够接收的格式,最终写入目标平台。本文将深入探讨这一过程中的技术细节,特别是如何利用元数据配置来实现这一目标。
元数据配置解析
元数据配置是实现数据转换和写入的关键。以下是一个典型的元数据配置示例:
{
"api": "batchexecute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "SQL",
"number": "id",
"id": "id",
"name": "id",
"idCheck": true,
"request": [
{"field": "id", "label": "主键", "type": "string", "value": "{io_id}-{items_ioi_id}"},
{"field": "io_id", "label": "退货单号", "type": "string", "value": "{io_id}"},
{"field": "io_date", "label": "退货日期", "type": "string", "value": "{io_date}"},
{"field": "status", "label": "状态",
"type": "string",
"describe":"Confirmed:生效,WaitConfirm:待审核,Creating:草拟,Cancelled:作废,OuterConfirming:外部确认中,Delete:取消",
"value":"{status}"
},
// 更多字段...
],
// 主语句
{
"field":"main_sql",
"label":"主语句",
"type":"string",
"describe":"SQL首次执行的语句,将会返回:lastInsertId",
"value":"REPLACE INTO purchaseout_query(id, io_id, io_date, status, so_id, f_status, warehouse, receiver_name, receiver_mobile, receiver_state, receiver_city, receiver_district, receiver_address, wh_id, remark, modified, po_id, wms_co_id, seller_id, labels, wave_id, logistics_company, lc_id, l_id, archived, creator_name, lock_wh_id, lock_wh_name,out_io_id ,items_ioi_id ,items_sku_id ,items_name ,items_properties_value ,items_qty ,items_cost_price ,items_cost_amount ,items_i_id ,items_remark ,items_io_id ,items_co_id ,items_batch_no ,sns_sku_id,sns_sn) VALUES"
},
{"field":"limit","label":"limit","type":"string","value":"1000"}
}
数据请求与清洗
在进行ETL转换之前,需要先从源平台请求并清洗数据。这个过程通常包括以下步骤:
- 数据请求:从源系统获取原始数据。
- 数据清洗:对原始数据进行预处理,如去除无效数据、填补缺失值等。
数据转换与写入
一旦完成了数据请求与清洗,就可以进入数据转换与写入阶段。以下是具体步骤:
-
字段映射:根据元数据配置,将源系统的数据字段映射到目标系统所需的字段。例如:
{"field": "id", "label": "主键", ...}
表示将io_id
和items_ioi_id
拼接成新的主键id
。{"field": "status", ...}
表示将源系统中的状态字段映射到目标系统中的状态字段,并进行必要的值转换。
-
生成SQL语句:根据映射后的字段生成相应的SQL语句。元数据配置中的
main_sql
字段定义了SQL语句模板,例如:REPLACE INTO purchaseout_query(id, io_id, io_date,...) VALUES (?, ?, ?, ...)
-
批量执行:利用API接口批量执行生成的SQL语句,将转换后的数据写入目标MySQL数据库。API接口配置如下:
{ "api":"batchexecute", "effect":"EXECUTE", "method":"SQL" }
技术案例分析
假设我们需要将聚水潭-采购退货单的数据集成到BI斯莱蒙-采购退货表中,具体操作如下:
-
获取源数据: 从聚水潭系统中获取采购退货单的数据,这些数据可能包含多个字段,如
io_id
,io_date
,status
, 等。 -
清洗和转换: 使用元数据配置对这些字段进行清洗和转换。例如,将
io_date
转换为标准日期格式,将状态值从字符串转换为对应的枚举值等。 -
生成并执行SQL语句: 根据清洗和转换后的数据生成相应的SQL插入或更新语句,并通过API接口批量执行这些语句,将处理后的数据写入BI斯莱蒙系统中的MySQL数据库。
通过上述步骤,可以高效地完成从源平台到目标平台的数据集成,实现不同系统间的数据无缝对接。这不仅提高了业务流程的透明度和效率,也确保了各个环节的数据一致性和准确性。