高效实现吉客云·奇门销售订单数据集成到MySQL

从吉客云到MySQL：销售订单数据集成最佳实践

2023-11-27 20:56:13
轻易云集成顾问-胡秀丛

吉客云·奇门数据集成到MySQL的技术实践

在本案例中，我们将重点探讨如何高效实现吉客云·奇门销售订单信息的数据集成到MySQL数据库。这个过程不仅要求我们能顺利获取并处理大量销售订单数据，还需确保数据在传输过程中不丢失，并能够快速写入目标数据库，从而保证系统的稳定与高效运行。

具体来说，本次方案（吉客云-销售订单信息查询-->BI拉伯塔-销售订单信息表）基于以下几个关键步骤和技术要点：

调用吉客云·奇门接口：首先，通过jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get API接口抓取吉客云中的最新销售订单数据信息。这一API提供了丰富且实时更新的数据源，可以为我们的分析和处理奠定坚实基础。
批量数据提取与分页处理：由于单次API调用可能返回大量数据，我们采取了分页请求的方式，确保每页的数据都能被完整、高效地提取。同时，为应对API限流问题，我们设计了一套重试机制，在遇到限制性错误时及时重新发起请求，以提高任务成功率。
自定义转换逻辑与格式适配：不同系统之间的数据结构通常存在差异，这就需要进行相应的格式转化。通过自定义转换逻辑，将吉客云·奇门中的原始JSON格式数据转换为符合MySQL表结构需求的信息，完成从源头到目的端的数据适配工作。
大规模数据写入优化：为了应对高吞吐量场景下的大规模数据写入需求，我们使用了MySQL支持的batchexecute API，实现批量插入操作。该方法不仅提升了写入效率，还有效减少了因频繁连接数据库带来的性能开销，从而加速整体处理速度。
集中监控与异常告警：整个集成过程中，通过平台提供的集中监控和告警系统，对各项任务状态及性能指标进行实时跟踪。一旦检测到异常情况，系统可立即触发告警通知，有助于迅速发现并排除故障，保障业务连续性。

通过上述技术手段，不仅可以确保所有销售订单项得到完整、准确地同步至MySQL，同时也极大提升了整体系统运行效率，让企业得以更好地利用这些重要业务数据来推动进一步发展。在接下来的部分内容中，我们将详细介绍每个步骤中涉及的具体实现细节以及注意事项。用友与CRM系统接口开发配置

调用吉客云·奇门接口获取并加工数据

在数据集成的生命周期中，第一步是从源系统获取数据并进行初步加工。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台调用吉客云·奇门接口jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get来实现这一目标。

接口配置与请求参数

首先，我们需要配置API接口的元数据，以确保请求能够正确发送并接收到所需的数据。以下是该接口的元数据配置：

{
  "api": "jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "tradeNo",
  "id": "tradeId",
  "name": "tradeNo",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field":"startModified","label":"最后修改时间（起始）","type":"string","describe":"最后修改时间（起始）","value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
    {"field":"endModified","label":"最后修改时间（截止）","type":"string","describe":"最后修改时间（截止）","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
    {"field":"tradeNo","label":"销售单号，多个用半角逗号分隔","type":"string","describe":"销售单号，多个用半角逗号分隔"},
    {"field":"pageSize","label":"每页记录数，默认50，最大1000","type":"string","describe":"每页记录数，默认50，最大1000","value":"100"},
    {"field":"pageIndex","label":"页码，0为第1页","type":"string","describe":"页码，0为第1页"},
    {"field":"hasTotal","label":"默认返回，首次调用时可以传1获取总记录数","type":"string","describe":"默认返回，首次调用时可以传1获取总记录数","value":"1"},
    {"field":"tradeStatus","label":"订单状态","type":"string","describe":"订单状态"},
    {"field":"tradeType","label":"订单类型","type":"string","describe":"订单类型"},
    {"field":"sourceTradeNos","label":"网店订单号","type":"string","describe":"网店订单号"},
    {"field":"fields", "label": "需要返回字段列表逗号分隔", "type": "string", "describe": "需要返回字段列表逗号分隔", 
     "value": "...(省略具体字段列表)..." },
    {"field": "scrollId", "label": "游标", "type": "string"}
  ],
  "autoFillResponse": true,
  "beatFlat": ["goodsDetail"]
}

数据请求与清洗

在调用API时，我们需要注意以下几个关键参数：

startModified 和 endModified: 用于指定查询的时间范围。
pageSize 和 pageIndex: 控制分页查询，每次请求的数据量和页码。
fields: 指定需要返回的字段列表，这里我们选择了一个较为全面的字段集合。

通过这些参数，我们可以灵活地控制查询范围和结果集大小，从而优化数据获取效率。

import requests
import datetime

# 设置请求URL和头信息
url = 'https://api.jackyun.com/router/rest'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}

# 设置请求参数
params = {
    'method': 'jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get',
    'timestamp': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'format': 'json',
    'app_key': 'your_app_key',
    'v': '2.0',
    'sign_method': 'md5',
}

# 设置业务参数
data = {
    'startModified': (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'endModified': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'pageSize': 100,
    'pageIndex': 0,
    'fields': "...(省略具体字段列表)..."
}

# 发起POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data)
result = response.json()

# 数据清洗与处理
if result['success']:
    trades = result['trades']

    # 对每个交易进行处理，例如过滤、转换等操作
    for trade in trades:
        # 示例：提取并打印交易编号和状态
        print(f"Trade No: {trade['tradeNo']}, Status: {trade['tradeStatus']}")
else:
    print(f"Error: {result['error_message']}")

数据转换与写入

在完成数据请求和初步清洗后，我们需要将数据转换为目标系统所需的格式，并写入到BI系统中。以下是一个简单的数据转换示例：

def transform_trade_data(trade):
    return {
        '交易编号': trade['tradeNo'],
        '订单状态': trade['tradeStatus'],
        # 添加更多字段转换逻辑...
    }

transformed_trades = [transform_trade_data(trade) for trade in trades]

# 将转换后的数据写入到目标系统，这里以伪代码示例：
write_to_bi_system(transformed_trades)

通过上述步骤，我们实现了从吉客云·奇门接口获取销售订单信息，并对其进行初步加工和转换，为后续的数据处理奠定了基础。金蝶与SCM系统接口开发配置

轻易云数据集成平台生命周期第二步：ETL转换与数据写入MySQL

在轻易云数据集成平台的生命周期中，数据转换与写入是至关重要的一步。本文将详细探讨如何将吉客云的销售订单信息通过ETL（提取、转换、加载）过程，转化为目标平台 MySQL API 接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。

数据请求与清洗

首先，从吉客云提取销售订单信息。这一步需要确保数据的完整性和准确性，包括对原始数据进行必要的清洗和预处理，以便后续的转换操作能够顺利进行。

数据转换与写入

接下来，我们进入数据生命周期的第二阶段：将清洗后的数据进行ETL转换，并通过MySQL API接口写入目标平台。

元数据配置解析

在本案例中，我们使用以下元数据配置来定义如何将销售订单信息转换并写入MySQL数据库：

{
  "api": "batchexecute",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "SQL",
  "number": "id",
  "id": "id",
  "name": "id",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "checkTotal", "label": "对账金额", "type": "string", "value": "{checkTotal}"},
    {"field": "tradeNo", "label": "订单编号", "type": "string", "value": "{tradeNo}"},
    // ... (其他字段配置)
    {"field": "goodsDetail_actualSendCount", "label": "实发数（fields加actualSendCount）", "type": "string", "value": "{goodsDetail_actualSendCount}"}
  ],
  // ... (其他配置)
}

该元数据配置定义了多个字段及其对应的类型和标签，用于指导如何将源平台的数据映射到目标平台的数据结构中。以下是几个关键字段的解析：

checkTotal 对账金额：从源数据中提取checkTotal字段，并作为字符串类型传递。
tradeNo 订单编号：从源数据中提取tradeNo字段，并作为字符串类型传递。
goodsDetail_actualSendCount 实发数：从源数据中提取goodsDetail_actualSendCount字段，并作为字符串类型传递。

SQL语句生成

根据元数据配置中的主语句，我们生成用于插入MySQL数据库的SQL语句：

REPLACE INTO tradenotsensitiveinfos_list_get (
    checkTotal, tradeNo, otherFee, chargeCurrency, accountName, payType, payNo, sellerMemo,
    buyerMemo, appendMemo, tradeFrom, register, seller, auditor, reviewer, estimateWeight,
    packageWeight, tradeCount, goodsTypeCount, freezeReason, abnormalDescription,
    onlineTradeNo, goodslist, gmtCreate, gmtModified, stockoutNo, confirmTime,
    departName, lastShipTime, payStatus, chargeCurrencyCode,
    chargeExchangeRate, tradeStatus, grossProfit,
    estimateVolume, customerTypeName,
    customerGradeName,
    customerTags,
    customerCode,
    customerDiscount,
    specialReminding,
    blackList,
    tradeTime,
    country,
    state,
    city,
    district,
    town,
    zip,
    payTime,
    countryCode,
    cityCode,
    invoiceType,
    payerName,
    payerRegno,
) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)

上述SQL语句通过占位符（?）来表示需要插入的数据，这些占位符将在实际执行时被相应的数据值替换。

执行API调用

最后，通过API调用将生成的SQL语句发送到MySQL数据库，实现数据的批量插入。具体步骤如下：

准备请求参数：根据元数据配置，将清洗后的源数据映射到请求参数中。
发送请求：调用MySQL API接口，发送包含SQL语句和请求参数的HTTP请求。
处理响应：接收并处理API响应，确认数据是否成功写入数据库。

例如，使用Python代码实现API调用：

import requests

url = 'http://your-mysql-api-endpoint'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
  'api': 'batchexecute',
  'effect': 'EXECUTE',
  'method': 'SQL',
  'number': 'id',
  'id': 'id',
  'name': 'id',
  'request': [
      {'field': 'checkTotal', 'value': check_total},
      {'field': 'tradeNo', 'value': trade_no},
      # ... (其他字段)
      {'field': 'goodsDetail_actualSendCount', 'value': actual_send_count}
   ],
   # ... (其他参数)
}

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

if response.status_code == 200:
   print('Data inserted successfully')
else:
   print('Failed to insert data:', response.text)

通过上述步骤，我们实现了从吉客云提取销售订单信息，经过ETL转换后，通过MySQL API接口将其写入目标平台。这一过程不仅确保了数据的一致性和完整性，还极大提升了业务处理效率。打通钉钉数据接口

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接口配置与请求参数

数据请求与清洗

数据转换与写入

轻易云数据集成平台生命周期第二步：ETL转换与数据写入MySQL

数据请求与清洗

数据转换与写入

元数据配置解析

SQL语句生成

执行API调用

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