案例分享：汤臣倍健营销云数据集成到SQL Server —— 退货入库-广元跃泰
在本案例中，我们探讨了如何将汤臣倍健营销云的数据高效地集成到SQL Server中，以实现退货入库-广元跃泰方案。通过调用/erp/api/order/query/saleReturnOrder接口抓取相关数据，并使用高性能的批量写入技术，将大量的数据准确地导入SQL Server数据库。
首先，为确保从汤臣倍健营销云获取的销售退货订单数据不漏单，我们设计了一套定时触发机制，定期可靠地调用上述API接口，实时监控和记录每个请求与响应状态。此外，通过处理分页和限流问题，使得系统能够稳健运行，即使面对大规模数据也不会出现超时或丢失情况。
为了解决两端系统之间可能存在的数据格式差异问题，在集成过程中，还针对性地对接收自汤臣倍健营销云的数据进行了预处理。特别是在映射字段、日期格式转换等方面进行优化，以保证最终导入 SQL Server 的数据完全符合业务需求并能被正确解析。
当完成初步处理后，大量数据需快速写入 SQL Server 数据库。我们采用了批量插入 (insert) 技术，不仅大幅度提升写入速度，同时保障操作的原子性和一致性。在这过程中，对于任何异常状况如网络断开、权限不足等，我么实现了完善的错误重试机制以及详细的日志记录。这不仅方便后续排查，还能提供全面报告以供分析与改进之用。
通过轻易云平台全透明可视化操作界面，每一步骤都清晰展示，从而极大提高透明度，加快故障排除效率。本方案体现了强大的架构设计，以及精细化运维管理能力，是一个成功实践企业级复杂系统对接的新标杆。
调用源系统汤臣倍健营销云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。本文将深入探讨如何通过调用汤臣倍健营销云的接口/erp/api/order/query/saleReturnOrder来获取退货订单数据，并对其进行初步加工。
接口调用配置
首先，我们需要配置API接口的调用参数。根据元数据配置，接口使用POST方法，以下是主要的请求参数：
tenantId（经销商id）：必填项，用于标识经销商。yxyNumber（营销云销售订单号）：可选项，传此参数时其他条件无效。number（系统订单号）：可选项，传此参数时其他条件无效。status（订单状态）：用于筛选订单状态，0表示未审核，1表示已审核（已出库）。beginTime和endTime：用于时间范围查询，格式为0000-00-00或0000-00-00 00:00:00。pageNo和pageSize：用于分页查询，默认值分别为1和30。timeType：时间段标志，0表示创建时间（默认），1表示最后更新时间。
请求示例
以下是一个完整的请求示例：
{
"tenantId": "34cc4109705e4c058b7b3b0352e57d31",
"status": "1",
"beginTime": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"endTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"pageNo": "1",
"pageSize": "100",
"timeType": "0"
}在这个示例中，我们指定了经销商ID、订单状态、时间范围以及分页信息。注意这里使用了占位符来动态替换同步时间。
数据清洗与转换
获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以便后续处理。主要步骤包括：
- 字段映射：将源系统中的字段映射到目标系统所需的字段。例如，将源系统的订单ID映射到目标系统的相应字段。
- 数据过滤：根据业务需求过滤掉不必要的数据。例如，只保留已审核且在指定时间范围内的订单。
- 格式转换：将日期、金额等字段转换为目标系统所需的格式。
示例代码
以下是一个简单的数据清洗与转换示例代码：
import requests
import json
from datetime import datetime
# 配置API请求参数
api_url = "https://example.com/erp/api/order/query/saleReturnOrder"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
payload = {
"tenantId": "34cc4109705e4c058b7b3b0352e57d31",
"status": "1",
"beginTime": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
"endTime": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
"pageNo": "1",
"pageSize": "100",
"timeType": "0"
}
# 调用API接口获取数据
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
data = response.json()
# 数据清洗与转换
cleaned_data = []
for order in data["orders"]:
cleaned_order = {
"order_id": order["id"],
"order_number": order["number"],
# 添加更多字段映射和转换逻辑
}
cleaned_data.append(cleaned_order)
# 输出清洗后的数据
print(json.dumps(cleaned_data, indent=4))在这个示例中，我们首先配置了API请求参数，然后调用接口获取原始数据。接着，对返回的数据进行清洗和转换，将其整理成目标系统所需的格式。
小结
通过上述步骤，我们成功地从汤臣倍健营销云接口获取了退货订单数据，并对其进行了初步加工。这为后续的数据写入和进一步处理奠定了基础。在实际应用中，可以根据具体业务需求进一步优化和扩展这些操作。
轻易云数据集成平台ETL转换与写入SQL Server API接口
在轻易云数据集成平台的生命周期中，数据转换与写入是关键步骤之一。本文将详细探讨如何将源平台的数据通过ETL（Extract, Transform, Load）过程转换为目标平台SQL Server API接口能够接收的格式，并最终写入目标平台。
元数据配置解析
根据提供的元数据配置，我们需要处理两个主要部分：主表参数和扩展表参数。这些参数将通过POST方法发送至SQL Server API接口。
主表参数配置
主表参数包含以下字段：
- 单号编号（djbh）：唯一标识单据的编号。
- 单据类型（djlx）：表示单据类型，这里固定为“XHH”。
- 日期（rq）：单据审核日期，格式化为字符串。
- 时间（ontime）：单据审核时间，格式化为字符串。
- 单位内码（wldwid）：客户单位的内码。
- 含税金额（hsje）：单据的含税总金额。
- 备注（beizhu）：备注信息。
- 原始单号（webdjbh）：原始单据编号。
这些字段通过main_params对象进行传递，并在SQL语句中映射到相应的数据库字段。
扩展表参数配置
扩展表参数包含以下字段：
- 单号（djbh）：与主表中的单号一致，用于关联主表和扩展表。
- 序号（dj_sn）：扩展表中的序号，用于区分不同记录。
- 商品内码（spid）：商品的唯一标识，通过查找获取。
- 仓库编号（ckid）：商品所在仓库的编号。
- 批号（pihao）、效期（sxrq）、生产日期（baozhiqi）：分别表示商品的批次信息、有效期和生产日期。
- 数量（shl）、含税价（hshj）、含税金额（hsje）：商品的数量、含税价格和含税总金额。
- 相关单号（xgdjbh）、相关序号（recnum）：用于关联原始退货或采购退货等信息。
- 组织ID（hzid）、仓库名称（ckname）：组织标识和仓库名称。
这些字段通过extend_params_1数组对象进行传递，并在SQL语句中映射到相应的数据库字段。
数据转换与写入过程
-
数据提取与清洗
- 从源系统提取数据并进行必要的清洗，如去除无效字符、格式化日期时间等。
-
数据转换
- 根据元数据配置，将提取的数据映射到目标格式。例如，将日期格式化为字符串，将金额字段转换为浮点数等。
-
构建请求对象
- 根据元数据中的
request部分，构建POST请求对象。包括主表参数和扩展表参数，确保每个字段都正确映射并赋值。
- 根据元数据中的
-
发送请求
- 使用HTTP POST方法将构建好的请求对象发送至SQL Server API接口。确保请求头和请求体符合API要求。
-
处理响应
- 接收并处理API响应，检查是否有错误发生。如果有错误，根据错误信息进行调试和修正。
示例代码
以下是一个简化示例，展示如何使用Python构建并发送请求：
import requests
import json
from datetime import datetime
# 示例数据
data = {
"number": "123456",
"auditTime": datetime.now(),
"extCusCode": "C001",
"itemList": [
{
"taxlastmoney": 100.0,
"depotNo": "D001",
"_Flot": "BATCH001",
"_Fexp": "2023-12-31",
"_Fmfg": "2023-01-01",
"opernumber": 10,
"taxunitprice": 10.0
}
],
"remark": "Test remark",
"othernumber": "654321"
}
# 构建主表参数
main_params = {
"djbh": data["number"],
"djlx": "XHH",
"rq": data["auditTime"].strftime("%Y-%m-%d"),
"ontime": data["auditTime"].strftime("%H:%M:%S"),
"wldwid": data["extCusCode"],
"hsje": sum(item["taxlastmoney"] for item in data["itemList"]),
"beizhu": data["remark"],
"webdjbh": data["othernumber"]
}
# 构建扩展表参数
extend_params_1 = []
for idx, item in enumerate(data["itemList"], start=1):
extend_params_1.append({
"djbh": data["number"],
"dj_sn": str(idx),
# 假设这里已经通过某种方式查找到spid
"spid": f"SPID{idx}",
"ckid": item["depotNo"],
"pihao": item["_Flot"],
"sxrq": item["_Fexp"],
# 其他字段类似处理...
# ...
})
# 构建最终请求体
request_body = {
"main_params": main_params,
"extend_params_1": extend_params_1
}
# 发送请求
response = requests.post(
url="http://target-sql-server-api/insert",
headers={"Content-Type":"application/json"},
data=json.dumps(request_body)
)
# 检查响应
if response.status_code == 200:
print("Data inserted successfully")
else:
print(f"Error: {response.text}")以上示例展示了如何根据元数据配置构建POST请求，并将其发送至SQL Server API接口。实际应用中，需要根据具体业务逻辑进行调整和优化。
