SQL Server到MySQL数据集成案例分析

在数据流动和处理的过程中，如何高效、准确地实现不同数据库系统之间的数据对接，是每一位系统集成顾问常面对的技术难题。本文将聚焦于一个实际运行的方案——“13--巨益OMS-唯品配货通知单明细表-->Mysql-唯品配货通知单明细表-vipdispatchorderdetail_z”，详细分享从SQL Server到MySQL的数据集成案例。

集成背景与挑战

为了满足特定业务需求，我们需要将巨益OMS系统中的唯品配货通知单明细表数据同步到MySQL数据库中。在这一过程中，需要解决以下几个关键问题：

1. 如何确保在高吞吐量下实现大批量数据的快速写入。
2. 在抓取和写入过程中，如何有效监控并保证数据质量。
3. 处理源端(SQL Server)与目标端(MySQL)之间的数据格式差异及接口调用问题。

技术要点解析

1. API接口设计：

   • 获取数据（SQL Server）：使用标准查询语句 SELECT 从 唯品配货通知单明细表 获取所需数据。
   • 写入数据（MySQL）：通过 MySQL 提供的批量执行API batchexecute 实现大批量、快速的数据插入。

2. 分页和限流机制： 为了防止一次性拉取过多记录导致性能瓶颈或超时，我们采用分段分页获取方式，每次仅抓取一定数量的数据，并实时限流，确保整体任务稳定运行。

3. 自定义转换逻辑： 数据库间可能存在字段名称、类型等方面的不一致，因此我们内置了自定义转换规则，以适应两者之间的数据结构差异。例如，将日期时间戳从 SQL Server 的'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' 转换为符合 MySQL 格式要求 'YYYYMMDDHHMMSS' 进行存储。

4. 监控与告警体系： 在整个流程中，我们构建了一套集中化监控和告警机制。从任务启动、执行进度，到最终完成情况，全程可视化跟踪。另外，当探测到异常情况，如接口响应失败或格式不匹配错误，即时触发告警并自动重试，提高可靠性与容错能力。

5. 质量控制与异常处理: 配置了全面的数据质量检测策略，对每个导出文件设立校验步骤，比如检查空值、不一致值等。同时针对潜在异常，如网络波动引起连接断开，通过捕获重试机制减少人为干预，实现无缝恢复

   调用SQL Server接口select获取并加工数据

在数据集成的生命周期中，第一步是从源系统调用接口获取数据。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用SQL Server接口select获取并加工数据。

元数据配置解析

元数据配置是实现数据请求与清洗的关键。以下是我们使用的元数据配置：

{
  "api": "select",
  "effect": "QUERY",
  "method": "SQL",
  "number": "Id",
  "id": "Id",
  "request": [
    {
      "field": "main_params",
      "label": "主参数",
      "type": "object",
      "describe": "111",
      "children": [
        {"field": "offset", "label": "offset", "type": "int"},
        {"field": "fetch", "label": "fetch", "type": "int", "value": "5000"},
        {"field": "CreateDateBegin", 
         "label": "创建日期（开始时间）", 
         "type": "string", 
         "value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"
        },
        {"field": 
            "CreateDateEnd", 
            "label":"创建日期（结束时间）", 
            "type":"string", 
            "value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"
        }
      ]
    }
  ],
  ...
}

数据请求与清洗

1. API调用：我们使用select API来执行SQL查询。这种方法适用于需要从数据库中提取特定信息的场景。

2. 查询效果：effect字段定义了查询的效果，这里设置为QUERY，表示我们要进行的是查询操作。

3. 方法类型：method字段指定了方法类型为SQL，意味着我们将执行一条SQL语句。

4. 分页参数：为了处理大规模数据，我们使用了分页技术。通过设置offset和fetch参数，可以控制每次查询返回的数据量。默认情况下，fetch值为5000条记录。

5. 时间范围过滤：为了确保只提取需要的数据，我们使用了两个时间参数：

   • CreateDateBegin: 数据创建的开始时间，默认值为上次同步时间。
   • CreateDateEnd: 数据创建的结束时间，默认值为当前时间。

6. 主查询语句：主查询语句定义了具体的SQL查询逻辑：

   select Id, CreateDate, DispatchOrderId, ProductId, ProductCode, ProductName, SkuId, SkuCode, SkuName, VipSkuCode, NoticeQty, OutQty, SendQty, SupplyPrice, DispatchOrderCode, PickingCode, BoxCode, WarehousingTime, PoCode, ScheduleId, ScheduleName, ScheduleCode, WarehouseDeliveryTime, IsSpecial, InVirtualWarehouseId, InVirtualWarehouseName, IsAbnormal, IsOutOfStock, DeliveryDate, CombProductCode, CombProductName, CombQuantity, IsCombProduct, CombProductId, UniqueCode, ExtendProps from vipDispatchOrderDetail where CreateDate >= :CreateDateBegin and CreateDate <= :CreateDateEnd order by Id offset :offset rows fetch next :fetch rows only

实际应用案例

在实际应用中，我们可以通过以下步骤实现从SQL Server获取并加工数据：

1. 配置请求参数：

   • 设置分页参数，如初始的offset为0。
   • 设置时间范围参数，如CreateDateBegin和CreateDateEnd。

2. 执行SQL查询：

   • 使用上述主查询语句，通过API调用执行SQL查询。
   • 将结果存储在临时表或内存中，以便后续处理。

3. 处理分页结果：

   • 检查返回结果的记录数，如果等于fetch值，则继续下一页查询（offset增加）。
   • 如果返回结果少于fetch值，则说明已经到达最后一页。

4. 数据清洗与转换：

   • 对获取的数据进行必要的清洗和转换，例如格式化日期、去除重复记录等。

5. 写入目标系统：

   • 将清洗后的数据写入目标系统（如MySQL）。

通过以上步骤，我们可以高效地从SQL Server中提取并加工所需的数据，为后续的数据转换与写入打下坚实基础。

数据集成与ETL转换：从巨益OMS到MySQL的唯品配货通知单明细表

在数据集成的生命周期中，数据转换和写入是关键的一步。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台将源平台巨益OMS的数据进行ETL转换，并最终写入目标平台MySQL中的唯品配货通知单明细表。

数据请求与清洗

在数据请求与清洗阶段，我们已经从巨益OMS获取了所需的数据。这些数据需要经过清洗和初步处理，以确保其格式和内容符合目标平台的要求。接下来，我们将进入第二个阶段，即数据转换与写入。

数据转换与写入

为了实现数据从巨益OMS到MySQL的顺利迁移，我们需要对数据进行ETL（Extract, Transform, Load）处理。以下是详细步骤：

1. 定义API接口配置 我们使用了一个名为batchexecute的API接口，该接口支持批量执行SQL语句。元数据配置如下：

   {
      "api": "batchexecute",
      "effect": "EXECUTE",
      "method": "SQL",
      "idCheck": true,
      "request": [
          {"field": "Id", "label": "Id", "type": "int", "value": "{Id}"},
          {"field": "CreateDate", "label": "CreateDate", "type": "datetime", "value": "{CreateDate}", "default":"1970-01-01 00:00:00"},
          {"field": "DispatchOrderId", "label": "DispatchOrderId", "type": "int", "value": "{DispatchOrderId}"},
          {"field": "ProductId", "label": "ProductId", "type": "string", "value": "{ProductId}"},
          {"field": "ProductCode", "label": "ProductCode", "type": "string", "value": "{ProductCode}"},
          {"field": ...},
          ...
      ],
      ...
   }

2. 构建SQL语句 在otherRequest部分，我们定义了主SQL语句以及批量操作的限制条件：

   {
      ...
      {"field":"main_sql","label":"主语句","type":"string","describe":"111","value":"REPLACE INTO vipdispatchorderdetail_z (Id, CreateDate, DispatchOrderId, ProductId, ProductCode, ProductName, SkuId, SkuCode, SkuName, VipSkuCode, NoticeQty, OutQty, SendQty, SupplyPrice, DispatchOrderCode, PickingCode, BoxCode, WarehousingTime, PoCode, ScheduleId, ScheduleName, ScheduleCode, WarehouseDeliveryTime, IsSpecial, InVirtualWarehouseId, InVirtualWarehouseName, IsAbnormal, IsOutOfStock, DeliveryDate, CombProductCode, CombProductName, CombQuantity, IsCombProduct, CombProductId, UniqueCode, ExtendProps) VALUES"},
      {"field":"limit","label":"limit","type":"string","describe":"111","value":"1000"}
   }

3. 字段映射与默认值处理 每个字段都进行了详细的映射。例如，CreateDate字段如果为空，则会被赋予默认值1970-01-01 00:00:00：

   {
      ...
      {"field":"CreateDate","label":"CreateDate","type":"datetime","value":"{CreateDate}","default":"1970-01-01 00:00:00"},
      ...
   }

4. 执行批量操作 配置完成后，系统会根据配置生成批量执行的SQL语句，并通过API接口将数据写入MySQL数据库中。具体操作如下：

   • 系统首先检查每条记录的唯一性（通过idCheck参数）。
   • 然后根据配置生成REPLACE INTO SQL语句，将每条记录插入或更新到目标表中。
   • 批量执行时，每次最多处理1000条记录（通过limit参数）。

技术要点

1. 全异步处理 轻易云平台采用全异步处理机制，确保高效的数据传输和转换。即使面对大规模的数据，也能保证系统性能不受影响。

2. 多种异构系统支持 平台能够无缝对接不同类型的系统，实现跨平台的数据集成。在本案例中，我们实现了从巨益OMS到MySQL的顺利迁移。

3. 实时监控与透明化管理 整个ETL过程在轻易云平台上具有高度透明性，用户可以实时监控每个环节的数据流动和处理状态，确保数据准确性和及时性。

通过上述步骤，我们成功地将巨益OMS中的唯品配货通知单明细表数据转换并写入到了目标平台MySQL中。这一过程不仅验证了轻易云平台在数据集成方面的强大功能，也展示了其在实际应用中的高效性和可靠性。