ETL技术实现：将聚水潭数据导入MySQL

  • 轻易云集成顾问-叶威宏

聚水潭数据集成到MySQL的技术案例分享

在实际业务场景中，快速、高效地将聚水潭平台上的商品信息同步至企业内部数据库是许多企业提高运作效率、实现数据统一管理的关键任务之一。本次技术案例将详细介绍如何使用轻易云数据集成平台，将聚水潭(API: /open/sku/query)的数据批量导入到MySQL数据库(API: execute)，并确保整个过程具备高吞吐量、实时监控和异常处理机制。

首先，我们需解决以下几个核心问题：

  1. 定时可靠抓取聚水潭接口数据： 通过自定义调度任务，定期调用聚水潭API /open/sku/query 获取最新商品信息，并处理分页和限流问题，确保不会因单次请求限制导致的数据遗漏。

  2. 大量数据快速写入到MySQL： 利用轻易云高吞吐量的数据写入能力，将从聚水潭获取的大量商品信息以最快速度、安全可靠地批量插入至MySQL数据库，以提升整体数据集成效率。

  3. 应对数据格式差异及转换： 由于来源与目标系统的数据结构不同，需要在传输过程中进行自定义转换逻辑，以保证两者之间的无缝衔接。同时，通过定制化映射规则，对齐字段的表征方式和类型。

  4. 实时监控与告警系统支持： 集中的监控平台帮助我们即时跟踪每一个集成任务的状态，并且提供告警功能，当出现任何异常或性能瓶颈时，即可立即通知相关人员进行干预和调整，保障流程稳定运行。

  5. 错误重试机制及日志记录： 针对可能发生的网络故障或接口调用失败等情况，设计健壮性的错误重试机制。完整的日志记录功能不仅有助于追溯历史操作，还能为后续优化方案提供重要依据。

这些措施能够确保我们利用轻易云数据集成平台成功实现从聚水潭至MySQL的数据对接，在最大程度上提高了业务透明度和效率。下一步具体实施过程中，我们将逐一解决上述核心问题，并展示具体配置步骤与注意事项。 金蝶与MES系统接口开发配置

调用聚水潭接口/open/sku/query获取并加工数据的技术案例

在数据集成过程中，调用源系统的API接口是至关重要的一步。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的商品信息查询接口/open/sku/query，并对获取的数据进行加工处理。

接口概述

聚水潭的商品信息查询接口/open/sku/query主要用于查询商品的详细信息。该接口采用POST方法，支持分页查询，并且需要传递修改时间范围以限定查询结果。以下是该接口的元数据配置：

{
  "api": "/open/sku/query",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "sku_id",
  "id": "sku_id",
  "name": "sku_id",
  "request": [
    {
      "field": "page_index",
      "label": "开始页",
      "type": "string",
      "describe": "第几页，从第一页开始，默认1",
      "value": "1"
    },
    {
      "field": "page_size",
      "label": "页行数",
      "type": "string",
      "describe": "每页多少条，默认30，最大50",
      "value": "50"
    },
    {
      "field": "modified_begin",
      "label": "修改开始时间",
      "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，与商品编码不能同时为空",
      "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，与商品编码不能同时为空",
      "value": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
    }
  ],
  “autoFillResponse”: true
}

请求参数配置

在调用该接口时，需要配置以下请求参数：

  • page_index: 查询的开始页，从第一页开始。
  • page_size: 每页返回的数据条数，默认30条，最大50条。
  • modified_begin: 修改起始时间，用于限定查询范围。
  • modified_end: 修改结束时间，用于限定查询范围。

这些参数确保了我们可以分页获取在指定时间范围内被修改过的商品信息。

数据请求与清洗

  1. 数据请求：通过轻易云平台，我们可以配置定时任务来自动调用该接口。例如，每天凌晨执行一次，以获取前一天所有被修改过的商品信息。通过设置modified_begin和modified_end参数，我们可以精准控制查询范围。

  2. 数据清洗：在获取到原始数据后，需要对数据进行清洗和预处理。这包括但不限于：

    • 去除重复记录：根据sku_id去重。
    • 数据格式转换：将日期、价格等字段转换为统一格式。
    • 数据完整性检查：确保每条记录包含必要的信息，如SKU编号、名称、价格等。

数据转换与写入

经过清洗后的数据需要进一步转换，以便写入目标系统（如BI彩度的商品信息表）。这一步通常包括以下操作：

  • 字段映射：将聚水潭返回的数据字段映射到目标系统所需的字段。例如，将聚水潭的SKU编号映射到BI彩度中的商品ID。
  • 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，将字符串类型的价格转换为数值类型。
  • 批量写入：为了提高效率，可以将处理后的数据分批次写入目标系统。

实践案例

假设我们需要每天同步前一天所有被修改过的商品信息，可以按照以下步骤进行配置：

  1. 设置定时任务：

    {
 “schedule”: “0 0 * * *”, // 每天凌晨执行
 “task”: “call_api_and_process_data”
}

  2. API调用配置：

    {
 “api”: “/open/sku/query”,
 “method”: “POST”,
 “request”: {
   “page_index”: “1”,
   “page_size”: “50”,
   “modified_begin”: “{{yesterday_start|datetime}}”,
   “modified_end”: “{{yesterday_end|datetime}}”
 }
}

  3. 数据清洗与转换：

    • 去重、格式转换、完整性检查。
    • 字段映射和类型转换。

  4. 批量写入目标系统：

    {
 “target_system”: “BI彩度”,
 “table”: “商品信息表”,
 “data_batch_size”: 100 // 每次写入100条记录
}

通过上述步骤，我们可以实现从聚水潭到BI彩度的数据无缝集成，并确保数据的一致性和完整性。这不仅提高了业务透明度，还大大提升了工作效率。 打通金蝶云星空数据接口

数据转换与写入MySQL API接口的技术实现

在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）过程是关键步骤之一。本文将详细探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换，转为目标平台MySQL API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。

元数据配置解析

首先，我们需要了解元数据配置，这是实现数据转换和写入的基础。以下是元数据配置的主要内容：

{
  "api": "execute",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "number": "id",
  "id": "id",
  "name": "id",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {
      "field": "main_params",
      "label": "主参数",
      "type": "object",
      "describe": "对应主语句内的动态参数",
      ...
    }
  ],
  ...
}

该配置文件定义了API接口调用的相关信息，包括请求方法、参数类型和字段映射等。我们重点关注request字段下的main_params，它包含了所有需要传递给MySQL API接口的数据字段。

数据转换逻辑

在进行数据转换时，我们需要将源平台的数据映射到目标平台所需的数据格式。这一过程涉及多个字段的处理和转换。以下是一个示例代码片段，展示了如何进行字段映射：

def transform_data(source_data):
    transformed_data = {
        'sku_id': source_data['sku_id'],
        'i_id': source_data['i_id'],
        'name': source_data['name'],
        'short_name': source_data['short_name'],
        'sale_price': source_data['sale_price'],
        'cost_price': source_data['cost_price'],
        'properties_value': source_data['properties_value'],
        'c_id': source_data['c_id'],
        'category': source_data['category'],
        'enabled': source_data['enabled'],
        'weight': source_data['weight'],
        'market_price': source_data['market_price'],
        'brand': source_data['brand'],
        'supplier_id': source_data['supplier_id'],
        'supplier_name': source_data['supplier_name'],
        'modified': source_data['modified'],
        'sku_code': source_data['sku_code'],
        ...
    }
    return transformed_data

在这个函数中，我们将源数据中的每个字段映射到目标数据中的相应字段。这一步确保了数据格式符合MySQL API接口的要求。

构建SQL语句

元数据配置中的otherRequest字段定义了要执行的SQL语句：

{
  "field": "main_sql",
  "label": "主语句",
  "type": "string",
  ...
}

具体SQL语句如下：

REPLACE INTO sku_query (sku_id, i_id, name, short_name, sale_price, cost_price, properties_value, c_id, category, enabled, weight, market_price, brand, supplier_id, supplier_name, modified, sku_code, supplier_sku_id, supplier_i_id, vc_name, sku_type, creator, created, remark, item_type, stock_disabled, unit, shelf_life, labels, production_licence,l,w,h,is_series_number,
other_price_1,
other_price_2,
other_price_3,
other_price_4,
other_price_5,
other_1,
other_2,
other_3,
other_4,
other_5,
stock_type,
sku_codes)
VALUES (:sku_id,:i_id,:name,:short_name,:sale_price,:cost_price,:properties_value,:c_id,:category,:enabled,:weight,:market_price,:brand,:supplier_id,:supplier_name,:modified,:sku_code,:supplier_sku_id,:supplier_i_id,:vc_name,:sku_type,:creator,:created,:remark,:item_type,:stock_disabled,:unit,:shelf_life,:labels,:production_licence,l,w,h,is_series_number,
:other_price_1,
:other_price_2,
:other_price_3,
:other_price_4,
:other_price_5,
:other_1,
:other_2,
:other_3,
:other_4,
:other_5,
:stock_type,
:sku_codes);

这条SQL语句使用了占位符来表示动态参数，这些参数将在实际执行时被替换为具体值。

调用API接口

最后一步是调用MySQL API接口，将转换后的数据写入目标平台。以下是一个示例代码片段，展示了如何使用HTTP POST请求来执行这一操作：

import requests

def write_to_mysql_api(transformed_data):
    url = 'http://your-mysql-api-endpoint/execute'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    payload = {
        'main_params': transformed_data
    }

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

    if response.status_code == 200:
        print("Data written successfully")
    else:
        print(f"Failed to write data. Status code: {response.status_code}")

# 示例调用
source_data = {
    # 源数据示例
}
transformed_data = transform_data(source_data)
write_to_mysql_api(transformed_data)

在这个函数中，我们构建了一个HTTP POST请求，将转换后的数据作为JSON负载发送到MySQL API接口。如果请求成功，返回状态码为200，否则会输出错误信息。

通过上述步骤，我们实现了从源平台到目标平台的数据ETL转换和写入过程。这一过程确保了不同系统间的数据无缝对接，提高了业务流程的效率和透明度。 如何对接企业微信API接口

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