markdown

![](https://pic.qeasy.cloud/QEASY/A1.png)

### 聚水潭数据集成到MySQL：仓库查询单对接BI斯莱蒙仓库表

在企业的数据管理过程中，如何高效、准确地将聚水潭的仓库查询单数据集成到MySQL数据库中，是一个关键的技术挑战。本文将分享一个具体的系统对接集成案例：聚水谭-仓库查询单-->BI斯莱蒙-仓库表。

本次集成方案旨在通过轻易云数据集成平台，将聚水潭获取的数据（API接口：/open/wms/partner/query）快速、安全地写入到MySQL数据库（API接口：batchexecute）。该方案不仅需要处理大量数据的高吞吐量写入，还需确保数据质量和实时监控。

首先，我们利用轻易云平台提供的可视化数据流设计工具，直观地构建了从聚水潭到MySQL的数据流。这个工具使得整个配置过程更加简洁明了，极大提升了开发效率。同时，通过自定义的数据转换逻辑，我们能够适应特定业务需求和数据结构，确保每条记录都能正确映射到目标数据库中。

为了保证数据不漏单，我们采用了定时可靠的抓取机制，从聚水潭接口定期拉取最新的仓库查询单数据，并批量写入MySQL。在此过程中，集中监控和告警系统实时跟踪任务状态，一旦出现异常情况，可以及时进行错误重试和处理。此外，为了解决分页和限流问题，我们在调用聚水潭接口时进行了优化配置，以确保稳定性和高效性。

最后，通过统一视图和控制台功能，我们全面掌握了API资产的使用情况，实现资源的高效利用与优化配置。这不仅提高了系统对接效率，也为后续维护提供了便利。

以上是本次技术案例开篇部分，后续章节将详细介绍具体实现步骤及技术细节。
![用友与WMS系统接口开发配置](https://pic.qeasy.cloud/D16.png)

![打通用友BIP数据接口](https://pic.qeasy.cloud/QEASY/A69.png)

### 调用聚水潭接口获取并加工数据

在轻易云数据集成平台的生命周期中，第一步是调用源系统聚水潭接口`/open/wms/partner/query`以获取仓库查询单的数据，并进行初步加工处理。本文将深入探讨这一过程中的关键技术点和实现细节。

#### 聚水潭接口调用配置

首先，我们需要配置元数据，以便正确调用聚水潭的API接口。以下是元数据配置的关键字段：

- **api**: `/open/wms/partner/query`
- **effect**: `QUERY`
- **method**: `POST`
- **number**: `name`
- **id**: `wms_co_id`
- **request参数**:
  - `page_index`: 第几页，默认值为1
  - `page_size`: 每页多少条，默认值为30

这些配置确保了我们能够通过POST请求分页获取仓库查询单的数据。

#### 数据请求与清洗

在实际操作中，我们需要编写一个任务来定时调用该API接口，并处理返回的数据。以下是主要步骤：

1. **初始化请求参数**：设置初始的分页参数，例如`page_index=1`和`page_size=30`。
2. **发送请求并接收响应**：使用HTTP POST方法发送请求到指定API端点，并接收JSON格式的响应。
3. **解析响应数据**：提取所需字段，如仓库ID（`wms_co_id`）和名称（`name`）。
4. **处理分页逻辑**：如果返回结果包含多页数据，需要循环递增`page_index`，直到所有数据被完全获取。

#### 数据转换与写入准备

在完成初步的数据获取后，需要对数据进行清洗和转换，以适应目标系统BI斯莱蒙的仓库表结构。这一步骤包括：

1. **字段映射与转换**：
   - 将聚水潭返回的字段映射到BI斯莱蒙所需的字段。例如，将聚水潭的`wms_co_id`映射为目标系统中的仓库ID。
   - 如果存在数据格式差异，需要进行相应转换。例如，将日期格式从YYYY-MM-DD转换为目标系统所需格式。

2. **异常检测与处理**：
   - 实现数据质量监控机制，检测并记录异常情况，如缺失字段或格式错误。
   - 对于检测到的问题，可以选择自动修复或记录日志以供后续人工干预。

3. **批量处理优化**：
   - 为了提高效率，可以将多个API响应结果合并成批量操作，再一次性写入目标数据库MySQL。
   - 利用高吞吐量的数据写入能力，实现大量数据快速集成到MySQL中。

#### 实时监控与日志记录

为了确保整个过程顺利进行，实时监控和日志记录是必不可少的一部分。轻易云平台提供了集中监控和告警系统，可以实时跟踪每个集成任务的状态和性能，包括：

1. **任务执行状态监控**：实时查看当前任务是否成功执行，以及每次执行所消耗的时间。
2. **错误告警机制**：当出现网络故障、接口限流等问题时，及时触发告警通知相关人员进行处理。
3. **详细日志记录**：记录每次API调用及其响应内容，以便后续审计和问题排查。

通过上述步骤，我们可以高效地从聚水潭系统中获取仓库查询单的数据，并经过清洗、转换后准备好写入BI斯莱蒙系统。这一过程中涉及到多种技术手段，包括分页处理、异常检测、批量操作以及实时监控等，为整个集成流程提供了坚实保障。
![金蝶与WMS系统接口开发配置](https://pic.qeasy.cloud/S25.png)

![用友与SCM系统接口开发配置](https://pic.qeasy.cloud/QEASY/A75.png)

### 数据集成生命周期的第二步：ETL转换与写入MySQLAPI接口

在数据集成过程中，将已经从聚水潭仓库查询单获取的数据进行ETL（提取、转换、加载）转换，并将其转为目标平台MySQLAPI接口所能够接收的格式，是确保数据顺利写入目标平台的关键步骤。本文将详细探讨这一过程中的技术细节和实现方法。

#### 元数据配置解析

为了实现数据从聚水潭到MySQL的顺利转换和写入，首先需要对元数据配置进行解析。以下是元数据配置的关键部分：

```json
{
  "api": "batchexecute",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "name", "label": "分仓名称", "type": "string", "value": "{name}"},
    {"field": "co_id", "label": "主仓公司编号", "type": "string", "value": "{co_id}"},
    {"field": "wms_co_id", "label": "分仓编号", "type":"string","value":"{wms_co_id}"},
    {"field":"is_main","label":"是否为主仓，true=主仓","type":"string","value":"{is_main}"},
    {"field":"status","label":"状态","type":"string","value":"{status}"},
    {"field":"remark1","label":"对方备注","type":"string","value":"{remark1}"},
    {"field":"remark2","label":"我方备注","type":"string","value":"{remark2}"}
  ],
  "otherRequest":[
    {"field":"main_sql","label":"主语句","type":"string","describe":"111","value":"INSERT INTO wms_partner (name,co_id,wms_co_id,is_main,status,remark1,remark2) VALUES"},
    {"field":"limit","label":"limit","type":"string","value":"100"}
  ]
}
```

#### 数据提取与清洗

首先，从聚水潭接口 `/open/wms/partner/query` 提取原始数据。为了确保数据完整性和准确性，需要处理分页和限流问题。通过批量请求方式抓取所有必要的数据，避免漏单。

```python
def fetch_data_from_jushuitan(api_url, params):
    response = requests.post(api_url, json=params)
    return response.json()
```

#### 数据转换逻辑

在提取到原始数据后，需要根据业务需求进行清洗和转换。以元数据配置为基础，将原始字段映射到目标字段：

```python
def transform_data(raw_data):
    transformed_data = []
    for record in raw_data:
        transformed_record = {
            'name': record.get('warehouse_name'),
            'co_id': record.get('company_id'),
            'wms_co_id': record.get('warehouse_code'),
            'is_main': 'true' if record.get('is_primary') else 'false',
            'status': record.get('status'),
            'remark1': record.get('external_remark'),
            'remark2': record.get('internal_remark')
        }
        transformed_data.append(transformed_record)
    return transformed_data
```

#### 数据写入MySQL

在完成数据清洗和转换后，下一步是将这些数据批量写入MySQL数据库。通过MySQLAPI接口 `batchexecute` 方法，以POST方式提交转换后的数据。

```python
def write_to_mysql(transformed_data, mysql_api_url):
    for batch in chunked(transformed_data, 100): # 每次处理100条记录
        payload = {
            'main_sql': 'INSERT INTO wms_partner (name, co_id, wms_co_id, is_main, status, remark1, remark2) VALUES ',
            'values': batch
        }
        response = requests.post(mysql_api_url, json=payload)
        if response.status_code != 200:
            log_error(response.text)

def chunked(data, size):
    for i in range(0, len(data), size):
        yield data[i:i + size]
```

#### 异常处理与重试机制

在实际操作中，可能会遇到网络波动、接口超时等异常情况。因此，实现异常处理与重试机制是确保数据可靠性的重要环节。

```python
def log_error(error_message):
    # 实现日志记录功能
    pass

def retry(func, max_attempts=3):
    attempts = 0
    while attempts < max_attempts:
        try:
            return func()
        except Exception as e:
            log_error(str(e))
            attempts += 1
```

通过上述步骤，我们可以确保从聚水潭获取的数据经过ETL转换后，能够顺利写入到MySQL数据库中。这不仅提高了数据处理的效率，还确保了数据的准确性和一致性。在整个过程中，利用轻易云平台提供的可视化工具和监控系统，可以实时跟踪每个任务的状态和性能，为企业的数据集成提供了强有力的支持。
![金蝶与SCM系统接口开发配置](https://pic.qeasy.cloud/T19.png)

![如何开发金蝶云星空API接口](https://pic.qeasy.cloud/QEASY/A115.png)

高效集成：聚水潭到MySQL仓库查询单

聚水潭数据集成到MySQL：仓库查询单对接BI斯莱蒙仓库表

以上是本次技术案例开篇部分，后续章节将详细介绍具体实现步骤及技术细节。用友与WMS系统接口开发配置

打通用友BIP数据接口

调用聚水潭接口获取并加工数据

在轻易云数据集成平台的生命周期中，第一步是调用源系统聚水潭接口/open/wms/partner/query以获取仓库查询单的数据，并进行初步加工处理。本文将深入探讨这一过程中的关键技术点和实现细节。

聚水潭接口调用配置

首先，我们需要配置元数据，以便正确调用聚水潭的API接口。以下是元数据配置的关键字段：

api: /open/wms/partner/query
effect: QUERY
method: POST
number: name
id: wms_co_id
request参数:
- page_index: 第几页，默认值为1
- page_size: 每页多少条，默认值为30

这些配置确保了我们能够通过POST请求分页获取仓库查询单的数据。

数据请求与清洗

在实际操作中，我们需要编写一个任务来定时调用该API接口，并处理返回的数据。以下是主要步骤：

初始化请求参数：设置初始的分页参数，例如page_index=1和page_size=30。
发送请求并接收响应：使用HTTP POST方法发送请求到指定API端点，并接收JSON格式的响应。
解析响应数据：提取所需字段，如仓库ID（wms_co_id）和名称（name）。
处理分页逻辑：如果返回结果包含多页数据，需要循环递增page_index，直到所有数据被完全获取。

数据转换与写入准备

在完成初步的数据获取后，需要对数据进行清洗和转换，以适应目标系统BI斯莱蒙的仓库表结构。这一步骤包括：

字段映射与转换：
- 将聚水潭返回的字段映射到BI斯莱蒙所需的字段。例如，将聚水潭的wms_co_id映射为目标系统中的仓库ID。
- 如果存在数据格式差异，需要进行相应转换。例如，将日期格式从YYYY-MM-DD转换为目标系统所需格式。
异常检测与处理：
- 实现数据质量监控机制，检测并记录异常情况，如缺失字段或格式错误。
- 对于检测到的问题，可以选择自动修复或记录日志以供后续人工干预。
批量处理优化：
- 为了提高效率，可以将多个API响应结果合并成批量操作，再一次性写入目标数据库MySQL。
- 利用高吞吐量的数据写入能力，实现大量数据快速集成到MySQL中。

实时监控与日志记录

任务执行状态监控：实时查看当前任务是否成功执行，以及每次执行所消耗的时间。
错误告警机制：当出现网络故障、接口限流等问题时，及时触发告警通知相关人员进行处理。
详细日志记录：记录每次API调用及其响应内容，以便后续审计和问题排查。

通过上述步骤，我们可以高效地从聚水潭系统中获取仓库查询单的数据，并经过清洗、转换后准备好写入BI斯莱蒙系统。这一过程中涉及到多种技术手段，包括分页处理、异常检测、批量操作以及实时监控等，为整个集成流程提供了坚实保障。金蝶与WMS系统接口开发配置

用友与SCM系统接口开发配置

数据集成生命周期的第二步：ETL转换与写入MySQLAPI接口

元数据配置解析

为了实现数据从聚水潭到MySQL的顺利转换和写入，首先需要对元数据配置进行解析。以下是元数据配置的关键部分：

{
  "api": "batchexecute",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "name", "label": "分仓名称", "type": "string", "value": "{name}"},
    {"field": "co_id", "label": "主仓公司编号", "type": "string", "value": "{co_id}"},
    {"field": "wms_co_id", "label": "分仓编号", "type":"string","value":"{wms_co_id}"},
    {"field":"is_main","label":"是否为主仓，true=主仓","type":"string","value":"{is_main}"},
    {"field":"status","label":"状态","type":"string","value":"{status}"},
    {"field":"remark1","label":"对方备注","type":"string","value":"{remark1}"},
    {"field":"remark2","label":"我方备注","type":"string","value":"{remark2}"}
  ],
  "otherRequest":[
    {"field":"main_sql","label":"主语句","type":"string","describe":"111","value":"INSERT INTO wms_partner (name,co_id,wms_co_id,is_main,status,remark1,remark2) VALUES"},
    {"field":"limit","label":"limit","type":"string","value":"100"}
  ]
}

数据提取与清洗

首先，从聚水潭接口 /open/wms/partner/query 提取原始数据。为了确保数据完整性和准确性，需要处理分页和限流问题。通过批量请求方式抓取所有必要的数据，避免漏单。

def fetch_data_from_jushuitan(api_url, params):
    response = requests.post(api_url, json=params)
    return response.json()

数据转换逻辑

在提取到原始数据后，需要根据业务需求进行清洗和转换。以元数据配置为基础，将原始字段映射到目标字段：

def transform_data(raw_data):
    transformed_data = []
    for record in raw_data:
        transformed_record = {
            'name': record.get('warehouse_name'),
            'co_id': record.get('company_id'),
            'wms_co_id': record.get('warehouse_code'),
            'is_main': 'true' if record.get('is_primary') else 'false',
            'status': record.get('status'),
            'remark1': record.get('external_remark'),
            'remark2': record.get('internal_remark')
        }
        transformed_data.append(transformed_record)
    return transformed_data

数据写入MySQL

在完成数据清洗和转换后，下一步是将这些数据批量写入MySQL数据库。通过MySQLAPI接口 batchexecute 方法，以POST方式提交转换后的数据。

def write_to_mysql(transformed_data, mysql_api_url):
    for batch in chunked(transformed_data, 100): # 每次处理100条记录
        payload = {
            'main_sql': 'INSERT INTO wms_partner (name, co_id, wms_co_id, is_main, status, remark1, remark2) VALUES ',
            'values': batch
        }
        response = requests.post(mysql_api_url, json=payload)
        if response.status_code != 200:
            log_error(response.text)

def chunked(data, size):
    for i in range(0, len(data), size):
        yield data[i:i + size]

异常处理与重试机制

在实际操作中，可能会遇到网络波动、接口超时等异常情况。因此，实现异常处理与重试机制是确保数据可靠性的重要环节。

def log_error(error_message):
    # 实现日志记录功能
    pass

def retry(func, max_attempts=3):
    attempts = 0
    while attempts < max_attempts:
        try:
            return func()
        except Exception as e:
            log_error(str(e))
            attempts += 1

通过上述步骤，我们可以确保从聚水潭获取的数据经过ETL转换后，能够顺利写入到MySQL数据库中。这不仅提高了数据处理的效率，还确保了数据的准确性和一致性。在整个过程中，利用轻易云平台提供的可视化工具和监控系统，可以实时跟踪每个任务的状态和性能，为企业的数据集成提供了强有力的支持。金蝶与SCM系统接口开发配置

如何开发金蝶云星空API接口