SQLServer到MySQL的数据集成最佳实践

ETL转换与写入：MySQL数据集成详解

2024-09-14 11:17:48
轻易云集成顾问-吕修远

SQL Server数据集成到MySQL的最佳实践：巨益OMS配货单表

在实际的业务运作中，跨系统的数据集成是一个常见且复杂的问题。本文将聚焦于“15--巨益OMS-配货单表-->Mysql-配货单表-dispatchorder_z”的具体案例，详细探讨如何通过高效的技术方案实现从SQL Server到MySQL的数据对接。

高吞吐量数据写入能力

为了应对大规模数据的实时处理需求，该方案充分利用了高吞吐量的数据写入能力。这使得大量订单信息能够快速、安全地从SQL Server转移至MySQL数据库，从而显著提升了整体业务处理时效性。在这一过程中，各类API接口发挥了重要作用。通过调用select API获取SQL Server中的数据，并使用batchexecute API批量将其写入MySQL，这种方式确保每一条记录都不会被遗漏，大幅提高效率和准确性。

实时监控与异常检测

过程透明、易于管理是此方案的一大亮点。集中化的监控和告警系统实时跟踪每个数据集成任务，不仅可以及时发现潜在问题，还能迅速反馈异常情况。例如，当某些数据格式不符合预期或网络传输出现波动时，监控系统会立刻发出告警并启动相应的错误重试机制。这种高度自动化和智能化的设计，有助于维护整个集成流程的稳定运行。

自定义转换逻辑及分页限流处理

该案例中特别设计了一套灵活可配置的数据转换逻辑，以适应不同表结构间的数据映射需求。另外，通过合理设置接口调用参数，实现分页与限流控制，也极大缓解了因突发大量请求带来的压力。从而保证即使在高负载下，系统依然能够顺畅运作。

这只是技术文章开头部分，在接下来的内容中，我们将进一步剖析如何实现定制化映射、详细分析错误重试机制以及其他关键技术要素，为您提供一个全面、深入的解决思路。钉钉与CRM系统接口开发配置

调用SQL Server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SQL Server接口，通过select语句获取并加工数据。本文将深入探讨如何利用元数据配置来实现这一过程。

元数据配置解析

首先，我们来看一下元数据配置的结构：

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

该配置定义了一个select API，用于查询SQL Server中的数据。主要参数包括offset、fetch、ModifyDateBegin和ModifyDateEnd，这些参数用于分页查询和时间范围过滤。

SQL 查询语句

核心的SQL查询语句如下：

select Id, Code, MemberCode, MemberName, WarehouseId, WarehouseName, WarehouseCode, Consignee, Address, ZipCode, Contacter, Mobile, Telephone, Province, City, County, SuggestExpressId, SuggestExpressName, SuggestExpressCode, SuggestExpressFee, SuggestExpressNo, ActualExpressId, ActualExpressName, ActualExpressCode, ActualExpressFee, ActualExpressNo, PayTime, ActualPay, ReceivableAmounts, BuyerMemo, SellerMemo, DeliveryDate, IsUrgent,
Status,
IsNeedInvoice,
IsExpressFeeCod,
IsWMSCannel,
IsMerger,
BagDescriprion,
IsBag,
InvoiceContent,
IsCod,
StoreId,
StoreCode,
StoreName,
Weight,
CountryName,
CountryCode,
Volume,
RendezvousCode,
RendezvousName,
RendezvousShortName,
CaiNiaoOrderId,
PackageNo,
CreateDate,
PushDate,
ProvinceCode,
CityCode,
CountyCode,
LogisticsCost,
IsContainsReplacement,
Valuation,
IsReceived,
CancelDate,
RouteCode,
IsStandard,
CustomerShipDate,WMSCancelType
ReceivedDate,SystemTag
IsOrderTaked
IsThreePL
ShopId,WMSCanneled
ShoppingGuide
Version
SourceSortCenterName
TargetSortCenterName
PrintData
ModifyDate
PromiseTimeType
SelfMention
TwoDimensionCode
ConsigneeKey
MobileKey
TelephoneKey
LatestDeliveryTime
IsForceDispatch
Street
MainOrderId
AbnormalityIntercept 
from DispatchOrder 
where ModifyDate >= :ModifyDateBegin and ModifyDate <= :ModifyDateEnd 
order by Id offset :offset rows fetch next :fetch rows only;

此查询语句从表 DispatchOrder 中选择多个字段，并根据 ModifyDateBegin 和 ModifyDateEnd 参数进行时间范围过滤，同时使用 offset 和 fetch 参数实现分页。

参数化查询

为了确保查询的安全性和效率，我们使用了参数化查询。以下是关键参数的解释：

:ModifyDateBegin: 查询开始时间，通常设置为上次同步时间。
:ModifyDateEnd: 查询结束时间，通常设置为当前时间。
:offset: 分页偏移量，用于控制从哪一行开始读取数据。
:fetch: 每次读取的数据行数，默认值为5000。

这些参数通过元数据配置中的模板变量（如 {{LAST_SYNC_TIME|datetime}} 和 {{CURRENT_TIME|datetime}}）动态生成。

数据请求与清洗

在实际操作中，首先需要通过API调用获取原始数据，然后进行必要的数据清洗。这包括但不限于：

去除重复记录：确保每条记录唯一。
格式转换：将日期、数字等字段转换为目标系统所需的格式。
字段映射：将源系统字段映射到目标系统字段。

例如，对于日期字段，可以使用以下代码进行格式转换：

import datetime

def convert_date(date_str):
    return datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').isoformat()

# 示例调用:
converted_date = convert_date('2023-10-01 12:00:00')

实践案例

假设我们需要从SQL Server中获取最近一天内修改过的配货单记录，并写入到MySQL数据库中。具体步骤如下：

定义查询参数：

{
 'offset': 0,
 'fetch': 5000,
 'ModifyDateBegin': '2023-10-01T00:00:00',
 'ModifyDateEnd': '2023-10-02T00:00:00'
}

执行查询：使用上述参数调用API获取数据：

import requests

url = 'http://api.example.com/select'
params = {
   'offset': 0,
   'fetch': 5000,
   'ModifyDateBegin': '2023-10-01T00:00:00',
   'ModifyDateEnd': '2023-10-02T00:00:00'
}

response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

处理返回的数据：对返回的数据进行清洗和转换，然后写入到MySQL数据库中。

通过以上步骤，我们可以高效地从SQL Server中提取并处理所需的数据，为后续的数据转换与写入打下坚实基础。钉钉与CRM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MySQL

在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是至关重要的一环。本文将详细探讨如何将已经集成的源平台数据，通过ETL转换为目标平台 MySQL 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

元数据配置是实现数据转换和写入的核心。以下是一个典型的元数据配置示例：

{
  "api": "batchexecute",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "SQL",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field":"Id","label":"Id","type":"int","value":"{Id}"},
    {"field":"Code","label":"Code","type":"string","value":"{Code}"},
    ...
    {"field":"AbnormalityIntercept","label":"AbnormalityIntercept","type":"int","value":"{AbnormalityIntercept}"}
  ],
  "otherRequest": [
    {
      "field": "main_sql",
      "label": "主语句",
      "type": "string",
      "describe": "111",
      "value": "REPLACE INTO dispatchorder_z (Id,Code,WarehouseId,WarehouseName,WarehouseCode,Address,ZipCode,Mobile,Telephone,Province,City,County,SuggestExpressId,SuggestExpressName,SuggestExpressCode,SuggestExpressFee,SuggestExpressNo,ActualExpressId,ActualExpressName,ActualExpressCode,ActualExpressFee,ActualExpressNo,PayTime,ActualPay,ReceivableAmounts,BuyerMemo,SellerMemo,DeliveryDate,IsUrgent,Status,IsNeedInvoice,IsExpressFeeCod,IsWMSCannel,IsMerger,BagDescriprion,IsBag,InvoiceContent,IsCod,StoreId,StoreCode,StoreName..."
    },
    {"field":"limit","label":"limit","type":"string","describe":"111","value":"1000"}
  ],
  "buildModel": true
}

数据请求与清洗

在数据请求阶段，我们从源系统获取原始数据。由于源系统的数据格式可能与目标系统不一致，因此需要进行清洗和标准化处理。例如，将日期格式统一为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS，确保所有字段类型一致。

数据转换

在数据转换阶段，我们使用元数据配置中的 request 部分来定义每个字段的映射关系。每个字段都包含以下属性：

field: 字段名
label: 字段标签
type: 数据类型（如 int, string, float, datetime 等）
value: 映射值（通常是占位符，如 {Id}, {Code}）

例如，对于字段 Id，其配置如下：

{"field":"Id","label":"Id","type":"int","value":"{Id}"}

这表示从源数据中提取 Id 字段，并将其转换为整数类型。

构建SQL语句

元数据配置中的 otherRequest 部分定义了主要的 SQL 语句模板和其他参数。例如，main_sql 字段包含了用于插入或更新数据的 SQL 模板：

{
  "field": "main_sql",
  "label": "主语句",
  "type": "string",
  "describe": "111",
  "value": "... REPLACE INTO dispatchorder_z (Id,..."
}

该模板使用占位符来表示需要替换的数据字段。在实际执行时，这些占位符将被具体的数据值替换。

数据写入

最后一步是将转换后的数据写入目标平台 MySQL。这通过调用 API 接口实现，通常使用批量执行 (batchexecute) 方法，以提高效率。具体操作如下：

构建 SQL 插入或更新语句。
将所有待处理的数据批量发送到 MySQL API 接口。
检查返回结果，确保所有记录都成功写入。

例如，使用以下 SQL 模板进行批量插入或更新：

REPLACE INTO dispatchorder_z (Id,...)
VALUES (...), (...), ...

通过这种方式，可以高效地将大量记录写入 MySQL 数据库。

实践案例

假设我们有一组来自巨益OMS配货单表的数据，需要将其转换并写入 MySQL 的配货单表 dispatchorder_z。我们可以按照上述步骤进行操作：

从巨益OMS获取原始配货单数据。
使用元数据配置进行字段映射和类型转换。
构建 SQL 插入/更新语句。
调用 MySQL API 接口，将处理后的数据批量写入数据库。

通过这种方法，可以确保不同系统间的数据无缝对接，实现高效、可靠的数据集成。企业微信与ERP系统接口开发配置

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ETL转换与写入：MySQL数据集成详解

SQL Server数据集成到MySQL的最佳实践：巨益OMS配货单表

高吞吐量数据写入能力

实时监控与异常检测

自定义转换逻辑及分页限流处理

调用SQL Server接口获取并加工数据

元数据配置解析

SQL 查询语句

参数化查询

数据请求与清洗

实践案例

数据集成生命周期的第二步：ETL转换与写入MySQL

元数据配置解析

数据请求与清洗

数据转换

构建SQL语句

数据写入

实践案例

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