案例分析:旺店通·旗舰版数据集成到MySQL
在本技术案例中,我们将详细解析如何实现旺店通·旗舰版库存数据通过轻易云平台高效集成到MySQL数据库中的具体操作过程。该方案的实际运行环境是利用“旺店通旗舰版-库存查询2查询-->BI泰海-库存信息history表(保留历史信息)”。
首先,选择一套稳定且具备高性能的数据集成方法至关重要。在进行系统对接之前,我们需要明确一些关键环节:
1. 接口调用及分页处理
旺店通·旗舰版提供的数据API接口wms.StockSpec.search2
是我们获取库存数据的主要来源,而这个接口通常会涉及大量数据分页和限流的问题。为了确保数据不漏单,我们必须设计一个可靠的抓取机制。
2. 数据转换与写入
由于源端(旺店通)和目标端(MySQL)的数据格式可能存在差异,因此我们需要自定义合理的数据转换逻辑,将获取到的JSON格式内容转化为适配MySQL目标表结构的数据格式。同时,还需应对批量导入过程中遇到的大量高速写入需求,通过使用batchexecute
API来提高效率。
3. 实时监控与异常处理
为了保证整个流程的稳定性,在轻易云平台上实时监控各个步骤非常重要。这包括对每一次API请求响应状态、数据库插入成功率等指标进行全面覆盖。此外,针对可能出现的数据传输异常和错误,应预先制定详细的重试及告警机制,以防止意外情况导致任务失败或丢失部分数据。
综上所述,本次技术案例将重点展示以下内容:
- 如何定期并可靠地调用
wms.StockSpec.search2
接口抓取最新库存信息。 - 批量集成与快速写入策略,从源码解析Json并映射存储到MySQL。
- 实现能够灵活调整、优化资源配置的方法,以应对大规模高频次商品库管理需求。
下一步,我们会从具体实现角度出发,逐一详解上述关键步骤,包括核心代码示例及注意事项,为用户打造成熟、高效、易维护的数据集成解决方案。
调用源系统旺店通·旗舰版接口wms.StockSpec.search2获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步,调用源系统接口获取数据是至关重要的一环。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用旺店通·旗舰版的wms.StockSpec.search2
接口,并对获取的数据进行初步加工。
接口调用配置
首先,我们需要配置接口调用的元数据。根据提供的metadata,我们可以看到该接口使用POST方法进行查询操作,主要包含分页参数和业务参数两部分。
{
"api": "wms.StockSpec.search2",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "{random}",
"id": "{random}",
"request": [
{
"field": "pager",
"label": "分页参数",
"type": "object",
"children": [
{
"field": "page_size",
"label": "分页大小",
"type": "string",
"value": "50",
"parent": "pager"
},
{
"field": "page_no",
"label": "页号",
"type": "string",
"parent": "pager"
}
]
},
{
"field": "params",
"label": "业务参数",
"type": "object",
"children": [
{
"field": "start_time",
"label": "开始时间",
"type": "string",
'value': "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"
},
{
'field': 'end_time',
'label': '结束时间',
'type': 'string',
'value': '{{CURRENT_TIME|datetime}}'
}
]
}
],
'autoFillResponse': true
}
分页参数设置
分页参数用于控制每次请求返回的数据量和页码。这里我们设置page_size
为50,即每次请求返回50条记录。同时,page_no
用于指定当前请求的页码,这个值需要在实际调用过程中动态调整以遍历所有数据。
业务参数设置
业务参数主要包括查询的时间范围:start_time
和end_time
。这两个字段分别表示上次同步时间和当前时间,用于增量获取数据。通过使用模板变量{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
和{{CURRENT_TIME|datetime}}
,可以自动填充相应的时间值。
数据请求与清洗
在完成接口配置后,我们可以通过轻易云平台发起API请求并获取原始数据。接下来,需要对这些数据进行清洗和预处理,以便后续的数据转换与写入操作。
- 数据格式化:确保所有日期、数值等字段格式统一,便于后续处理。
- 缺失值处理:检查并处理缺失值,可以选择填充默认值或删除不完整记录。
- 字段映射:将源系统中的字段映射到目标系统所需的字段名称和类型。
示例代码
以下是一个示例代码片段,用于调用接口并处理返回的数据:
import requests
import json
from datetime import datetime
# 设置API URL和头信息
api_url = 'https://api.wangdian.cn/openapi2/wms.StockSpec.search2'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
# 定义分页和业务参数
params = {
'pager': {
'page_size': 50,
'page_no': 1
},
'params': {
'start_time': (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
'end_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
}
}
# 发起POST请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(params))
# 检查响应状态并处理数据
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# 数据清洗与预处理逻辑
cleaned_data = clean_data(data)
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
def clean_data(data):
# 实现具体的数据清洗逻辑
pass
通过上述步骤,我们成功调用了旺店通·旗舰版的库存查询接口,并对返回的数据进行了初步清洗。这为后续的数据转换与写入奠定了基础。在实际项目中,还需要根据具体需求进一步优化和扩展这些操作,以确保数据集成过程的高效性和准确性。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQLAPI接口
在数据集成的生命周期中,ETL(提取、转换、加载)是关键的一环。本文将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台,将源平台的数据进行ETL转换,并最终通过MySQLAPI接口写入目标平台。
数据请求与清洗
在数据请求阶段,我们从旺店通旗舰版获取库存查询数据。此阶段主要涉及数据的提取和初步清洗,确保数据完整性和一致性。这些处理后的数据将作为输入,进入下一阶段的ETL流程。
数据转换与写入
在本案例中,我们需要将已经清洗过的数据转换为目标平台 MySQLAPI 接口所能接收的格式,并最终写入 MySQL 数据库。以下是详细的技术步骤和配置。
元数据配置
元数据配置是整个ETL过程中的核心部分,它定义了如何将源数据映射到目标数据库中的字段。以下是具体的元数据配置:
{
"api": "batchexecute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"rec_id","label":"明细唯一键","type":"string","value":"{rec_id}"},
{"field":"defect","label":"残次品","type":"string","value":"{defect}"},
{"field":"stock_num","label":"库存量","type":"string","value":"{stock_num}"},
{"field":"wms_sync_stock","label":"外部库存","type":"string","value":"{wms_sync_stock}"},
{"field":"wms_stock_diff","label":"库存差异","type":"string","value":"{wms_stock_diff}"},
{"field":"spec_no","label":"商家编码","type":"string","value":"{spec_no}"},
{"field":"spec_id","label":"单品id","type":"string","value":"{spec_id}"},
{"field":"goods_no","label":"货品编号","type":"string","value":"{goods_no}"},
{"field":"goods_name","label":"货品名称","type":"string","value":"{goods_name}"},
{"field":"spec_code","label":"规格码","type":"string","value":"{spec_code}"},
{"field":"brand_name","label":"品牌名称","type":"string","value":"{brand_name}"},
{"field": "spec_name", "label": "规格名称", "type": "string", "value": "{spec_name}"},
{"field": "barcode", "label": "条码", "type": "string", "value": "{barcode}"},
{"field": "unpay_num", "label": "未付款量", "type": "string", "value": "{unpay_num}"},
// ...其他字段省略
],
"otherRequest":[
{
"field": "main_sql",
"label": "主语句",
"type": "string",
"describe": "",
"value":
`INSERT INTO wdt_wms_stockspec_search_history (
rec_id, defect, stock_num, wms_sync_stock, wms_stock_diff, spec_no, spec_id, goods_no, goods_name,
spec_code, brand_name, spec_name, barcode, unpay_num, subscribe_num, order_num, sending_num,
purchase_num, transfer_num, to_purchase_num, purchase_arrive_num, wms_preempty_stock,
weight, img_url, warehouse_no, warehouse_id, warehouse_name, warehouse_type,
available_send_stock, created, modified, part_paid_num,
refund_exch_num, refund_num, refund_onway_num,
return_exch_num, return_num,
return_onway_num,to_transfer_num,wms_preempty_diff,wms_sync_time,
remark,
lock_num,
flag_id,
flag_name,
brand_no,
to_other_out_num,
to_process_out_num,to_process_in_num,last_pd_time,last_inout_time,status) VALUES`
},
{
"field": "limit",
"label": "",
"type": "",
//设置批量执行时的限制数量
value:1000
}
]
}
数据映射与转换
在上述元数据配置中,每个字段都对应一个具体的数据库列名。例如,rec_id
映射到目标数据库中的 rec_id
列,defect
映射到 defect
列,以此类推。这些映射关系确保了源平台的数据能够准确地转换为目标平台所需的格式。
API 调用与写入
通过配置好的 API 接口,我们可以使用 POST 方法将转换后的数据批量写入 MySQL 数据库。以下是调用 API 的示例代码:
import requests
import json
url = 'https://your-api-endpoint.com/batchexecute'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
# 根据元数据配置生成的数据
}
response = requests.post(url, headers=headers,data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
print("Data successfully written to MySQL")
else:
print("Failed to write data:", response.content)
该示例展示了如何通过 HTTP POST 请求,将 JSON 格式的数据发送到指定的 API 接口,实现批量写入操作。
实时监控与日志记录
为了确保整个 ETL 流程的稳定性和可靠性,我们需要对每个步骤进行实时监控,并记录日志。在轻易云平台上,可以方便地设置监控规则和日志记录策略,以便及时发现和解决问题。
通过以上步骤,我们实现了从源平台到目标 MySQL 平台的数据无缝对接。这个过程不仅提高了数据处理效率,还保证了数据的一致性和准确性。