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实现高效数据集成：金蝶云星空对接MySQL的成功案例

🕗 发布于 2024-11-14 03:36 mysql  android  数据库  

金蝶云星空数据集成到MySQL的技术案例分享

在现代企业的数据管理中，如何高效、准确地将业务系统中的数据集成到数据库是一个关键问题。本文将聚焦于一个具体的系统对接集成案例：将金蝶云星空中的受托加工材料入库单数据集成到MySQL数据库。

案例背景

在本次集成方案中，我们需要从金蝶云星空获取受托加工材料入库单的数据，并将其写入到MySQL数据库中。为了实现这一目标，我们利用了轻易云数据集成平台的多项特性，包括高吞吐量的数据写入能力、集中监控和告警系统、自定义数据转换逻辑以及可视化的数据流设计工具。

技术要点

  1. 高吞吐量的数据写入能力： 为了确保大量的受托加工材料入库单数据能够快速被写入MySQL，我们采用了轻易云平台提供的高吞吐量数据写入功能。这不仅提升了数据处理的时效性，还保证了业务系统的实时性需求。

  2. 集中监控和告警系统： 在整个数据集成过程中，实时跟踪任务状态和性能至关重要。通过轻易云平台提供的集中监控和告警系统，我们能够及时发现并处理任何异常情况，确保数据传输过程稳定可靠。

  3. 自定义数据转换逻辑： 由于金蝶云星空与MySQL之间存在一定的数据格式差异，我们利用自定义数据转换逻辑来适应特定的业务需求和数据结构。这一功能使得我们可以灵活地调整和映射不同平台间的数据格式，确保无缝对接。

  4. 可视化的数据流设计工具： 数据流设计工具为我们提供了一种直观且易于管理的方法来配置和监控整个集成过程。通过这一工具，我们可以清晰地看到每个环节的数据流动情况，从而更好地优化流程，提高效率。

  5. API接口调用： 集成过程中，金蝶云星空获取数据主要依赖于executeBillQuery API，而MySQL则使用execute API进行数据写入。在实际操作中，需要特别注意接口调用频率及分页处理，以避免因限流导致的数据丢失或延迟问题。

通过上述技术手段，本次“受托加工材料入库单 => MySQL”的集成方案不仅实现了高效、稳定的数据传输，还大幅提升了整体业务透明度和管理效率。接下来，将详细介绍具体实施步骤及相关技术细节。 

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调用金蝶云星空接口executeBillQuery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金蝶云星空接口executeBillQuery来获取并加工数据。该步骤至关重要，因为它决定了后续数据处理和写入的质量与效率。

接口配置与请求参数

首先，我们需要配置元数据以便正确调用executeBillQuery接口。以下是关键的请求参数：

  • FormId：业务对象表单Id，这里我们使用的是STK_OEMInStock，表示受托加工材料入库单。
  • FieldKeys：需查询的字段key集合，通过解析器将数组转换为字符串格式。
  • FilterString：过滤条件，用于筛选符合条件的数据，例如根据审核日期和供应商信息进行过滤。
  • Limit和StartRow：分页参数，确保能够处理大批量数据而不遗漏。

这些参数通过POST方法发送到金蝶云星空系统，以获取所需的数据。

数据请求与清洗

在发送请求之前，需要确保所有必要的字段都已正确配置。例如：

{
  "FormId": "STK_OEMInStock",
  "FieldKeys": [
    "FID", "FBillNo", "FDate", "FBillTypeID.FNumber", 
    "FStockOrgId.FNumber", "FApproveDate", 
    ...
  ],
  "FilterString": "FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and (FMaterialId.F_nsb_GYS <> ' ' and FMaterialId.F_nsb_GYS <> null) and FMaterialId.F_nsb_GYLB = '1'",
  "Limit": 2000,
  "StartRow": "{PAGINATION_START_ROW}"
}

上述JSON片段展示了部分关键字段及其配置。在实际操作中，这些字段会被动态填充，以适应不同时间点和业务需求。

分页与限流处理

由于金蝶云星空接口可能返回大量数据，因此需要进行分页处理。通过设置Limit和StartRow参数，可以分批次拉取数据，避免一次性请求过多导致性能问题。同时，还要考虑限流机制，以防止对源系统造成过大压力。

例如，在每次请求后，根据返回结果判断是否还有更多数据需要拉取，如果有，则更新StartRow继续下一次请求。

数据转换与映射

从金蝶云星空获取的数据往往需要进行一定程度的转换，以适应目标系统（如MySQL）的结构。例如，将日期格式统一、字段名称映射等。这一步骤可以通过轻易云提供的自定义转换逻辑来实现。

{
  "fieldMappings": {
    "FID": "id",
    "FBillNo": "bill_number",
    ...
  },
  ...
}

这种映射关系可以在元数据配置中预先定义，使得后续的数据写入过程更加顺畅。

实时监控与日志记录

为了确保整个过程透明可控，轻易云平台提供了实时监控和日志记录功能。通过这些工具，可以随时查看当前任务状态、性能指标以及任何潜在的问题。例如，当某个API调用失败时，可以立即触发告警，并自动重试或采取其他补救措施。

异常处理与错误重试机制

在实际操作中，不可避免地会遇到各种异常情况，如网络故障、接口超时等。为此，需要设计健壮的异常处理机制，包括错误重试策略。例如，当某次API调用失败时，可以设置一定次数的重试，并记录详细日志以供后续分析。

综上所述，通过合理配置元数据、有效利用分页和限流机制、自定义转换逻辑以及实时监控和异常处理，能够高效地从金蝶云星空系统获取并加工所需的数据，为后续的数据写入奠定坚实基础。 

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集成平台生命周期的第二步：数据ETL转换与写入MySQL

在数据集成过程中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是关键的一环。本文将深入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 MySQLAPI 接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。

数据请求与清洗

首先，我们需要从金蝶云星空系统中提取受托加工材料入库单的数据。通过调用金蝶云星空接口executeBillQuery，我们可以获取到原始数据。这些数据包含了多个字段，例如单据ID、单据编号、进货日期等，这些字段在后续的处理过程中将被清洗和转换。

数据转换

在数据转换阶段，我们需要将提取到的数据按照目标平台 MySQL 的要求进行格式化。以下是一些关键字段及其转换逻辑：

  • 单据ID (fid)：直接映射为 {FID}。
  • 文档唯一标识号 (document_id)：通过 {FID}-{FInStockEntry_FEntryId} 组合生成。
  • 进货日期 (fdate)：使用 {{FDate|date}} 格式化为标准日期格式。
  • 供应商编码 (fsupplierid_fnumber)：通过 MongoDB 查询 _mongoQuery 获取供应商编码。
  • 创建时间和更新时间 (created_at, updated_at)：使用 _function DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d %H:%i:%s') 自动生成当前时间。

这些字段的详细配置如下：

{
  "field": "main_params",
  "children": [
    {"field": "fid", "value": "{FID}"},
    {"field": "document_id", "value": "{FID}-{FInStockEntry_FEntryId}"},
    {"field": "fdate", "value": "{{FDate|date}}"},
    {"field": "fsupplierid_fnumber", "value": "_mongoQuery ..."},
    {"field": "created_at", "value": "_function DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d %H:%i:%s')"},
    ...
  ]
}
数据写入MySQL

完成数据转换后，需要将数据批量写入到 MySQL 中。为了实现这一点，我们定义了一条 SQL 插入语句，并使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE 机制来确保数据的一致性和完整性：

INSERT INTO cgrk 
(fid, document_id, fbill_no, fentry_id, fdate, fsupplierid_fnumber, fsupplierid_name, fmaterialid_fnumber, fmaterialid_name, fmaterialid_fapptext, fmaterialid_fnsbsccj, flot, fuom, fexpiry_date, fproduce_date, freal_qty, funitid_name, fsend_flag, created_at, updated_at, type) 
VALUES 
(:fid, :document_id, :fbill_no, :fentry_id, :fdate, :fsupplierid_fnumber, :fsupplierid_name, :fmaterialid_fnumber, :fmaterialid_name, :fmaterialid_fapptext, :fmaterialid_fnsbsccj, :flot, :fuom, :fexpiry_date, :fproduce_date, :freal_qty,: funitid_name,: fsend_flag,: created_at,: updated_at,: type) 
ON DUPLICATE KEY UPDATE 
fid = VALUES(fid),
document_id = VALUES(document_id),
fbill_no = VALUES(fbill_no), 
...

这条 SQL 语句能够高效地处理大量数据，并确保在出现重复主键时更新已有记录，从而避免数据重复和冲突。

异常处理与监控

为了确保集成过程中的稳定性和可靠性，我们需要对整个流程进行实时监控和异常处理。一旦检测到异常情况，可以通过重试机制重新执行失败的任务。此外，还可以设置告警系统，在出现问题时及时通知相关人员进行处理。

数据质量监控

在整个 ETL 转换过程中，数据质量监控是必不可少的。我们可以通过自定义规则来检查数据的一致性和完整性，例如检查日期格式是否正确、供应商编码是否存在等。一旦发现问题，可以立即进行修正，以确保最终写入 MySQL 的数据是准确无误的。

通过上述步骤，我们实现了从金蝶云星空系统到 MySQL 的高效数据集成。在实际应用中，可以根据具体需求进一步优化和调整 ETL 转换逻辑，以满足不同业务场景的要求。 

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原文地址：https://blog.csdn.net/Viktor_Ye/article/details/143701476

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