YS網店與客戶/組織對映關係對接MongoDB
在企業資訊系統的整合過程中，資料的高效流動和準確對映是至關重要的。本文將分享一個具體的技術案例：如何將YS網店中的客戶和組織對映關係資料從用友BIP平臺整合到MongoDB資料庫中。
用友BIP資料獲取與處理
首先，透過用友BIP提供的API介面/fc0dltfc/qeasy_datahub/qeasy_datahub/query_mapping_shop，我們能夠定時可靠地抓取YS網店中的客戶和組織對映關係資料。為了確保資料不漏單，我們採用了分頁處理機制，並設定了合理的限流策略，以應對大規模資料請求帶來的壓力。
資料轉換與質量監控
在資料轉換方面，我們利用輕易雲平臺提供的自定義資料轉換邏輯功能，將用友BIP的資料格式適配為MongoDB所需的資料結構。同時，為了保證資料質量，我們引入了實時監控和異常檢測機制，及時發現並處理任何潛在的資料問題。
高效寫入MongoDB
針對大量資料快速寫入MongoDB的問題，我們採用了批次整合的方法，透過Insert API實現高吞吐量的資料寫入能力。這不僅提升了整體的資料處理效率，還確保了業務系統能夠及時獲取最新的資料更新。
實時監控與告警系統
整個整合過程由集中化的監控和告警系統進行管理。該系統實時跟蹤每個資料整合任務的狀態和效能，一旦出現異常情況，立即觸發告警並執行相應的錯誤重試機制，從而保障整個流程的穩定執行。
透過上述技術手段，本方案成功實現了YS網店與客戶/組織對映關係對接MongoDB，不僅提高了資料處理效率，還確保了業務系統執行的可靠性和穩定性。在後續章節中，我們將詳細探討具體實施步驟及技術細節。 釘釘與ERP系統介面開發配置
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呼叫用友BIP介面獲取並加工資料的技術實現
在資料整合過程中，呼叫源系統介面是至關重要的一步。本文將詳細探討如何透過輕易雲資料整合平臺呼叫用友BIP介面/fc0dltfc/qeasy_datahub/qeasy_datahub/query_mapping_shop獲取並加工處理資料。
介面呼叫配置
首先，我們需要配置後設資料以便正確地呼叫用友BIP介面。根據提供的後設資料配置：
{
"api": "/fc0dltfc/qeasy_datahub/qeasy_datahub/query_mapping_shop",
"method": "POST",
"number": "shop_no",
"id": "shop_no",
"idCheck": true,
"request": [
{
"label": "時間戳",
"field": "ts",
"type": "string",
"value": "{LAST_SYNC_TIME}0000"
}
]
}
該配置指定了API路徑、請求方法以及請求引數等資訊。特別注意的是，ts欄位用於傳遞上次同步時間，以確保增量資料的準確性。
資料請求與清洗
在實際操作中，透過輕易雲平臺的視覺化介面，我們可以方便地設定和管理這些後設資料配置。以下是具體步驟：
設定API路徑和方法：在輕易雲平臺中，選擇“新增任務”，然後輸入API路徑為/fc0dltfc/qeasy_datahub/qeasy_datahub/query_mapping_shop，請求方法選擇POST。
新增請求引數：根據後設資料配置，在請求引數中新增一個名為“ts”的欄位，其值為 {LAST_SYNC_TIME}0000。這個時間戳用於標識上次同步的時間點，以便獲取自那之後的新資料。
ID檢查：啟用ID檢查功能，以確保每條記錄都有唯一識別符號 shop_no。
資料轉換與寫入
一旦成功獲取到原始資料，需要對其進行清洗和轉換，然後寫入目標資料庫MongoDB。在這一步驟中，可以利用輕易雲平臺提供的資料轉換功能，包括但不限於以下幾種操作：
欄位對映：將源系統中的欄位對映到目標系統中的相應欄位。例如，將 shop_no 對映到MongoDB中的 _id 欄位。
格式轉換：如果源系統的資料格式與目標系統不一致，需要進行格式轉換。例如，將日期字串轉換為MongoDB支援的日期型別。
增量更新：透過比較 ts 欄位來確定哪些記錄是新增或更新的，從而避免重複處理。
實現高效的資料寫入
為了確保大量資料能夠快速且可靠地寫入MongoDB，可以採取以下措施：
批次寫入：將多條記錄打包成一個批次進行寫入，以減少網路開銷和資料庫壓力。
非同步處理：利用輕易雲平臺的全非同步架構，實現非阻塞的資料處理，提高整體吞吐量。
錯誤重試機制：在發生網路故障或其他異常情況時，自動重試失敗的操作，確保最終一致性。
實時監控與告警
最後，透過輕易雲平臺提供的集中監控和告警系統，可以實時跟蹤整個資料整合過程。一旦發現異常情況，如介面響應超時或返回錯誤碼，可以立即觸發告警，並採取相應措施進行處理。這不僅提高了系統的可靠性，也保障了業務連續性。
綜上所述，透過合理配置後設資料、有效清洗和轉換資料，以及高效寫入目標資料庫，我們可以順利完成從用友BIP到MongoDB的資料整合任務。這一過程充分利用了輕易雲平臺強大的功能，使得複雜的資料整合工作變得簡單而高效。 打通釘釘資料介面
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整合方案：YS網店與客戶/組織對映關係對接MongoDB
在資料整合生命週期的第二步，我們將已經整合的源平臺資料進行ETL（提取、轉換、載入）轉換，轉為目標平臺 MongoDB API 介面所能夠接收的格式，最終寫入目標平臺。這裡，我們重點探討如何高效地實現這一過程。
資料請求與清洗
首先，從用友BIP系統中抓取原始資料。為了確保資料的完整性和準確性，我們需要處理分頁和限流問題。在處理這些問題時，可以透過設定合理的分頁引數和使用限流機制來保證資料抓取過程的穩定性。
資料轉換與寫入
在資料轉換階段，使用輕易雲資料整合平臺提供的自定義資料轉換邏輯功能，將原始資料轉化為MongoDB API介面能夠接受的格式。這一步驟至關重要，因為不同系統之間的資料結構差異可能會導致資料不相容的問題。
根據後設資料配置，我們需要將以下欄位對映到MongoDB：
channelid_wdt 對應 旺店通店鋪編碼
channelid_ys 對應 ys客戶id
qeasydataid 對應 mong庫主鍵
在進行欄位對映時，需要特別注意欄位型別和描述的一致性，以確保資料能夠正確寫入目標集合。以下是一個簡化後的欄位對映示例：
{
"channelid_wdt": "{shop_no}",
"channelid_ys": "{mapping_customer}",
"qeasydataid": "{id}"
}
配置中還指定了集合名字為 ChannelMapping，這意味著所有對映關係都將被寫入該集合中。
高吞吐量的資料寫入能力
為了應對大量資料快速寫入MongoDB的需求，輕易雲平臺支援批次操作和高吞吐量的資料寫入能力。在實際操作中，可以透過批次處理技術，將多個記錄一次性寫入MongoDB，從而提高整體效率。
異常處理與錯誤重試機制
在資料寫入過程中，難免會遇到各種異常情況，如網路延遲、服務不可用等。為了保證資料整合任務的可靠性，需要實現異常處理與錯誤重試機制。當檢測到異常時，可以透過自動重試機制重新傳送請求，直到成功為止。
實時監控與日誌記錄
輕易雲平臺提供了實時監控和日誌記錄功能，可以幫助我們跟蹤每個資料整合任務的狀態和效能。在發生異常時，透過日誌記錄可以迅速定位問題並進行修復，從而保證系統的穩定執行。
自定義資料轉換邏輯
在某些特定業務場景下，可能需要對原始資料進行復雜的轉換操作。輕易雲平臺允許使用者自定義轉換邏輯，以適應不同的資料結構和業務需求。例如，在YS網店與客戶/組織對映關係對接過程中，可以根據業務需求編寫特定的指令碼或規則來完成複雜的資料轉換。
MongoDB定製化資料對映對接
針對MongoDB的資料結構特點，可以透過定製化的資料對映策略，使得不同來源的資料能夠無縫對接。在實際操作中，需要根據具體業務需求設計合適的資料模型，並透過API介面將轉換後的資料寫入MongoDB。例如，在本案例中，將所有對映關係統一儲存在 ChannelMapping 集合中，有助於後續的資料查詢和管理。
小結
透過以上步驟，我們成功地將YS網店與客戶/組織對映關係的資料從用友BIP系統提取並轉化為MongoDB API介面能夠接受的格式，並最終寫入目標平臺。整個過程充分利用了輕易雲平臺提供的高吞吐量批次處理、自定義轉換邏輯、異常處理與重試機制以及實時監控等功能，大大提升了資料整合任務的效率和可靠性。