转载 高效集成金蝶与旺店通数据：实现补料单与出库单对接

金蝶生产补料单与旺店通其他出库单的高效数据集成方案

在企业信息化系统中，数据的无缝对接和高效流转是确保业务流程顺畅运行的关键。本文将分享一个实际案例：如何通过轻易云数据集成平台，将金蝶云星空中的生产补料单数据高效集成到旺店通·企业奇门中的其他出库单。

在这个案例中，我们采用了金蝶云星空提供的executeBillQuery API接口来获取生产补料单的数据，并通过旺店通·企业奇门的wdt.stockout.order.push API接口将这些数据写入到目标系统中。整个过程不仅需要处理大量的数据，还要确保数据的一致性和实时性。

为了实现这一目标，我们利用了以下几个关键特性：

1. 高吞吐量的数据写入能力：轻易云平台支持大规模数据的快速写入，使得从金蝶云星空获取的大量生产补料单能够迅速被推送到旺店通·企业奇门，极大提升了数据处理的时效性。

2. 集中监控和告警系统：通过实时跟踪每个数据集成任务的状态和性能，我们能够及时发现并解决潜在问题，确保整个集成过程顺利进行。

3. 自定义数据转换逻辑：由于金蝶云星空与旺店通·企业奇门之间的数据结构存在差异，我们使用了自定义的数据转换逻辑，以适应特定业务需求，确保数据准确无误地映射到目标系统。

4. 可视化的数据流设计工具：该工具使得我们可以直观地设计和管理整个数据流，从而简化了复杂的数据集成过程，提高了工作效率。

5. 异常处理与错误重试机制：在对接过程中难免会遇到各种异常情况，通过设置完善的错误重试机制，可以有效减少因网络波动或接口调用失败导致的数据丢失问题。

6. 分页和限流处理：针对金蝶云星空API接口返回的大量分页数据，我们进行了合理的分页处理，并设置限流策略，以避免因频繁调用API而导致服务不可用的问题。

通过以上技术手段，我们成功实现了金蝶生产补料单与旺店通其他出库单之间的数据无缝对接，为企业提供了一套高效、可靠的数据集成解决方案。在后续章节中，将详细介绍具体实施步骤及技术细节。

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中，调用源系统金蝶云星空接口executeBillQuery是数据集成生命周期的第一步。此步骤至关重要，因为它决定了后续数据处理和写入的质量与效率。以下将详细探讨如何通过配置元数据来高效地获取和加工生产补料单的数据。

配置API请求参数

首先，需要配置API请求参数，以确保从金蝶云星空正确获取所需的数据。根据提供的元数据配置，我们需要设置以下关键字段：

• FormId: 业务对象表单ID，必须填写为PRD_FeedMtrl。
• FieldKeys: 需查询的字段key集合，如FPOOrderEntry_FEntryId,FPurchaseOrgId.FNumber。
• FilterString: 过滤条件，用于筛选符合条件的数据，例如：FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FDocumentStatus='C' and FMATERIALID.F_POIH_Combo = 1。
• Limit和StartRow: 分页参数，用于控制每次查询的数据量和起始位置。

这些参数确保了我们能够精准、高效地从金蝶云星空获取到所需的生产补料单数据。

数据请求与清洗

在发送API请求之前，需要对请求参数进行适当的清洗和格式化。例如，将日期格式化为金蝶系统可识别的格式，并确保分页参数正确设置以避免漏单现象。以下是一个简化后的请求示例：

{
    "FormId": "PRD_FeedMtrl",
    "FieldKeys": "FID,FBillNo,FPrdOrgId.FNumber,FStockOrgId.FNumber,FDate,FBillType.FNumber,FCurrId,FTransferBizType,FSTOCKERID,FIsCrossTrade,FVmiBusiness,FIsOwnerTInclOrg,FEntity_FEntryID,FPPBOMEntryId,FMaterialId.FNumber,FMaterialName,FSpecification,FAPPQty,FActualQty",
    "FilterString": "FApproveDate>='2023-01-01' and FDocumentStatus='C'",
    "Limit": 100,
    "StartRow": 0
}

数据转换与写入准备

在成功获取到原始数据后，需要对其进行转换，以适应目标系统（如旺店通·企业奇门）的需求。这包括但不限于字段映射、数据类型转换以及业务逻辑处理。例如，将金蝶中的物料编码字段映射到旺店通中的相应字段，并确保数量等数值型字段格式一致。

异常处理与重试机制

为了保证数据集成过程的稳定性，必须实现异常处理与重试机制。当API调用失败或返回错误时，应记录日志并触发告警，同时根据预设策略进行重试。例如，当网络波动导致请求超时时，可以设置重试次数和间隔时间，以最大限度减少因临时故障导致的数据丢失。

实时监控与日志记录

轻易云平台提供了强大的实时监控功能，可以跟踪每个API调用的状态和性能指标。在实施过程中，应充分利用这一特性，对每次调用进行详细记录，包括请求时间、响应时间、返回结果等。这不仅有助于快速定位问题，还能为后续优化提供宝贵的数据支持。

通过以上步骤，我们可以高效地调用金蝶云星空接口executeBillQuery，并对获取的数据进行清洗、转换，为下一步的数据写入做好准备。这一过程不仅提高了数据处理的准确性和效率，也为整个集成生命周期奠定了坚实基础。

集成方案：金蝶生产补料单到旺店通其他出库单的ETL转换

在数据集成过程中，ETL（Extract, Transform, Load）是至关重要的一步。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，将金蝶生产补料单的数据进行转换，以符合旺店通·企业奇门API接口的格式要求，并最终写入目标平台。

数据转换与写入过程

首先，我们需要明确金蝶生产补料单和旺店通·企业奇门API接口之间的数据映射关系。通过元数据配置，我们可以清晰地看到每个字段的对应关系。以下是关键字段的映射说明：

• FBillNo -> outer_no
• FStockId -> warehouse_no
• FMaterialId -> spec_no
• FActualQty -> num

这些映射关系确保了我们能够准确地将源数据转换为目标格式。

数据请求与清洗

在开始ETL之前，我们需要从金蝶系统中提取生产补料单数据。这可以通过调用金蝶云星空的接口实现，例如使用executeBillQuery接口来获取所需的数据。提取到的数据可能包含多个字段和记录，需要进行清洗以去除无用信息，并确保数据质量。

数据转换逻辑

在轻易云数据集成平台中，我们可以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。以下是一个简单的数据转换示例：

1. 提取并清洗原始数据：

   • 从金蝶系统中提取生产补料单数据。
   • 清洗数据，确保没有重复或无效的记录。

2. 字段映射与转换：

   • 将FBillNo字段映射为outer_no，这是旺店通·企业奇门接口所需的唯一单据编号。
   • 将FStockId字段映射为warehouse_no，用于标识仓库。
   • 将物料ID（FMaterialId）和实际数量（FActualQty）分别映射为货品明细节点中的商家编码（spec_no）和入库数量（num）。

3. 构建请求体：

   • 根据元数据配置，构建POST请求体，包括头部信息和货品明细节点。

     {
     "outer_no": "{FBillNo}",
     "warehouse_no": "{FStockId}",
     "logistics_fee": "0",
     "other_fee": "0",
     "is_check": "1",
     "detail_list": [
        {
            "spec_no": "{FMaterialId}",
            "num": "{FActualQty}",
            "price": "{FPrice}"
        }
     ],
     "reason": "工厂生产领用"
     }

4. 发送请求并处理响应：

   • 利用轻易云提供的API调用功能，将构建好的请求体发送到旺店通·企业奇门API接口。
   • 处理响应，记录日志以便于后续监控和问题排查。

处理异常与重试机制

在实际操作中，可能会遇到各种异常情况，如网络超时、接口限流等。为了确保数据集成的可靠性，需要实现异常处理与错误重试机制：

• 异常检测：实时监控API调用状态，捕获异常情况并记录日志。
• 错误重试：对于失败的请求，可以设置自动重试机制，确保最终成功写入目标平台。

数据质量监控

为了保证整个ETL过程的数据质量，可以利用轻易云平台提供的数据质量监控功能：

• 实时监控每个集成任务的执行状态。
• 检测并报告任何异常情况，如数据格式不匹配、缺失值等。
• 提供详细日志记录，便于追踪问题根源并及时解决。

总结

通过上述步骤，我们能够有效地将金蝶生产补料单的数据进行ETL转换，并成功写入到旺店通·企业奇门系统。这不仅提升了数据处理效率，还保证了数据的一致性和可靠性。在实际应用中，根据具体业务需求，可以进一步优化和调整转换逻辑，以适应不同场景下的数据集成需求。