精通数据集成：轻易云数据集成平台应用实战与技术内幕

企业系统中数据交互的重要性不言而喻。一个系统如果孤立运行，即使积累了海量数据，仍然是一座信息孤岛。另一方面，一个积极参与数据交互的系统，成为各系统之间的“交际花”，具备中台的性质。

然而，大多数情况下，系统介于这两种极端之间，需要在自身生产和社交之间取得平衡，实现数据的高效对接。这种对接的核心目标是实现数据信息的传输，为后端产品提供有力支持。在这篇文章中，我们将探讨以下关键主题，重点介绍了轻易云数据集成平台在企业系统数据对接中的作用：

1. 数据传输的场景和意义

1.1 数据传输的应用场景

数据传输在企业系统中有着广泛的应用场景，包括：

• 前后端数据互动： 企业系统的前端和后端需要不断地交换数据以保持实时性。
• 内部系统协作： 各系统模块之间需要协同工作，例如订单系统需要与备货系统共享库存扣减数据。
• 与第三方平台对接： 入驻第三方销售平台后，需要管理自身的订单数据，这需要从第三方平台获取订单数据。
• 使用公共插件： 利用已有的开放功能插件，如接入百度地图API或进行微信小程序的二次开发。

1.2 数据传输的意义

数据传输的意义在于：

• 避免资源浪费： 通过数据传输，可以避免重复生产数据库，充分利用已有资源和功能。
• 统一数据维护源头： 数据传输有助于统一数据维护，防止数据不同步，特别是在不同系统中共享数据时。
• 复用现有轮子： 利用已有的API或SDK，避免重复开发，提高效率。

2. 数据传输的方式

数据传输方式包括接口传输、中间件传输和消息传输等，每种方式都有适用的场景。

2.1 接口传输

接口传输是一种传统的问答式传输方式，通常用于客户端与服务器之间的交互。这包括HTTP调用、Java远程调用和Web服务等。接口传输的优势在于时效性强，可触发实时交互，同时安全性高，通用性强。

• 接口的作用： 接口可用于调用第三方功能插件（API接口）或解决特定场景的信息传输问题（HTTP接口）。
• 接口的创建方： 由被请求的一方创建接口，确保数据源一致。
• 接口定义： 接口定义包括口令、数据范围、筛选条件、转化规则等。
• 数据转义： 数据在源头与应用端之间是否需要转化取决于需求和数据复用情况。
• 主动获取 vs. 对方推送： 根据时效和数据量的需求，可以选择主动推送或请求获取数据。

产品经理在这一过程中需要提供接口定义的规则、传参和返回参数、必传参数、数据流转时效等信息，以及大致方向。

3. 数据传输的处理机制

在定义数据传输方案时，需要考虑数据初始化和同步机制。同步可分为触发式和定时任务式，具体根据需求来确定。

• 触发式同步： 当参数值满足条件时触发同步。
• 定时任务同步： 用于处理不定时更新的数据，根据数据更新频率设置定时任务。

4. 数据传输的注意事项

数据传输在企业系统集成中扮演着关键角色，但也需要考虑以下注意事项：

• 网络带宽消耗： 大数据量传输可能导致网络带宽问题，需要谨慎处理。
• 服务可靠性： 服务器和客户端必须同时工作，服务器不可用时可能导致数据交互失败。

在实际应用中，如果需要对接多个系统，建议创建一个通用接口，以便其他系统方便接入，减少重复工作和风险。

5. 相关概念扩展

• API（应用程序编程接口）： 预定义函数的集合，无需了解内部工作机制即可调用的对象，用于不同软件系统之间的交互。
• Open API： 对外开放的接口，例如百度地图API、Facebook的API等。
• SDK（软体开发工具包）： API的集合，提供更丰富的功能。
• HTTP接口： 基于HTTP协议的传输方式，用于各种应用之间的数据交互。

轻易云数据集成平台在企业数据传输中扮演了重要的角色，支持不同传输方式，帮助企业实现系统间的高效数据交互，促进数字化转型的成功。无论是数据同步、第三方平台对接还是内部系统协作，数据传输都是实现这些目标的关键一环。

数据库对库同步

数据库同步是一种关键的数据集成方式，它允许不同系统之间共享数据，通常发生在企业内部的系统之间，这些系统相互信任并需要实时数据共享。轻易云数据集成平台为这种需求提供了多种解决方案，使数据在不同系统之间轻松同步和共享。

1. 使用中间表

一种常见的数据库同步方法是使用中间表。例如，如果系统B需要使用系统A的数据，可以创建一个新的数据库（DB），然后系统A将数据写入该数据库，系统B可以从中读取数据。这意味着数据存储在一个中间表中，而系统A和系统B都具有对该表的访问权限。这种方法的好处是可以选择性地共享大批数据。

2. 直接调用对方数据表

另一种方法是在系统B的开发中，直接从系统A的数据表中加载数据。这是实时获取对方数据的方式，系统B不会在本地保存数据表副本。尽管这种方法较为高效，但它增加了系统之间的耦合性，因此在数据量较大时并不推荐。

3. 同步对方的数据表

数据库同步的第三种方法是将对方的数据表复制到本地，并保持实时同步。其中，otter技术是一种常用的方法，它可以将MySQL的数据同步至另一个MySQL或Oracle数据库，还支持双向同步和文件同步等功能。这种方法需要数据库的协助配置，通常通过一个带有Web管理界面的MySQL同步平台来实现。在界面上，可以定义映射规则，otter进程会根据这些规则读取binlog并将数据更新到目标库中。

这种同步方式主要适用于内部系统之间的数据传输，特别适合处理大数据量。它的优点在于资源占用较少，交互简单可靠。然而，当连接到系统B的系统数量增多时，数据库连接池是有限的，这可能导致可用的数据库连接不足。在这种情况下，otter是一个较为合适的选择。不过，两个不同公司的系统通常不会开放自己的数据库给对方连接，因为这可能存在安全性方面的风险。

文件包共享方式

在一些情况下，为了保密或其他原因，第三方公司可能不愿提供接口，而是将数据文件存储在类似网盘或网页上供需求方下载。这种情况下，双方系统需要协商文件服务器地址、密码、文件命名规则、文件内容格式等信息，通过上传和下载文件来实现数据交互，尤其适用于处理大数据量。

例如，第三方支付公司可以与需求方约定使用SFTP服务器（一种文件服务器，类似网盘）的账号和密码。支付公司将账单数据上传到SFTP服务器，然后需求方可以使用SFTP客户端登录，下载并解析数据，然后保存和使用。这种方式实现了数据在服务器之间的异步传输，操作各自独立，并且一旦上传，文件可以被多个需求方使用。

这些数据通常是加密的，因此只有经过授权的公司才能解密。长期合作的公司会持续更新数据，授权的公司可以持续下载和解析。通常使用定时任务按一定频率下载数据，同时要考虑丢包的机制。

案例：

假设需求方需要从SFTP服务器抓取并解析WP支付平台的账单明细。方案如下：

1. 抓取文件路径下前一天的文件，根据修改时间进行筛选。
2. 打开文件，按照规则解析所需的字段。
3. 将解析后的数据对应写入本地数据表。

为了防止数据丢失，可以采用断抓补抓机制。例如，如果某天的数据抓取中断，系统将自动在下次尝试重新抓取，直到连续三次未成功抓取为止，以减少数据抓取故障导致的数据丢失情况。

这种方式能够有效降低数据抓取故障带来的风险，尤其适用于需要定期获取外部数据的情况。产品经理在合作中应该提醒开发团队考虑这些机制，以确保数据的完整性和可靠性。

深入理解消息队列MQ（Message Queue）

1. MQ概念

消息队列技术是一种用于分布式应用之间交换信息的技术。它允许应用之间异步通信，解耦各个组件，提高系统的可伸缩性和性能。市场上有多个开源的JMS消息中间件，如ActiveMQ和OpenJMS等，可供选择。

消息队列的工作原理类似于排队进入隧道。一方不断将消息推送到队列中，而另一方则按顺序消费这些消息。消息可以存储在内存中，也可以持久化到磁盘上，直到被应用程序读取。这种方式适用于大规模的企业内部应用，特别是在处理大量规律性强、批量数据交互的情况下。它主要解决了应用解耦、异步消息处理和流量削峰等问题。

2. 以异步处理为例

假设有用户注册功能，需要发送注册邮件和注册短信。传统的处理方式有两种：

• 串行方式：将注册信息写入数据库后，依次发送注册邮件和注册短信，然后返回给客户端。这种方式的响应时间较长。

• 并行方式：将注册信息写入数据库后，同时发送注册邮件和注册短信，然后返回客户端。相比串行方式，响应时间有所提升。

然而，在高并发情况下，传统方式可能会面临性能瓶颈。引入消息队列后，可以改进架构如下：

用户的响应时间相当于注册信息写入数据库的时间，即50毫秒。注册邮件和短信被写入消息队列后，系统立即返回响应，因此写入消息队列的速度非常快，可以忽略不计。这样，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS，比串行方式提高了3倍，比并行方式提高了两倍。

3. MQ、文件包共享、接口的对比

消息队列在推送消息后不需要等待对方的确认，因为消息已经成功推送到中间站，代表本方已经完成相应的任务。这与接口方式不同，接口需要来回通信以确认成功。

如果必须等待对方的确认，那么就需要实现反向消息队列，相当于另一个独立的MQ。

文件包共享也不需要反馈机制。一旦数据传输到文件服务器，发送方的任务就算完成了。然而，消息队列中的消息只能被消费一次，不同系统无法共同消费一个队列，因此对接多个系统时需要创建多个MQ。而接口可以创建一个，供多个系统调用。

在订单系统对接各个销售网站和平台时，可以采用接口的方式，避免多次对接。文件包共享也可以上传一次，供多个需求方下载。这点与接口有相似之处，但是消息队列无法做到这一点。

探索其他数据传输手段

数据传输不仅限于在线自动机制，还可以采用一些离线方法，特别是在后端产品系统中。

1. 导入导出

场景：

当无法进行系统间集成，但可以在离线环境中获取数据时，可以采用导入导出方式。这适用于数据量较小、结构规则的数据。

实施：

• 数据通常以CSV格式存储，该格式文件较小且兼容性良好。
• 需要定义文件与数据字段的映射关系，例如A列对应字段’姓名’，B列对应字段’年龄’。
• 上传时需要进行文件验证，如格式检查和必填项检查。建议一旦发现错误，立即中止导入并返回错误提示，等待修复后重新导入。
• 如果数据量较大，可以采用异步上传机制，将上传和数据写入分为两个步骤，后台自动分批写入，提高效率。

2. 爬取

场景：

作为数据需求方，获取数据可以采用多种方法，包括协商接口、SFTP解析，以及直接爬取数据的方式。

实施：

例如，如果需要从第三方网站获取商标库中的最新商标信息，但该网站没有提供开放的接口，可能需要开发爬虫代码进行数据爬取。需要注意

的是，一些商业网站可能设置了反爬机制，需要克服这些障碍。

轻易云数据集成平台在面对不同的数据传输场景时，提供了灵活的解决方案，让企业能够高效地处理数据集成和传输的各种需求。无论是使用消息队列、文件包共享还是接口，都可以借助该平台实现数据的顺畅流动，推动数字化转型的成功实施。

数据同步的触发机制

在数据集成过程中，数据获取的方式与触发机制是至关重要的，它们需要根据具体的应用场景来制定。一般而言，我们通常需要实现持续获取数据的要求。

操作事件触发是一种常见的方式，例如，当用户在页面上点击按钮时，系统会触发数据传递以获取最新状态。这种方式具有较高的时效性，但可能会因并发操作而增加系统负荷。

如果对时效性要求不高，可以采用异步机制。这可以通过使用脚本监控来实现，设置脚本的运行频率，当检测到数据在一定时间内有更新时，捕获并传输数据。定时脚本是一个常见的后端应用方式。

例如，如果需要获取系统A中在过去6小时内更新的数据，每2小时运行一次脚本就可以满足要求。但如果每7小时运行一次，就会错过1小时的数据更新。因此，必须确保每次获取的数据时间区间要大于数据获取的时间间隔。

除了时间维度，更安全的方法是使用标识性字段。例如，每次获取is_got为0的数据，前端可以将is_got作为表索引，这样在数据库遍历时就不会太慢（遍历相当于全表查询）。

判定获取数据的唯一性是关键，以避免数据重复。

是否异步执行数据处理

在获取数据后，如果需要进行规则运算，最好的做法是首先将数据存储到中间表，然后再将其写入最终表，实现异步写入。

举例来说，假设我们需要从物流系统获取按订单和包裹号维度的运费数据，然后在财务系统中进行分摊运费到商品上。这个过程中，分摊规则是一种算法，带有可变动性。如果分摊规则的参数不准确或算法结构发生变化，就会导致最终的运费分摊金额错误。因此，在进行分摊之前，最好将数据先存储到财务系统的临时表（中间表），然后进行数据获取和分摊运费操作。

这种异步操作不仅方便查找错误原因，还确保了较少的偶联，以防止一个环节出错影响其他环节。同时，中间表作为基础数据还可以供其他功能使用。对于大量数据，这种做法是必要的。

判重机制

一旦建立了数据通道，数据流通常是持续不断的，而数据源可能会被不断增删改。因此，在将数据写入本地表时，需要根据特定字段来判断数据的唯一性。

例如，对于员工信息表，可以以（姓名+手机号+性别+家乡+身份证号）作为判重的标识字段。如果某条数据的（姓名+手机号+性别+家乡）这几个字段不一定唯一，但身份证号是唯一的，那么可以以身份证号作为唯一标识。如果获取到的数据中的身份证号在本地数据库中存在，则进行更新操作；如果不存在，则进行插入操作。

有时无法确定哪些字段是唯一的，可以添加一个备用字段，人为定义其取值规则，然后将其用作判重字段。例如，添加一个名为unique_code的字段，取数据源表的主键加上日期，或者直接使用源表的id作为外键。

有了判重字段，可以轻松进行更新、插入或跳过规则的设置。

需要注意的是，如果改变了表的判重规则，历史数据可能会与新数据产生冲突，因为两者的判重维度不同。

获取数据后的处理方式

一种方式是将数据直接显示在页面上，而不保存在本地数据库中。这相当于每次刷新页面都会通过接口重新获取数据进行展示。但这种方式在性能和实际应用场景上比较少见，一般情况下，我们会首先将数据保存在本地数据库中，以便本地调用。

对于首先保存在本地数据库的情况，有两个问题需要考虑：是否异步保存以及如何确保同步。

处理日志

数据日志的目的是记录数据的来源和去向，以便追溯和分析问题。数据日志通常包括三个主要事项：数据源系统是否提供数据、目标系统是否接收到数据、目标系统是否成功写入数据。

在添加数据捕获日志时，需要确定是否将日志存储在数据库中，因为系统通常会有一个类似缓存的日志，但这些日志通常会定期清理，只有保存在数据库中才能持久记录和追溯。

开发后台通常已经具备数据日志功能，使用日志级别如FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG等来记录重要信息。通常情况下，开发人员会配置INFO或DEBUG级别的日志，以便查看数据。

但是，代码中的日志保存时间有限，通常会在一个月内清除。因此，如果需要保留更长时间的日志，可以将其存储在本地数据库中。

数据传输的注意事项

目标数据表与中间表的维度一致

当从系统A获取数据并存入系统B时，最好先将数据存储到中间表B，

然后通过一系列运算将数据从中间表B写入中间表B’。确保中间表B和中间表B’的唯一标识字段相对应，以实现异常数据溯源。维度的一致性能够帮助我们轻松追踪数据问题。

不同入口写入同一类型数据的去重

考虑一个场景：有两个不同的写入程序，从不同入口写入数据到利润表，这些数据都属于“退件入库”利润类型。然而，这两个入口各自有独立的去重规则，彼此不通用。

为了避免重复写入，首先需要确定如果一条数据已经从一个入口写入了利润表，那么就不能再从另一个入口写入。其次，如果一条数据从入口1写入后，后续数据更新再次触发写入操作时，也应该从入口1继续写，以确保数据的一致性。

同步基础数据时是否提前过滤

在同步基础数据时，是否应该提前过滤数据是一个需要考虑的问题。例如，系统A维护了员工的基础信息，其中包含一个“是否有效”的状态。只有在状态为有效时，数据才会在整个系统中生效。但系统B需要获取员工信息，但不进行数据维护。

在这种情况下，是否只获取启用状态的数据到系统B，还是无论状态都获取呢？

答案是，在数据量不大的情况下，最好获取全量数据。原因之一是，如果突然将某个员工从系统A中禁用，那么在系统B中可能会出现生产数据报错的情况。通过在中间表中保存全量数据，可以轻松查找问题，而不需要跨系统或跨部门的沟通和确认。