3.1. PLMsynchro: Neuer PLMSynchro-Knoten verwendet SQL-Datenbank

Kurzbeschreibung: Für PLMSynchro wurde ein neuer Datenquellen-Knoten eingeführt, der Daten direkt aus einer SQL-Datenbank statt aus einer CSV-Datei liest. Ziel war es, die bisherige CSV-basierte Datenanbindung durch eine Datenbankanbindung zu ersetzen bzw. zu erweitern. Der neue Knoten verhält sich funktional ähnlich wie der bestehende CSV-Source-Node.

Use cases:

  • Ersatz für die Query

    Staging table und Watermark

  • Ersatz für Night Update: Update von ERP-Daten

  • Produktquelle in der Pipeline

Wesentliche Funktionen

  • Unterstützung von QODBC und QSQLITE als Datenbanktreiber

  • Lesen von Datensätzen direkt aus Datenbanktabellen.

  • Konfigurierbare Auswahl von:

    • Tabelle

    • Feldern

    • Schlüsselfeld (Unique Key)

    • Filterbedingungen

    • Sortierfeld

  • Unterstützung für mehrsprachige Datenimporte über sprachabhängige Feldnamen (z. B. "FIELD1_deu")

Inkrementelle Verarbeitung

Zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen wurde eine Watermark-Funktion implementiert:

  • Der Knoten speichert entweder das zuletzt verarbeitete Datum (CREATEDATE) oder die zuletzt verarbeitete ID.

  • Bei späteren Läufen werden nur neu hinzugekommene oder geänderte Datensätze verarbeitet.

  • Alternativ kann ein Verarbeitungsstatus direkt in der Quelltabelle gepflegt werden (Pending, Success, Error).

Bereitgestellte Beispiele

Im Issue wurden mehrere Beispiel-Pipelines und SQL-Skripte bereitgestellt:

  1. Erstellung einer Katalogstruktur aus einer SQL-Server-Tabelle "Products".

  2. Import von ERP-Daten in bestehende Kataloge.

  3. Beispiel für inkrementelle Updates mit Watermark-Tabelle und zeitgesteuerten Datenänderungen.

Nutzen für Anwender

  • Direkte Anbindung von ERP-, PDM- oder Staging-Datenbanken ohne den Umweg über CSV-Dateien.

  • Schnellere und automatisierbare Datensynchronisation.

  • Unterstützung inkrementeller Importe reduziert Datenmenge und Laufzeiten.

  • Bessere Integration in bestehende Unternehmensdatenbanken und ETL-Prozesse.[22]




[22] Extract, Transform, Load (ETL) ist ein Prozess, bei dem Daten aus mehreren, gegebenenfalls unterschiedlich strukturierten Datenquellen in einer Zieldatenbank vereinigt werden.