Capitolo 3. V12.13.02
3.1. PLMsynchro: il nuovo nodo PLMsynchro utilizza un database SQL
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3.1. PLMsynchro: il nuovo nodo PLMsynchro utilizza un database SQL

Breve descrizione: Per PLMSynchro è stato introdotto un nuovo nodo di origine dati che legge i dati direttamente da un database SQL anziché da un file CSV. L'obiettivo era quello di sostituire o ampliare il precedente collegamento basato su CSV con un collegamento al database. Dal punto di vista funzionale, il nuovo nodo si comporta in modo simile all'attuale nodo sorgente CSV.

Casi d'uso:

  • Sostituzione della query

    Tabella di staging e filigrana

  • Sostituzione di Night Update: aggiornamento dei dati ERP

  • Fonte del prodotto in fase di elaborazione

Funzioni principali

  • Supporto di QODBC e QSQLITE come driver di database

  • Lettura di record direttamente dalle tabelle del database.

  • Selezione configurabile di:

    • Tabella

    • Campi

    • Campo chiave (Unique Key)

    • Condizioni di filtro

    • Campo di selezione

  • Supporto per l'importazione di dati multilingue tramite nomi di campo specifici per lingua (ad es. "FIELD1_deu")

Elaborazione incrementale

Per garantire un’elaborazione efficiente di grandi quantità di dati, è stata implementata una funzione di watermark:

  • Il nodo memorizza o la data dell'ultimo trattamento (CREATEDATE) oppure l' ID dell'ultimo trattamento.

  • Nelle successive esecuzioni vengono elaborati solo i record di dati aggiunti o modificati di recente.

  • In alternativa, è possibile aggiornare lo stato di elaborazione direttamente nella tabella di origine (In sospeso, Esito positivo, Errore).

Esempi forniti

In questo numero sono stati forniti diversi esempi di pipeline e script SQL:

  1. Crea una struttura di catalogo da un Tabella SQL Server "Products".

  2. Importazione dei dati ERP nei cataloghi esistenti.

  3. Esempio di aggiornamenti incrementali con tabella watermark e modifiche dei dati programmate nel tempo.

Vantaggi per gli utenti

  • Collegamento diretto a database ERP, PDM o di staging senza dover ricorrere a file CSV.

  • Sincronia dei dati più rapida e automatizzabile.

  • Supporto Le importazioni incrementali riducono il volume dei dati e i tempi di esecuzione.

  • Migliore integrazione nei database aziendali esistenti e nei processi ETL.[22]



[22] Extract, Transform, Load (ETL) è un processo mediante il quale i dati provenienti da più fonti, eventualmente con strutture diverse, vengono riuniti in un database di destinazione.

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Capitolo 3. V12.13.02 Partenza 3.2. Token API Autenticazione per un accesso semplice e sicuro alle API web