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0201
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背景：系统上线迁移旧系统的未完结合同、未完结发票等业务数据
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核心组件：
数据流3.0、连接器、数据表
准备
模拟发票和合同数据：ap_invoice.csvcontract.csv
连接器
使用连接器，连接旧系统数据库。
查看模拟数据：
数据表
在本系统中，创建数据表元素，用于承接数据，以 MySQL 数据表为例。
数据流配置
在开始节点后，依次添加数据集-连接器查询、数据表操作。
连接器查询
连接器查询节点用于获取旧系统的数据。
修改节点名称：
节点配置，在查询SQL框中输入需要查询的 SQL 语句即可，可以点击右上角的调试，查看本节点的运行结果。
进阶：使用参数和变量
如果节点之间有执行的前后顺序，那么后续节点可以引用前序节点的运行结果，引用方式用Operator.nodeX.data，还支持更多变量的引用，详见DPL_变量体系整理。
举个例子，本场景中，假设仅迁移 2024年及之后的合同，迁移的发票为关联了这些合同的，那么在查询发票数据时，需要引用到查询合同数据的结果：
数据表操作
用于在新系统中新增数据。
若您使用的系统还未发布数据表操作节点，可以使用PY代码节点替代这部分逻辑。
PY代码
若您使用的系统还未发布数据表操作节点，可以使用PY代码节点用于在新系统中新增数据，相关 SDK 文档：操作数据库 — DeepFOS
节点配置，直接在节点中输入 Python 代码即可，如需引用变量，详见DPL_变量体系整理。
本节点引用了前序连接器查询节点的输出结果，因此使用了变量Operator.nodeX.data。
示例代码：
Copy
from deepfos.element.datatable import DataTableMySQL
import pandas as pd
contract = DataTableMySQL(element_name="CONTRACT",path='/0101/')
t = contract.table
insert_data = pd.DataFrame(Operator.ds_conn_query1_copy.data.order("contract_id").df().to_dict(orient='list'))
# 先删后插
contract.delete(where = t.contract_id > 0 )
contract.insert_df(insert_data)
contract.select()
Copy
from deepfos.element.datatable import DataTableMySQL
import pandas as pd
ap_invoice = DataTableMySQL(element_name="AP_INVOICE",path='/0101/')
t = ap_invoice.table
insert_data = pd.DataFrame(Operator.ds_conn_query1.data.order("contract_id").df().to_dict(orient='list'))
# 先删后插
ap_invoice.delete(where = t.contract_id > 0 )
ap_invoice.insert_df(insert_data)
ap_invoice.select()
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