🧩 Маппинг данных - что это и зачем? 🧩
Маппинг - это процесс сопоставления полей данных из одной системы с соответствующими полями в другой системе. Это нужно, так как разные системы могут описывать один и тот же объект данных по-разному.
Этот процесс необходим в задачах на интеграции.
Маппинг описывают в виде таблицы. Допустимо делать и в виде структурированного списка, но по опыту скажу - таблицы удобнее.
➡️ В таблице с маппингом делают несколько основных колонок:
- название параметра на разговорном языке;
- описание, требования к валидации, ФЛК (форматно-логический контроль) и преобразованиям, если это необходимо;
- типы данных в каждой системе;
- названия параметра в API каждой системы (например, поле из JSON, поле из xml или другого формата сообщения, query из URL и др);
- название параметра в БД системы, которая отвечает за работу интеграции, если в процессе работы метода надо сохранить данные в БД.
Допустима вариативность с колонками. Их может быть больше, а может быть и меньше.
Если говорить про задачу интеграцию системы #ShipEasyGA с DaData для структурирования адресов, то маппинг будет содержать несколько колонок:
- название поля на русском
- название поля в REST API Backend ShipEasyGA
- название параметра в API системы DaData, чтобы установить соответствие с её полями в интеграции
- название поля в БД ShipEasyGA, т.к. есть поиск пунктов курьерской службы в радиусе 5км
- описание поля, требования к его обработке и проверкам
- типы данных в API ShipEasyGA, API DaData и БД. Я бы добавила только отдельную колонку “Тип данных в API ShipEasyGA”. Все остальные типы данных не так важны или очевидны.
Маппинг помогает разработчикам понять, какие данные нужно получать из внешней системы, с которой интеграция, что важно сохранить в БД или сопоставить с ней, а что нужно просто показать пользователю и не надо держать в памяти программы 🙌
#ИнтеграцииGA
Маппинг - это процесс сопоставления полей данных из одной системы с соответствующими полями в другой системе. Это нужно, так как разные системы могут описывать один и тот же объект данных по-разному.
Этот процесс необходим в задачах на интеграции.
Маппинг описывают в виде таблицы. Допустимо делать и в виде структурированного списка, но по опыту скажу - таблицы удобнее.
➡️ В таблице с маппингом делают несколько основных колонок:
- название параметра на разговорном языке;
- описание, требования к валидации, ФЛК (форматно-логический контроль) и преобразованиям, если это необходимо;
- типы данных в каждой системе;
- названия параметра в API каждой системы (например, поле из JSON, поле из xml или другого формата сообщения, query из URL и др);
- название параметра в БД системы, которая отвечает за работу интеграции, если в процессе работы метода надо сохранить данные в БД.
Допустима вариативность с колонками. Их может быть больше, а может быть и меньше.
Если говорить про задачу интеграцию системы #ShipEasyGA с DaData для структурирования адресов, то маппинг будет содержать несколько колонок:
- название поля на русском
- название поля в REST API Backend ShipEasyGA
- название параметра в API системы DaData, чтобы установить соответствие с её полями в интеграции
- название поля в БД ShipEasyGA, т.к. есть поиск пунктов курьерской службы в радиусе 5км
- описание поля, требования к его обработке и проверкам
- типы данных в API ShipEasyGA, API DaData и БД. Я бы добавила только отдельную колонку “Тип данных в API ShipEasyGA”. Все остальные типы данных не так важны или очевидны.
Маппинг помогает разработчикам понять, какие данные нужно получать из внешней системы, с которой интеграция, что важно сохранить в БД или сопоставить с ней, а что нужно просто показать пользователю и не надо держать в памяти программы 🙌
#ИнтеграцииGA