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在这个博客中，我将尝试解释各种数据提取机制，大数据技术学什么，这些机制可用于使用复合Employee API从SuccessFactors Employee Central检索增量/增量数据。根据下游系统的需求，可以配置EC SOAP API"CompoundEmployee"以获得所需的数据

业务场景

增量或增量接口是推荐的方法（与满负载接口相比），其中只有"更改的"数据被发送到接口。对于有大量员工的组织，每次发送完整的数据都会对中间件的性能和目标产生不利影响系统。那个这就是为什么只向目标系统发送"已更改"的数据始终是最佳做法。

我将尝试用示例解释如何提取增量数据和增量数据。

使用哪种中间件（如SAP云平台集成、Dell Boomi、SAP PO、Mulesoft等）并不重要，查询和底层逻辑将保持不变。

Delta w.r.t Employee Central数据模型可分为3个级别

1）Employee Level Delta

此模式可用于提取上次成功执行接口后数据（一个或多个字段–不管哪个portlet或字段）发生更改的员工。

业务情景

假设SF有100名员工，自上次运行以来只有10名员工发生了变化。此查询将只获取这10名员工。在这个模式中，不管任何更改（在任何记录中），所有下游适用的字段都将被发送

伪查询

这里lastsuccesfulrundate是变量（在中间件中设置），它存储最后一个接口运行日期。

2）记录级别Delta

这个模式可以用来提取数据（一个或多个字段）更改后的员工上次成功执行接口，只需要更改记录。

业务场景

SF有100名员工，自上次运行以来只更改了10名员工。此查询将只获取这10个每个员工雇员有多种记录类型（或portlet）[例如–地址、个人信息、工作、公司等…）。对于每个员工，界面将只映射上次运行后更改的记录。比较值last_modified_field（存在于每个portlet中）和中间件中last successfulrundate.

伪查询

与员工级delta查询相同。

3）字段级delta

此模式可用于提取在上一次成功执行接口后数据（一个或多个字段）发生更改的员工，并且只提取更改的字段（共个）

业务场景

考虑到前面的示例（即记录级别Delta中描述的场景），怎么成为淘客，如果我们向下一级，即每个记录的单个字段（上次修改日期>=水印），其中下游系统只希望接收更改的字段，则应使用此提取模式。示例–员工的个人信息已更改，其中唯一字段已更改（婚姻状态值从"单身"更改为"已婚"）。

伪查询

P.s-参数fromDate和toDate也可以与上次修改的日期一起使用，大数据用什么数据库，如果需要基于期间的增量。

在中间件中，

1）将值last\u modified\u字段（存在于每个portlet中）与last successfulrundate进行比较。

2）作为第二步，在映射中，返利淘联盟，仅映射那些有"previous"标记的字段。

如果您想知道"使用CompoundEmployee API提取当前和未来日期的数据"，大数据可视化，请检查此处