5分钟快速完成钉钉数据同步，逻辑引擎高效编排指南

场景说明：

公司用的是钉钉考勤进行员工打卡，但是人事薪酬系统需要钉钉的考勤数据，那么现在需要把钉钉考勤数据同步并加工到本地数据库中。

实施方案对比
钉钉存储了考勤记录、组织架构、审批流程等关键业务数据。传统同步方案需开发API接口、处理Token管理、错误重试等复杂逻辑，耗时且易出错。而通过逻辑引擎（如JVS/ETLCloud），只需可视化配置节点即可完成全流程编排，实现以下场景：

• 薪资核算：每月自动同步考勤数据至工资系统，避免手动导出错误。
• 实时监控：管理层需动态查看部门出勤率，依赖小时级更新的数据。
• 跨系统集成：将钉钉审批数据同步至Flowable流程引擎，驱动自动化审批流。

需求分析

1. 定时同步机制设计

• 考勤打卡记录 每小时增量同步 逻辑引擎Cron触发器+时间戳过滤
• 组织架构变更 事件驱动实时同步 订阅钉钉Stream事件流
• 全量历史数据 每月全量备份 逻辑引擎批处理任务

2. 按照人员、时间、上班打卡（时间/结果），下班（时间/结果）
按照不同的场景将多条数据进行合并，根据数据情况不同，采用新增/修改 当日用户的打卡数据

3. 数据结构转换：

• 目标：将原始打卡数据（单行多日）转为每行单日记录，（钉钉横表 → 本地纵表），支持工时计算。

转换流程：

字段映射示例：
钉钉横表字段 本地纵表字段 转换规则
user_name user_id 直接映射
day1 date + check_in/out 拆分为日期列，取最早/最晚时间
work_hours 动态计算字段 下班时间-上班时间-午休时长

实施步骤

步骤1：准备工作

• 钉钉应用创建
• 开通权限：通讯录读写、考勤数据读取。
• 逻辑引擎选择：JVS逻辑引擎

步骤2：配置主逻辑流（核心环节）

• Token动态管理
• 节点1：查询数据库缓存Token（有效期7200秒）
• 节点2：若失效则调用钉钉Token接口（https://oapi.dingtalk.com/gettoken）
• 节点3：新Token存入数据库并绑定变量。
• 数据拉取与转换
• 节点4：获取在职员工列表（接口：/topapi/smartwork/hrm/employee/queryonjob）
• 节点5：循环调用考勤接口（/attendance/list），传入userid列表。
• 节点6：横表转纵表关键配置：

// 循环节点设置
“loop_config”: {
“input_path”: “$.day*”, // 匹配所有日期字段
“output_template”: {
“user_id”: “${parent.userid}”,
“date”: “${current_field_name}”,
“checks”: “${current_field_value}” // 数组格式：[08:30, 12:00, …]
}
}

• 节点7：公式节点计算工时（示例公式：LAST(checks) - FIRST(checks) - 1.5）。
• 数据落地（判断条件、新增或者修改数据）

• 节点8：写入MySQL/ES，按部门分表存储。
• 节点9：同步日志入库，失败时触发钉钉机器人告警。

步骤3：自动化与扩展

定时触发器：配置Cron表达式（如 0 0 2 ? 每日凌晨2点执行）。

高级场景扩展

• 跨端数据接力：通过钉钉协同引擎（CoClipboard组件）实现手机端数据采集 → 电脑端自动同步至逻辑引擎。
• 数据增量同步：缩短执行的周期，加快同步的速度，那么做好增量同步，按照时间点进行同步。
• 容错保障：调用失败后，增阿基失败后重试，当重试失败后，增加消息通知
• 离线可用性保障：启用PendingQueue缓存本地操作，弱网时自动重试。
• 薪资核算联动：纵表数据直连财务系统，自动生成工资条（如集成i人事平台）。
• 效率对比：某制造企业200人考勤处理，手动转换需3小时/月，本方案全自动化执行，人力成本降为0。

在线demo：https://logic.bctools.cn/

gitee地址：https://gitee.com/software-minister/jvs-logic