​1 背景

当用户希望能直接获取API接口数据,目前产品也有解决方案。产品现已支持通过 API 接口直接对接外部系统，实现数据实时拉取。该方案具备即时性与便捷性，可满足多样化的数据获取需求，助力高效数据处理与分析。​

2 具体方案

方案1：数据模型脚本查询调用​

方案1：通过在数据模型中增加脚本查询的方式调用，相关代码可参考RESTful查询示例。

方案2：通过数据模型的java查询实现可参考：添加java查询。

方案3：使用自助ETL或者在数据模型中使用ETL高级查询，可以使用API取数节点，参考自助ETL-API取数。

以上几种方案，如果数据不是很实时情况，可以使用全量抽取，再设置定时任务去定时更新数据。如果是要获取实时数据，可以使用“查询动态抽取” 做到实时的效果，可查看直连&抽取。

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通过在数据模型中添加脚本查询的方式调用 API，实现数据获取。具体代码可参考RESTful 查询示例，开发者可根据实际接口规范调整参数与请求逻辑，完成数据的灵活调用。

方案2：数据模型Java查询实现

利用数据模型的 Java 查询功能对接 API，详细操作步骤及代码示例可参考 添加 Java 查询 文档。此方案适用于对 Java 开发较为熟悉的用户，通过编写 Java 代码实现个性化的数据交互逻辑。

方案3：自助ETL与ETL高级查询

可通过自助 ETL 工具或数据模型中的 ETL 高级查询功能，结合 API 取数节点获取数据。具体配置与操作流程，可参考 自助 ETL-API 取数 和 循环分页取数 文档。该方案提供可视化操作界面，无需复杂代码编写。Image Added​

三、数据抽取策略

非实时数据抽取:​
若对数据实时性要求不高，推荐采用全量抽取策略。完成首次数据抽取后，可在系统中设置定时任务，按照预设周期（如每日、每周）自动更新数据，确保数据的时效性与完整性。​
实时数据抽取:​
如需获取实时数据，可使用 “查询动态抽取” 功能。该功能可根据预设规则，实时响应数据变化，实现数据的动态更新。具体配置方法及注意事项，可查看直连 & 抽取文档。