1.1 应用场景

1）API 接口中，有大量数据，且可通过开始日期和结束日期参数取出数据。

2）数据库表中存在大量数据，且存在日期字段，若一次性取出，会占用过多数据库内存或网络带宽，影响其他业务。

1.2 实现思路

场景模拟-待取出数据：

场景模拟-思路说明：

将日期字段分段，每次取出一个时间段的数据（本文示例中，每个时间段相差 4 天），直至遍历完所有日期序列取出所有数据。

取出数据时的筛选条件：时间段的开始日期<=入库日期<时间段的结束日期

注：日期序列为 SparkSQL节点生成的。

2.1 生成起始日期和结束日期

1）新建定时任务，拖入「数据转换」节点，进入「数据转换」节点。

2）拖入 SparkSQL 节点，写 SQL 语句生成起始日期和结束日期。如下图所示：

起始日期：本月第一天，日期格式为 yyyy-mm-dd，本文示例中，值为 2026-01-01 。

结束日期：当天日期+1天（当天日期为 2026-01-15，源表中最大日期值为 2026-01-15），日期格式为 yyyy-mm-dd

• 因为后续取数时，筛选条件为时间段的开始日期<=入库日期<时间段的结束日期，如果最后一次循环，时间序列的结束日期设置为源表的最大日期值，那么最后一天的数据在循环取数时取不到。

注：该 SQL 生成的起始日期和结束日期为动态的，用户根据实际情况调整SQL语句。

SELECT 
  CONCAT(LEFT('${cyctime}',7),"-01") as s_date,
  DATE_ADD(CAST(LEFT('${cyctime}',10) AS DATE), 1) as e_date

3）拖入「参数输出」算子，将起始日期和结束日期输出为参数。如下图所示：

2.2 生成日期序列

1）拖入一个「数据转换」节点，进入「数据转换」节点。

2）拖入 SparkSQL 节点，生成日期序列；每个时间段的日期相差4天，最小日期为 s_date，最大日期为 e_date。

WITH date_params AS (
  SELECT 
    cast('${s_date}' as date) as start_date,
    cast('${e_date}' as date) as end_date
),

-- 使用整数序列替代
numbers AS (
  SELECT explode(sequence(
    cast(0 as int),  -- 起始值
    cast(ceil(datediff(end_date, start_date)/4.0) as int),  -- 结束值
    cast(1 as int)   -- 步长
  )) as seq
  FROM date_params
),

-- 生成日期对
date_pairs AS (
  SELECT 
    date_add(d.start_date, n.seq*4) as date_from,
    LEAST(date_add(d.start_date, (n.seq+1)*4), d.end_date) as date_to
  FROM date_params d
  CROSS JOIN numbers n
  WHERE date_add(d.start_date, n.seq*4) < d.end_date
)

SELECT date_from, date_to 
FROM date_pairs 
ORDER BY date_from

3）拖入「参数输出」算子，将日期序列的起始值和结束值输出为参数。如下图所示：

由于该值为日期，需要开启「闭包符」按钮，给参数值加引号，后续节点引用该参数值时，SQL语句中无需再加引号。

2.3 循环容器设置

拖入「循环容器」节点，循环方式选择「遍历循环」，遍历对象勾选日期序列的起始值和结束值参数。如下图所示：

2.4 取数

1）「循环容器」内拖入「数据同步」节点，取出日期序列对应的数据。如下图所示：

2）将数据写入到目标表中。如下图所示：

2.5 效果查看

运行定时任务后，可看到取出所有数据。目标表数据如下图所示：

最后一次循环的执行详情为：