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Wir freuen uns Ihnen im Februar 2016 wieder ein neues Synesty Studio Release zu präsentieren. 

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In Datastores gibt es jetzt einen neuen Menüpunkt Datastore-Management. Darin finden Sie ab sofort Konfigurationseinstellungen für einen Datastore. 
Diese stehen ab dem Plus-Paket zur Verfügung. 

 


Diese Seite beinhaltet aktuell 2 Konfigurationsmöglichkeiten. 

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Die automatische Löschfunktion erlaubt Ihnen Datensätze automatisch zu entfernen, welche älter als X Tage sind (bezogen auf das Erstelldatum). Optional kann die Löschung noch auf ein oder mehrere Processing-Status eingeschräkt werden. Der Löschvorgang wird nachts gegen 3Uhr (GMT+1) ausgeführt. Das Referenzdatum ist 0:00 des Tages an dem der Löschprozess ausgeführt wird.

 


Wann brauche ich das?

Immer wenn Sie sehr alte Datensätze automatisch löschen wollen oder Daten nicht sehr lange in Datastores speichern wollen. Wenn Datensätze durch diese Funktion entfernt wurden, finden Sie einen Eintrag im neu eingeführten System Log.

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Wann brauche ich das?

Wenn Sie z.B. neue Produktdaten von Lieferanten noch per Email erhalten (z.B. als CSV als Anhang), statt wie üblich per (S)FTP oder HTTP(S), dann können Sie damit diese Prozesse automatisieren.
Unter Zuhilfenahme eines separaten Email-Postfachs für diesen Zweck, könnte man dieses Postfach automatisch abrufen, den Dateianhang extrahieren und wie gewohnt mit Flows weiterverarbeiten. 

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Analog dazu verhält es sich bei Mappingsets.

 

 



Spalte entfernen im SpreadsheetCSVWriter Step

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Durch die neue Funktion spart man sich den zusätzlichen SpreadsheetMapper, wenn man lediglich Spalten entfernen will. Das ganze funktioniert sowohl für CSV als auch Excel-Dateien (.xls und .xlsx)

 

 



Neue Freemarker Funktionen

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Damit können Sie den ersten und letzten Tag des Monats, bezogen auf ein Referenzdatum, berechnen. Wird Referenzdatum leer gelassen, wird der aktuelle Zeitpunkt angenommen. 

 


Info

Die Funktionen funktionieren in allen Eingabefelder, in denen Freemarker-Ausdrücke akzeptiert werden (z.B. SpreadsheetMapper, TextHTMLWriter, SpreadsheetCSVWriter#filename usw.)

 


Verbesserter Datastore-Import

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  • Neue, aktualisierte und "nicht angefasste" Datensätze können jetzt separat weiterverarbeitet werden
  • Die Vorschau simuliert jetzt den Import, ohne dass ein echter Import ausgeführt wird
  • Das Spalten-Mapping für den Import kann jetzt direkt im Step durchgeführt werden. Ein separater SpreadsheetMapper ist nicht mehr nötig

 


Diese Anforderungen wurden umgesetzt. Dadurch ergeben sich folgenden Neuerungen am Step:

  • Zusätzliche Output-Spreadsheets für
    • Neu angelegte Datensätze (newRecords)
    • Aktualisierte Datensätze (updatedRecords)
    • Neue und aktualisierte (newAndUpdatedRecords) (kombiniert, erst neue, dann aktualisierte)
    • Nicht "angefasste" Datensätze (untouchedRecords, Datensätze, die bereits im Datastore existieren, aber im Input-Spreadsheet fehlen) 
  • Erweiterung der Step-Vorschau um obige Variablen, ohne dass der Import tatsächlich ausgeführt wird
    • Man kann jetzt auch gefahrlos einen SpreadsheetMapper nach dem Step schalten, und die jeweiligen Outputs anzeigen und mappen, ohne dass der Import tatsächlich ausgeführt wird. Das war vorher nicht möglich.
    • D.h. der Import wird "simuliert", ohne eine echte Ausführung
  • Konfigurierbares Spalten-Mapping
    • dadurch spart man sich einen vorgeschalteten SpreadsheetMapper Step
    • die Zuweisung der wichtigsten Spalten für Identifier wird dadurch intuitiver

 


 


Nicht "angefasste" Datensätze? 

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  • SearchOrders Step: Neue Filter-Option für Aufträge nach OrderCompletedDate
  • AddItemImages Step: Performance-Optimierung: Produktattribute werden im Hintergrund nur abgerufen wenn die Spalten Attribute und AttributeValue im Spreadsheet vorhanden sind.
  • SetDynamicImport Step: Performance-Optimierung: Bei Spreadsheets, die nur eine Header-Zeile (aber keine Daten) enthalten, wird jetzt kein API Call mehr gemacht. 

pixi Add-On

  • Neuer ReadItems Step, um Artikeldaten aus Pixi abzurufen. Dieser Step liefert mehr Daten und bietet bessere Datumsfilter als die anderen bisherigen Steps



Neue Vorlage

  • sitemap.xml Dateien einlesenDieser Beispiel-Flow zeigt, wie man eine beliebige sitemap.xml einer Website (z.B. einem Wordpress Blog) einlesen kann und die URLs weiterverarbeiten kann.