# 异构数据源集成

> **❌ 未实现**：本文档中描述的异构数据源集成功能**未实现**。此文档描述了计划中的功能，仅用于未来参考。当前用户应在应用程序级别处理集成。此功能可能会在未来版本中开发，但没有保证的时间表。

本文档解释了如何使用rhosocial ActiveRecord集成来自不同类型数据库系统的数据，使您能够以统一的方式处理异构数据源。**注意：这些功能目前非实现状态。**

## 概述

异构数据源集成是指在单个应用程序中使用多种不同类型的数据库或数据存储系统的能力。rhosocial ActiveRecord提供了工具和模式，使这种集成变得无缝，允许您：

- 使用一致的API从不同的数据库系统查询数据
- 连接或组合来自不同来源的数据
- 在异构系统中维护数据一致性
- 构建能够利用不同数据库技术优势的应用程序

## 集成方法

### 基于模型的集成

rhosocial ActiveRecord中最常见的异构数据源集成方法是通过基于模型的集成，其中不同的模型连接到不同的数据源：

```python
from rhosocial.activerecord import ActiveRecord, ConnectionManager

# 配置连接到不同的数据库系统
ConnectionManager.configure('mysql_conn', {
    'driver': 'mysql',
    'host': 'mysql.example.com',
    'database': 'customer_data',
    'username': 'user',
    'password': 'password'
})

ConnectionManager.configure('postgres_conn', {
    'driver': 'postgresql',
    'host': 'postgres.example.com',
    'database': 'analytics',
    'username': 'user',
    'password': 'password'
})

# 定义使用不同连接的模型
class Customer(ActiveRecord):
    __connection__ = 'mysql_conn'
    __tablename__ = 'customers'

class AnalyticsEvent(ActiveRecord):
    __connection__ = 'postgres_conn'
    __tablename__ = 'events'
```

通过这种方法，您可以在同一应用程序代码中使用这两个模型，即使它们连接到不同的数据库系统。

### 服务层集成

对于更复杂的集成场景，您可能需要实现一个服务层来协调跨多个数据源的操作：

```python
class CustomerAnalyticsService:
    def get_customer_with_events(self, customer_id):
        # 从MySQL数据库获取客户
        customer = Customer.find(customer_id)
        if not customer:
            return None
            
        # 从PostgreSQL数据库获取相关事件
        events = AnalyticsEvent.where(customer_id=customer_id).all()
        
        # 组合数据
        result = customer.to_dict()
        result['events'] = [event.to_dict() for event in events]
        
        return result
```

### 数据联合

rhosocial ActiveRecord还支持数据联合模式，您可以创建组合来自多个源的数据的虚拟模型：

```python
class CustomerWithEvents:
    @classmethod
    def find(cls, customer_id):
        # 从多个数据源创建复合对象
        customer = Customer.find(customer_id)
        if not customer:
            return None
            
        result = cls()
        result.id = customer.id
        result.name = customer.name
        result.email = customer.email
        result.events = AnalyticsEvent.where(customer_id=customer_id).all()
        
        return result
```

## 使用不同的数据库类型

### 处理类型差异

不同的数据库系统可能有不同的数据类型和类型转换规则。rhosocial ActiveRecord自动处理大多数常见的类型转换，但您可能需要注意一些差异：

```python
# PostgreSQL特定的JSON操作
class Configuration(ActiveRecord):
    __connection__ = 'postgres_conn'
    __tablename__ = 'configurations'
    
    def get_setting(self, path):
        # 使用PostgreSQL的JSON路径提取
        return self.query_value("settings->>'{}'\:\:text".format(path))

# MySQL特定的操作
class LogEntry(ActiveRecord):
    __connection__ = 'mysql_conn'
    __tablename__ = 'logs'
    
    @classmethod
    def recent_by_type(cls, log_type):
        # 使用MySQL的日期函数
        return cls.where("log_type = ? AND created_at > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 DAY)", log_type).all()
```

### 数据库特定功能

您可以利用数据库特定的功能，同时仍然保持清晰的抽象：

```python
class Product(ActiveRecord):
    __connection__ = 'postgres_conn'
    __tablename__ = 'products'
    
    @classmethod
    def search_by_text(cls, query):
        # 使用PostgreSQL的全文搜索功能
        return cls.where("to_tsvector('english', name || ' ' || description) @@ to_tsquery('english', ?)", query).all()

class UserActivity(ActiveRecord):
    __connection__ = 'mysql_conn'
    __tablename__ = 'user_activities'
    
    @classmethod
    def get_recent_activities(cls, user_id):
        # 使用MySQL的特定语法
        return cls.where("user_id = ? ORDER BY created_at DESC LIMIT 10", user_id).all()
```

## 与非关系型数据源的集成

虽然rhosocial ActiveRecord主要是为关系型数据库设计的，但您可以通过自定义适配器或使用混合方法与非关系型数据源集成：

```python
# 集成关系型和文档型数据库数据的服务示例
class UserProfileService:
    def __init__(self):
        self.mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
        self.profiles_collection = self.mongo_client["user_db"]["profiles"]
    
    def get_complete_user_profile(self, user_id):
        # 从关系型数据库获取基本用户数据
        user = User.find(user_id)
        if not user:
            return None
            
        # 从MongoDB获取扩展配置文件
        profile_data = self.profiles_collection.find_one({"user_id": user_id})
        
        # 组合数据
        result = user.to_dict()
        if profile_data:
            result.update({
                'preferences': profile_data.get('preferences', {}),
                'activity_history': profile_data.get('activity_history', []),
                'extended_attributes': profile_data.get('attributes', {})
            })
            
        return result
```

## 异构数据集成的最佳实践

### 1. 定义清晰的边界

明确定义哪些数据属于哪个系统以及原因。避免在系统之间复制数据，除非出于性能或可用性原因需要这样做。

### 2. 使用一致的标识符

确保跨系统共享的实体使用一致的标识符，以便更容易地连接和关联数据。

### 3. 谨慎处理事务

请注意，事务不能自动跨越不同的数据库系统。为需要原子地更新多个系统的操作实现补偿事务或saga模式。

### 4. 考虑性能影响

跨不同数据库系统连接数据可能会很昂贵。考虑以下策略：

- 定期数据同步
- 缓存频繁访问的跨数据库数据
- 反规范化某些数据以避免频繁的跨数据库操作

### 5. 监控和记录集成点

不同数据系统之间的集成点是错误和性能问题的常见来源。在这些边界实施彻底的日志记录和监控。

## 结论

rhosocial ActiveRecord提供了灵活的工具来集成异构数据源，使您能够利用不同数据库系统的优势，同时保持一致的编程模型。通过遵循本文档中概述的模式和实践，您可以构建能够无缝处理跨多种数据库技术的数据的强大应用程序。