无耳 Solon（OpenSolon） | ::anyline-environment-solon-plugin [国产]

<!--solon插件-->
<dependency>
    <groupId>org.anyline</groupId>
    <artifactId>anyline-environment-solon-plugin</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
<!--数据库适配器-->
<dependency>
    <groupId>org.anyline</groupId>
    <artifactId>anyline-data-jdbc-相应的数据库</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
<!--https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/org/anyline/anyline-environment-solon-plugin/-->

1、描述

solon-data数据扩展插件,提供基于AnyLine【官网】【Git源码仓库】的面向运行时D-ORM(动态对象关系映射)
通过内置规则+外部插件合成方言转换引擎与元数据映射库，建立跨数据库的通用标准‌，实现异构数据库的统一操作‌ 主要用来读写元数据、动态注册切换数据源、对比数据库结构差异、生成动态SQL、结果集二次操作(内存操作)
适配各种关系型与非关系型数据库(及各种国产小众数据库)
常用于动态结构场景的底层支持，作为SQL解析引擎或适配器出现
如:数据中台、可视化、低代码、自定义表单、异构数据库迁移同步、运行时自定义报表/查询条件/数据结构等。

2、面向动态，面向元数据，基于运行时

动态结构

动态场景中没有固定的、预先可知的对象
所以也不会有实体类等各种O、没有mapper.xml、repository等
只有一组service来处理一切数据库问题
动态数据源

支持运行时动态注册、切换、注销各种不同类型数据源
提供七种数据源注册方式和三种切换机制
数据源通常不会出现在配置文件和代码中，而是由用户提交
编码时甚至不知道数据源是什么名、是什么类型的数据库
所以遇到动态数据源时传统的注释切换数据源、注解事务全部失效
动态DDL

基于元数据信息比对，分析表结构差异并生成跨数据库的动态DDL，支持字段类型映射、约束转换、索引等，常用于数据库迁移与版本同步。
动态查询条件

基于元数据的动态查询条件解决方案，实现灵活的数据筛选、排序和分页功能。
支持多层复杂条件组合、跨数据库兼容，可通过JSON、String、ConfigStore等多种格式自动生成查询条件。
尤其适合低代码平台，避免繁琐的判断、遍历、格式转换，同时保持高性能和可维护性。
数据库兼容适配

统一各种数据库方言实现元数据对象在各个数据库之间无缝兼容关系型、键值、时序、图谱、文档、列簇、向量、搜索、空间、RDF、Event Store、Multivalue、Object 特别是对于国产数据库的支持

3、示例

数据源注册及切换

注意这里的数据源并不是主从关系，而是多个完全无关的数据源。

DataSource ds_sso = new DruidDataSource();
ds_sso.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/sso");
ds_sso.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
...
DataSourceHolder.reg("ds_sso", ds_sso);
或
DataSourceHolder.reg("ds_sso", pool, driver, url, user, password);
DataSourceHolder.reg("ds_sso", Map<String, Object> params); //对应连接池的属性k-v

//查询ds_sso数据源的SSO_USER表
DataSet set = ServiceProxy.service("ds_sso").querys("SSO_USER");

来自静态配置文件数据源(或者自定义一个前缀) 注意：solon项目一般不要用anyline的格式配置数据源，直接用solon的格式配置，anyline会复用solon数据源，这样也能保证solon方式切换数据源是anyline也自动同步切换

#默认数据源
anyline:
  datasource:
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:33306/simple
    user-name: root
    password: root
  datasource-list: crm,erp,sso
  crm:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:33306/simple_crm
    username: root
    password: root
  erp:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:33306/simple_erp
    username: root
    password: root
  sso:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:33306/simple_sso
    username: root
    password: root

DML

如果是web环境可以
service.querys("SSO_USER", 
  condition(true, "NAME:%name%", "TYPE:[type]", "[CODES]:code"));
//true表示需要分页,没有传参籹值的条件默认忽略
//生成SQL:
SELECT * 
FROM SSO_USER 
WHERE 1=1 
AND NAME LIKE '%?%' 
AND TYPE IN(?,?,?)
AND FIND_IN_SET(?, CODES)	
LIMIT 5,10 //根据具体数据库类型

//用户自定义查询条件,低代码等场景一般需要更复杂的查询条件
ConfigStore confis;
service.query("SSO_USER", configs);
ConfigStore提供了所有的SQL操作  
//多表、批量提交、自定义SQL以及解析XML定义的SQL参数示例代码和说明

读写元数据

@Inject("anyline.service")
AnylineService service;

//查询默认数据源的SSO_USER表结构
Table table = serivce.metadata().table("SSO_USER");
LinkedHashMap<String, Column> columns = table.getColumns();                 //表中的列
LinkedHashMap<String, Constraint> constraints = table.getConstraints();     //表中上约束
List<String> ddls = table.getDdls();                                        //表的创建SQL

//删除表 重新创建
service.ddl().drop(table);
table = new Table("SSO_USER");

//这里的数据类型随便写，不用管是int8还是bigint,执行时会转换成正确的类型
table.addColumn("ID", "BIGINT").autoIncrement(true).setPrimary(true).setComment("主键");
table.addColumn("CODE", "VARCHAR(20)").setComment("编号");
table.addColumn("NAME", "VARCHAR(20)").setComment("姓名");
table.addColumn("AGE", "INT").setComment("年龄");
service.ddl().create(table);

或者service.ddl().save(table); 执行时会区分出来哪些是列需要add哪些列需要alter

事务

//因为方法可以有随时切换多次数据源,所以注解已经捕捉不到当前数据源了
//更多事务参数通过TransactionDefine参数
TransactionState state = TransactionProxy.start("ds_sso"); 
//操作数据
TransactionProxy.commit(state);
TransactionProxy.rollback(state);

表结构差异对比

LinkedHashMap<String, Table> as = ServiceProxy.metadata().tables(1, true);
LinkedHashMap<String, Table> bs = ServiceProxy.service("pg").metadata().tables(1, true);
//对比过程 默认忽略catalog, schema
TablesDiffer differ = TablesDiffer.compare(as, bs);
 
//设置生成的SQL在源库还是目标库上执行
differ.setDirect(MetadataDiffer.DIRECT.ORIGIN);
List<Run> runs = ServiceProxy.ddl(differ);
for(Run run:runs){
    System.out.println(run.getFinalExecute()+";\n");
}

返回DDL/MDL/DQL

ConfigStore configs = new DefaultConfigStore().execute(false);//false表示最后实际操作数据库的一步不执行
DataSet set = service.querys(table, configs);
List<Run> runs = configs.runs();
for (Run run:runs){
    System.out.println("无占位符 sql:"+run.getFinalQuery(false));
    System.out.println("有占位符 sql:"+run.getFinalQuery());
    System.out.println("占位values:"+run.getValues());
}

//DDL也类似，因为DDL执行过程中有元数据的对象所以execute(false)在metadata(table/column等)上执行
Table table = service.metadata().table("sso_user"); //获取表结构
table.execute(false);//不执行SQL
service.ddl().create(table);
List<Run> runs = table.runs(); //返回创建表的DDL
String sql = run.getFinalUpdate();

异构数据库迁移

//先从mysql数据源获取表结构，再用pg数据源保存表结构，如果只是生成PG SQL而不执行，可以在调用ddl方法前先执行table.execute(false)
Table table = ServiceProxy.service("mysql数据源key").metadata().table("SSO_USER");
table.execute(false);
ServiceProxy.service("pg数据源key").ddl().create(table);
List<Run> runs = table.runs();

//导入导出数据(量大注意分页或流式查询)
DataSet set = service.querys(table);
ConfigStore configs = new DefaultConfigStore().execute(false);
service.insert(table, set, configs);
List<Run> runs = configs.runs();
//再遍历runs获取SQL

数据结构

数据结构主要有DataSet,DataRow两种
分别对应数据库的表与行如果是来自数据库查询，则会附带SQL或表的元数据

DataRow

相当于Map 通常来自数据库或实体类、XML、JSON等格式的转换
提供了常用的格式化、ognl表达式、对比、复制、深层取值、批量操作等方法

DataSet

是DataRow的集合相当于List 结果集的过滤、求和、多级树、平均值、行列转换、分组、方差等各种聚合操作等可以通过DataSet自带的方法实现
有些情况下从数据库中查出结果集后还需要经过多次过滤，用来避免多次查询给数据库造成不必要的压力
DataSet类似sql的查询
DataSet result = set.select.equals("AGE","20")的方式调用

具体可参考：
源码
 使用说明
 示例代码

Solon v3.5.0

1、描述

2、面向动态，面向元数据，基于运行时

动态结构

动态数据源

动态DDL

动态查询条件

数据库兼容适配

3、示例

数据源注册及切换

数据结构

DataRow

DataSet