AnyLine MDM

Metadata Dynamic Mapping — 元数据动态映射

💡核心是一个面向运行时的 元数据动态映射库
适配100+关系/非关系型数据库(及各种国产小众数据库)
经常作为SQL解析引擎或适配器，用于解决高度动态化场景下异构数据库的统一操作与动态数据源管理问题

在传统 ORM 难以胜任的、表结构和数据源未知甚至随时变化的环境中 AnyLine 支持运行时动态注册、切换多种异构数据源，自动感知并适配不同数据库的元数据结构差异， 生成兼容各数据库方言的DDL/DML/DQL指令，从而为数据中台、低代码平台、SAAS 系统、自定义表单及异构数据库迁移同步等场景提供底层支撑， 屏蔽数据库差异、实现一次编写多库运行

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预置 AI 智能体 SKILL 定义位于 ./.ai/skills/anyline/SKILL.md

设计初衷

应对未知领域的不确定性
跳出「需求前置、设计固定、编码落地」的线性思路，在无法预知数据结构、数据源类型的背景下， 通过元数据驱动、动态适配机制 解耦“易变的描述层与稳定的执行层” 赋予系统应对未知的能力， 让系统不必在开发阶段预一切也能适应各类不确定性变化。

设计思想

面向动态，面向运行时，基于元数据

实现原则

实现机制

通过内置规则与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。

核心功能

核心应用场景

技术选型

快速决策指引

• ✅ 需要同时操作多种不同类型的数据库
• ✅ 表结构在运行时动态变化，无法预先定义实体类
• ✅ 面向低代码 / 数据中台 / 信创迁移等动态数据场景
• ✅ 需要跨库元数据采集、结构比对与 DDL 治理
• ✅ 查询条件由前端或配置动态生成，而非硬编码

深度对比 - AnyLine VS ORM：核心差异与选型指南 - AnyLine MDM 选型报告 - AnyLine 与传统 ORM 的设计思想对比 - AnyLine MDM 用户群体深度分析

如何集成

只需要一个依赖 + 一个注解即可实现与 Spring Boot、Netty 等框架项目完美整合

📖 入门系列 · 💻 示例代码 · 🧪 测试用例 6,056+

数据源注册与切换

注意：这里的数据源并不是主从关系，而是多个完全不相关的数据源

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<DataRow> set = ServiceProxy.service("ds_sso").selects("SSO_USER");

静态配置文件（Spring 环境可按 Spring 格式）：

# 默认数据源
anyline.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
anyline.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
anyline.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:33306/simple
anyline.datasource.user-name=root

# 其他数据源
anyline.datasource-list=crm,erp,sso,mg

anyline.datasource.crm.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
anyline.datasource.crm.url=jdbc:mysql://localhost:33306/simple_crm
anyline.datasource.crm.username=root

anyline.datasource.erp.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
anyline.datasource.erp.url=jdbc:mysql://localhost:33306/simple_erp
anyline.datasource.erp.username=root

DML 动态查询

// Web 环境下
service.queries("SSO_USER",
                condition(true, "NAME:%name%", "TYPE:[type]", "[CODES]:code"));
// true 表示需要分页，没有传参值的条件默认忽略
// 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 configs;
service.select("SSO_USER", configs);
// ConfigStore 提供了所有的 SQL 操作

读写元数据

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

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

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

// 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); 执行时会区分哪些列需要 ADD，哪些需要 ALTER

事务管理

// 因为方法可以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 获取
TransactionState state = TransactionProxy.start("ds_sso");
// 操作数据
TransactionProxy.commit(state);
TransactionProxy.rollback(state);

兼容传统 ORM

如果实在放不下那些已存在的各种 XOOO，DataSet 与 Entity 之间可以相互转换：

EntitySet<User> = service.queries(User.class,
                                  condition(true, "anyline 根据约定自动生成的查询条件"));
// true：表示需要分页
// 为什么返回 EntitySet 而不是 List？
// 因为分页情况下 EntitySet 中包含了分页数据，而 List 不行
// 无论是否分页都返回相同的数据结构

// 也可以这样（如果真要这样就不要用 AnyLine 了，还是用 MyBatis/Hibernate 之类吧）
public class UserService extends AnylineService<User> 
userService.queries(condition(true, "anyline 根据约定自动生成的查询条件")); 

生态与社区