database_operations

# 数据库操作模式 **用例**：在工作流中读取、写入、同步和管理数据库数据。 --- ## 模式结构 触发器 → [查询/读取] → [转换] → [写入/更新] → [验证/日志] **关键特性**：数据持久化与同步 --- ## 核心组件 ### 1. 触发器 **选项**： - **定时任务 (Schedule)** - 定期同步/维护（最常见） - **Webhook** - 事件驱动的写入 - **手动 (Manual)** - 一次性操作 ### 2. 数据库读取节点 **支持的数据库**： - Postgres - MySQL - MongoDB - Microsoft SQL - SQLite - Redis - 以及通过社区节点支持的其他数据库 ### 3. 转换 **目的**：在不同的数据库架构或格式之间进行映射 **典型节点**： - **Set** - 字段映射 - **Code** - 复杂转换 - **Merge** - 合并来自多个源的数据 ### 4. 数据库写入节点 **操作**： - INSERT - 创建新记录 - UPDATE - 修改现有记录 - UPSERT - 插入或更新 - DELETE - 删除记录 ### 5. 验证 **目的**：确认操作成功 **方法**： - 查询以验证记录 - 计算受影响的行数 - 记录结果 --- ## 常见用例 ### 1. 数据同步 **流程**：定时任务 → 读取源数据库 → 转换 → 写入目标数据库 → 日志 **示例**（Postgres 到 MySQL 同步）： 1. 定时任务 (每15分钟) 2. Postgres (SELECT * FROM users WHERE updated_at > {{$json.last_sync}}) 3. IF (检查记录是否存在) 4. Set (将 Postgres 架构映射到 MySQL 架构) 5. MySQL (INSERT 或 UPDATE users) 6. Postgres (UPDATE sync_log SET last_sync = NOW()) 7. Slack (通知: "已同步 X 个用户") **增量同步查询**： sql SELECT * FROM users WHERE updated_at > $1 ORDER BY updated_at ASC LIMIT 1000 **参数**： javascript { "parameters": [ "={{$node['Get Last Sync'].json.last_sync}}" ] } ### 2. ETL (提取、转换、加载) **流程**：从多个源提取 → 转换 → 加载到数据仓库 **示例**（整合数据）： 1. 定时任务 (每天凌晨2点) 2. [并行分支] ├─ Postgres (SELECT orders) ├─ MySQL (SELECT customers) └─ MongoDB (SELECT products) 3. Merge (合并所有数据) 4. Code (转换为仓库架构) 5. Postgres (数据仓库 - INSERT into fact_sales) 6. Email (发送摘要报告) ### 3. 数据验证与清理 **流程**：定时任务 → 查询 → 验证 → 更新/删除无效记录 **示例**（清理孤立记录）： 1. 定时任务 (每周) 2. Postgres (SELECT users WHERE email IS NULL OR email = '') 3. IF (