最近发现一个叫 Anyline 的 Java 中间件，主要解决的问题是统一操作各种不同类型的数据源。

做开发时，我们通常会用 MyBatis 或 Hibernate 操作固定的数据库（比如 MySQL）。但在做低代码平台、数据中台、灵活查询或者报表工具时，情况就不一样了。用户可能除了原来主流的 Oracle、mysql、postgresql、sql server 数据库，还要使用 TDSQL、Gbase8A（南大通用）、Gbase8S（南大通用）、 高斯、postgresql 、Tidb 、 OceanBase、 达梦、oscar（神州通用）、GoldenDB、PolarDB 等国产数据库，还可能会用 ElasticSearch、MongoDB、Neo4j 等非关系型数据库，总之客户是上帝，客户说用啥就用啥

如果针对每种数据库都去写一套驱动连接和 SQL 拼装，工作量太大。Anyline 做的就是把这些差异抹平，用一套 Java 代码操作几百种数据源。

项目地址：
Gitee： https://gitee.com/anyline/anyline
Github： https://github.com/anylineorg/anyline
官网： http://www.anyline.org
快速开始： http://doc.anyline.org/ss/49_18

它支持 469 种数据源。这个数字不仅包含常见的数据库，也包含很多冷门的、国产的数据库以及非数据库类的数据来源。
数据库支持列表：doc.anyline.org/dbs

核心功能与支持范围

Anyline 不是要替代 MyBatis，它更多是用在动态性要求很高的场景。

支持的数据库种类：

  1. 关系型数据库：MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, DB2, MariaDB 等主流数据库。
  2. 国产数据库：达梦(DM)、人大金仓(Kingbase)、神舟通用(Oscar)、南大通用(GBase)、TiDB、OceanBase、OpenGauss 等。
  3. 大数据与列式存储：Hive, HBase, ClickHouse, Cassandra。
  4. 时序数据库：InfluxDB, IoTDB, TDengine。
  5. 搜索与文档：ElasticSearch、EasySearch, MongoDB。
  6. 向量数据库：chroma、faiss、milvus、pinecone、qdrant、vald、vearch、vespa、weaviate。
  7. 特殊数据源：coze、difi、ragflow 等 AI 接口当作一个“表”来查询。

适用场景：

  • 低代码/零代码平台：用户拖拽生成表单，后台自动在数据库建表、改字段。
  • 数据同步工具：从 MySQL 读数据，写入到 Oracle，不用管两者的 SQL 方言差异。
  • SaaS 多租户：每个租户可能使用不同的数据库类型。
  • 动态报表：运行时决定查哪个库、哪张表。

引入与配置

Anyline 是一个 Java 依赖库，支持 Spring Boot。

Maven 依赖：

在 pom.xml 中统一下版本定义：

    <properties>
        <anyline.version>8.7.3-20260202</anyline.version>
    </properties>

如果是 Spring Boot 项目，然后按需引入需要的数据库实现即可。

<!-- Source: https://mvnrepository.com/artifact/org.anyline/anyline-environment-spring-boot -->
<!-- 只有spring环境才需要这个 其他环境参考 http://doc.anyline.org/aa/2f_3951 -->
<dependency>
    <groupId>org.anyline</groupId>
    <artifactId>anyline-environment-spring-boot</artifactId>
    <version>${anyline.version}</version> <!-- 去官网查看最新版本 -->
</dependency>

<!--引入需要的数据库适配器 -->
<dependency>
	<groupId>org.anyline</groupId>
	<artifactId>anyline-data-jdbc-gaussdb</artifactId>
	<version>${anyline.version}</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.anyline</groupId>
	<artifactId>anyline-data-jdbc-postgresql</artifactId>
	<version>${anyline.version}</version>
</dependency>
<!--引入数据库需要的jdbc 驱动包 ，去 anyline-data-jdbc-xxx 中看一下引入的驱动依赖，一般里面都声明了 provided 的作用域，手动引入一下即可-->
<dependency>
	<groupId>org.postgresql</groupId>
	<artifactId>postgresql</artifactId>
</dependency>

支持全平台：
只要你的环境能跑 JDK 1.8+，就能运行，Windows、macOS、Linux (CentOS, Ubuntu, Debian 等) 均可。JDK17、JDK21 有专门的版本支持，去maven仓库查看即可

代码示例

Anyline 的核心操作对象是 AnylineService 和 DataSet（类似于 List 但功能更强）。

1. 最简单的查询与插入

不需要写 Entity 实体类，不需要写 Mapper 文件。

@Autowired
private AnylineService service;

public void demo() {
    // 插入数据：自动识别数据库类型生成 SQL
    DataRow row = new DataRow();
    row.put("name", "张三");
    row.put("age", 25);
    service.insert("user_table", row);

    // 查询数据：返回 DataSet 集合
    // 相当于 SELECT * FROM user_table WHERE age > 20
    ConfigStore configs = new DefaultConfigStore();
    configs.and("age", Compare.GREATER, 20);
    
    DataSet set = service.querys("user_table", configs);
	//或者
	// 查询数据，直接返回 DataRow 集合
    //DataSet set = service.querys("user_info", "AGE > 20");
    
    // 取值
    for(DataRow r : set){
        System.out.println(r.getString("name"));
    }
}

2. 动态切换数据源

这是它最强的地方。你可以在代码运行时，通过字符串 key 切换到完全不同的数据库。

// 注册一个新的数据源（通常从配置文件或数据库读取连接信息）
// 比如这里注册一个 ClickHouse 数据源
Map<String, String> params = new HashMap<>();
params.put("url", "jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/default");
params.put("driver", "com.clickhouse.jdbc.ClickHouseDriver");
// ...其他账号密码参数

DataSourceHolder.reg("my_clickhouse", params);

// 临时切换到 ClickHouse 查询
// 这里的 "crm_user" 表位于 ClickHouse 中
DataSet result = service.querys("my_clickhouse", "crm_user");

3. 读取数据库元数据（低代码必备）

做低代码平台时，需要知道数据库里有哪些表，表里有哪些列，列是什么类型。Anyline 封装了统一的方法。

// 获取所有表名
List<String> tables = service.metadata().tables();

// 获取某张表的结构（列名、类型、注释）
LinkedHashMap<String, Column> columns = service.metadata().columns("user_table");

for(Column col : columns.values()){
    System.out.println("列名:" + col.getName());
    System.out.println("类型:" + col.getTypeName());
    System.out.println("注释:" + col.getComment());
}

4. DDL 操作（建表、加字段）

根据定义好的结构，在数据库中自动创建表。

Table table = new Table("new_order_table");
table.addColumn("id", "BIGINT").setPrimaryKey(true).setAutoIncrement(true);
table.addColumn("order_no", "VARCHAR(50)");
table.addColumn("amount", "DECIMAL(10,2)");

// 在当前数据库创建这张表
service.ddl().create(table);

这个功能会根据你连的数据库类型，自动把数据类型翻译过去。比如你代码里写的是 varchar，连 Oracle 时它就会自动转成 varchar2。

5. 内存计算与结果集二次处理

有时候数据查出来了，但还需要做复杂的过滤、计算，或者数据来源本身不支持 SQL（比如调用的第三方 HTTP 接口）。

Anyline 搞了一套 DataSet/DataRow 模型，实现了 无实体类的全功能内存数据处理。
你可以把它理解为在内存里跑的一个微型数据库。

// 核心代码：内存中的 SQL 级操作
DataSet set = service.querys("sys_order");

// 即使数据已经到了内存里，依然可以使用 SQL 风格的语法进行二次筛选
// 比如行专列 DataSet.pivot("姓名", "科目", "成绩");
// 比如按部门分组求和，或者进行复杂的数学计算
set = coreDataSet.select.greater("amount", "1000")
	.group("amount", Aggregation.SUM, "dept") // 对部门分组后，对数量进行求和
	.desc("amount") // 排序
	.getRows(0, 10); // 内存分页

// 支持 JSON 互转，方便直接丢给前端
String json = set.toJSON();

其他针对结果集进行二次操作的功能支持：http://doc.anyline.org/ss/94_1062

借鉴价值

即使你所在的公司规定不能引入第三方非标框架，Anyline 的源码也非常值得看。

它为了兼容 400 多种数据源，处理了大量的方言差异和驱动坑。

比如：

  • 分页实现：Oracle 11g 和 12c 的分页写法不同，MySQL 和 SQL Server 的分页写法也不同。Anyline 内部有非常完整的 Adapter 模式实现。
  • 数据类型映射：Java 的 Date 存入不同数据库时，有的对应 DATETIME，有的对应 TIMESTAMP，有的甚至是字符串。
  • 特殊语法：如何获取刚刚插入的主键 ID，不同数据库实现差异很大。

如果你们内部在自研数据库中间件或数据同步工具，遇到兼容性问题解决不了时，去翻翻 Anyline 对应数据库的 Adapter 源码(https://gitee.com/anyline/anyline/tree/master/anyline-data-dialect-relational)，大概率能找到答案。
这里只截取了 Anyline 源码目录下的部分关系型数据库的实现




如果你要在自己公司的自研框架里支持一种冷门的数据库，直接去 Anyline 的源码里把那部分方言转换逻辑抄过来改改，就能避开很多数据类型转换和分页语法的坑。这是一个典型的“脏活累活”类型的项目，作者把最麻烦的适配工作都做完了，直接用或者参考实现都很划算。

写在最后

💬 互动环节：
你们在处理异构数据源同步，或者对接 AI 平台数据时，通常是自己造轮子还是有什么现成的方案？欢迎在评论区分享你的填坑经验。
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Q.E.D.

寻门而入，破门而出