# Data Replication Service

Сервис репликации данных из множественных источников (MSSQL, PostgreSQL) в целевую PostgreSQL базу с использованием DLT (Data Load Tool), FastAPI и планировщика задач APScheduler.

## Особенности

- ✅ **Динамическое управление источниками данных** - Добавляйте и удаляйте источники через REST API без перезагрузки сервиса
- ✅ Поддержка множественных типов источников (MSSQL, PostgreSQL)
- ✅ Репликация таблиц с использованием DLT для оптимальной производительности
- ✅ Обработка логов изменений (Life таблицы с INSERT, UPDATE, DELETE операциями)
- ✅ Индивидуальное расписание для каждой таблицы (Cron выражения)
- ✅ Управление конфликтами времени выполнения (очередь задач)
- ✅ REST API для полного управления процессом репликации
- ✅ Кеширование подключений для оптимизации производительности
- ✅ Логирование и мониторинг задач репликации
- ✅ Health check и статистика

## Архитектурные улучшения

### Переход на DataSource-based конфигурацию

**Раньше (static конфигурация):**
- Источники данных определялись в `.env` файле
- Требовалась перезагрузка сервиса для изменения конфигурации
- Одна MSSQL и одна PostgreSQL база фиксированно

**Теперь (динамическая конфигурация):**
- Источники хранятся в БД (таблица `data_sources`)
- Полное управление через REST API
- Поддержка множественных источников каждого типа
- Без необходимости перезагрузки сервиса
- Кеширование подключений с TTL = 5 минут

## Структура проекта

```
replication_service/
├── main.py                    # Главное приложение FastAPI
├── config.py                  # Конфигурация и переменные окружения
├── models.py                  # ORM модели (SQLAlchemy) - включая DataSource
├── database.py                # Управление подключениями с кешированием
├── api.py                     # REST API endpoints (DataSource + Migration)
├── replication.py             # Логика репликации данных
├── scheduler.py               # Планировщик задач с управлением конфликтами
├── migrate_to_data_sources.py # Скрипт миграции из старой конфигурации
├── examples_api.py            # Примеры использования новой API
├── requirements.txt           # Зависимости Python
├── DATA_SOURCES.md            # Документация по управлению источниками
├── .env.example               # Пример файла переменных окружения
└── README.md                  # Документация
```

## Установка

### 1. Создать виртуальное окружение

```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# или
venv\Scripts\activate  # Windows
```

### 2. Установить зависимости

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 3. Настроить переменные окружения

Скопировать `.env.example` в `.env` и заполнить данные целевой базы данных PostgreSQL:

```bash
cp .env.example .env
```

```env
# PostgreSQL Connection (целевая база для всех репликаций)
POSTGRES_HOST=your_postgres_host
POSTGRES_DATABASE=replication_db
POSTGRES_USERNAME=postgres
POSTGRES_PASSWORD=your_password
POSTGRES_PORT=5432
```

**Важно:** Источники данных больше НЕ конфигурируются через `.env` файл!

### 4. Инициализировать базу данных

```bash
python -c "from database import DatabaseManager; DatabaseManager.init_postgres_db()"
```

## Запуск

```bash
python main.py
```

или

```bash
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
```

Сервис будет доступен по адресу: `http://localhost:8000`

## Быстрый старт с новой API

### 1. Создать источник данных

```bash
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/data-sources \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "MSSQL Production",
    "source_type": "mssql",
    "host": "mssql-server.example.com",
    "port": 1433,
    "database": "MyDatabase",
    "username": "sa",
    "password": "Password123!"
  }'
```

**Ответ:**
```json
{
  "id": 1,
  "name": "MSSQL Production",
  "source_type": "mssql",
  "host": "mssql-server.example.com",
  "port": 1433,
  "database": "MyDatabase",
  "default_schema": "dbo",
  "is_active": true,
  "created_at": "2024-01-15T10:30:00",
  "updated_at": "2024-01-15T10:30:00"
}
```

### 2. Проверить подключение

```bash
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/data-sources/1/test
```

**Ответ:**
```json
{
  "source_id": 1,
  "connection_ok": true
}
```

### 3. Создать расписание репликации

```bash
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/migration-tables \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "table_name": "Orders",
    "source_id": 1,
    "cron_schedule": "0 2 * * *",
    "source_schema": "dbo",
    "target_schema": "public"
  }'
```

**Ответ:**
```json
{
  "id": 1,
  "table_name": "Orders",
  "source_id": 1,
  "source_schema": "dbo",
  "target_schema": "public",
  "cron_schedule": "0 2 * * *",
  "is_active": true,
  "created_at": "2024-01-15T10:35:00",
  "updated_at": "2024-01-15T10:35:00"
}
```

### 4. Запустить примеры API

```bash
python examples_api.py
```

Этот скрипт демонстрирует все основные операции с API.

## API Endpoints

### Health Check

- `GET /api/v1/health` - Проверка здоровья сервиса

**Ответ:**
  "status": "healthy",
  "mssql_connected": true,
  "postgres_connected": true,
  "timestamp": "2026-03-29T10:00:00"
}
```

### Управление таблицами миграции

#### Создать таблицу для миграции

```bash
POST /api/v1/migration-tables
Content-Type: application/json

{
  "table_name": "Orders",
  "cron_schedule": "0 2 * * *",  # Каждый день в 2:00
  "source_schema": "dbo",
  "target_schema": "public"
}
```

#### Получить список всех таблиц

```bash
GET /api/v1/migration-tables
```

#### Получить информацию о конкретной таблице

```bash
GET /api/v1/migration-tables/{table_id}
```

#### Удалить таблицу из миграции

```bash
DELETE /api/v1/migration-tables/{table_id}
```

### Управление планировщиком

#### Получить статус планировщика

```bash
GET /api/v1/scheduler/status
```

**Ответ:**
```json
{
  "is_running": true,
  "migration_tables_count": 5,
  "running_jobs": {
    "1": 1680000000.123
  },
  "queued_jobs": []
}
```

#### Запустить планировщик

```bash
POST /api/v1/scheduler/start
```

#### Остановить планировщик

```bash
POST /api/v1/scheduler/stop
```

#### Получить список задач планировщика

```bash
GET /api/v1/scheduler/jobs
```

### История и статистика

#### Получить список задач репликации

```bash
GET /api/v1/replication-jobs?limit=100&offset=0&status=success
```

#### Получить информацию о конкретной задаче

```bash
GET /api/v1/replication-jobs/{job_id}
```

#### Получить статистику

```bash
GET /api/v1/statistics
```

**Ответ:**
```json
{
  "total_jobs": 150,
  "successful_jobs": 148,
  "failed_jobs": 2,
  "success_rate": 98.67,
  "timestamp": "2026-03-29T10:00:00"
}
```

## Примеры использования

### 1. Добавить таблицу для репликации с расписанием

```bash
curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/migration-tables" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "table_name": "Customers",
    "cron_schedule": "*/30 * * * *",
    "source_schema": "dbo",
    "target_schema": "public"
  }'
```

Это расписание означает: "выполнять репликацию каждые 30 минут"

### 2. Добавить несколько таблиц с разным расписанием

```bash
# Orders - каждый день в 2:00 AM
curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/migration-tables" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"table_name": "Orders", "cron_schedule": "0 2 * * *"}'

# Products - каждый день в 3:00 AM
curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/migration-tables" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"table_name": "Products", "cron_schedule": "0 3 * * *"}'
```

### 3. Контролировать расписание при конфликтах

Если две таблицы имеют пересекающееся расписание, они будут автоматически добавлены в очередь и выполняться последовательно:

```bash
# Таблица 1: каждый день в 2:00 AM
# Таблица 2: каждый день в 2:15 AM
# Таблица 3: каждый день в 2:30 AM

# Все три задачи начнут выполняться в порядке очереди
```

## Спецификация Cron для расписания

**Формат:** `<минуты> <часы> <день месяца> <месяц> <день недели>`

**Примеры:**

- `0 2 * * *` - Каждый день в 2:00 AM
- `*/30 * * * *` - Каждые 30 минут
- `0 0 * * 0` - Каждое воскресенье в полночь
- `0 9,12,15 * * *` - В 9:00, 12:00 и 15:00 каждый день
- `0 */4 * * *` - Каждые 4 часа
- `0 0 1 * *` - Первый день каждого месяца в полночь

## Life таблицы

**Life таблицы** - это таблицы в MSSQL, которые хранят логи транзакций для оригинальных таблиц.

**Соглашение по именованию:**
- Оригинальная таблица: `Orders`
- Life таблица: `LifeOrders`

Сервис автоматически обрабатывает следующие операции:
- **INSERT** - Добавление новых записей
- **UPDATE** - Обновление существующих записей
- **DELETE** - Удаление записей

## Мониторинг и отладка

### Логи приложения

Логи выводятся с информацией о каждом этапе репликации:

```
2026-03-29 10:00:00 - scheduler - INFO - Starting replication for table Orders
2026-03-29 10:00:15 - replication - INFO - Successfully replicated 1250 rows from Orders
2026-03-29 10:00:25 - scheduler - INFO - Processing queued job for Products
```

### API Documentation

После запуска приложения, интерактивная документация доступна по адресам:
- Swagger UI: `http://localhost:8000/docs`
- ReDoc: `http://localhost:8000/redoc`

## Конфигурация

### DatabaseManager

```python
from database import DatabaseManager

# Проверить подключение к MSSQL
DatabaseManager.test_mssql_connection()

# Проверить подключение к PostgreSQL
DatabaseManager.test_postgres_connection()

# Инициализировать таблицы PostgreSQL
DatabaseManager.init_postgres_db()
```

### SchedulerManager

```python
from scheduler import scheduler_manager

# Добавить таблицу
scheduler_manager.add_migration_table(
    table_name="Orders",
    cron_schedule="0 2 * * *"
)

# Получить список таблиц
tables = scheduler_manager.get_migration_tables()

# Получить текущие выполняющиеся задачи
running = scheduler_manager.get_running_jobs()

# Получить задачи в очереди
queued = scheduler_manager.get_queued_jobs()
```

## Производительность

- **Асинхронная обработка**: Использует APScheduler для фонового выполнения
- **Очередь задач**: Автоматическое управление конфликтами расписания
- **Оптимизация DLT**:批量 обработка данных для минимизации операций с БД
- **Connection pooling**: Эффективное использование подключений к БД

## Безопасность

- Используйте переменные окружения для конфиденциальных данных (не коммитьте `.env`)
- Настройте `.env.example` как шаблон для других разработчиков
- Рассмотрите использование API ключей для защиты endpoints
- Логируйте все операции репликации для аудита

## Развертывание на производстве

### Docker

```dockerfile
FROM python:3.11

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
```

### Docker Compose

```yaml
version: '3.8'

services:
  replication-service:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      MSSQL_SERVER: mssql
      POSTGRES_HOST: postgres
    depends_on:
      - postgres
  
  postgres:
    image: postgres:15
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: postgres
```

## Решение проблем

### Ошибка подключения к MSSQL

1. Проверить, запущен ли сервер MSSQL
2. Проверить правильность USER/PASSWORD в `.env`
3. Убедиться, что брандмауэр не блокирует порт 1433
4. Проверить права доступа sa пользователя

### Ошибка подключения к PostgreSQL

1. Проверить, запущен ли сервер PostgreSQL
2. Проверить правильность HOST/PORT в `.env`
3. Убедиться, что база данных с заданным именем существует
4. Проверить права доступа пользователя

### DLT ошибки

1. Убедиться, что таблица существует в MSSQL
2. Проверить права доступа на чтение таблицы
3. Проверить, что целевая схема существует в PostgreSQL

## Лицензия

MIT

## Поддержка

Для сообщений об ошибках и предложений создавайте Issues в репозитории.