PouchDB, работающий на Node, может фактически использовать любой адаптер на основе LevelDOWN, и есть один для MySQL. Я не проверял это. Подробнее здесь: http://pouchdb.com/adapters.html#pouchdb_in_node_js.

Однако это, вероятно, не подходит для вашего варианта использования, потому что данные, которые PouchDB будет хранить в MySQL, будут полностью отличаться от данных, которые ваше приложение в настоящее время использует в MySQL. Чтобы поддерживать репликацию, PouchDB хранит историю изменений каждого сохраненного документа (например, git), что отличается от традиционной базы данных, такой как MySQL, которая просто хранит таблицы и строки, которые можно удалить/вставить/обновить. Такие базы данных, как CouchDB и PouchDB, были созданы с нуля для поддержки репликации, поэтому существует эта система управления версиями.

При этом, если вы напишете свой собственный уровень синхронизации между MySQL и CouchDB, теоретически он может работать, но, вероятно, это потребует такой большой работы, что вы потеряете преимущества встроенной репликации CouchDB и PouchDB.

Я пытаюсь добиться той же схемы с нашей ERP (на основе SQL Server).

Теперь я просто пытаюсь выяснить, будет ли достаточно pouchdb на мобильном телефоне для требований, например:

• Чтобы иметь возможность фильтровать заданный "прайс-лист" по "описанию товара". Подумайте LIKE в sql как на:

  SELECT * FROM Prices WHERE Описание LIKE '%text%'

• Чтобы иметь возможность фильтровать данный «прайс-лист» по «категории продукта» ИЛИ по «поставщику продукта»

Кроме того, мобильному приложению потребуется только подмножество полной схемы/данных SQL. И моя идея заключалась в том, чтобы упростить часть репликации мобильного pouchdb ‹-> Couchdb, которая может быть сложной только с webSQL ‹-> SQL Server), а затем позже «реплицировать» добавленные данные на coouchdb на SQL Server с помощью процесса, подумайте о задаче cron.

До сих пор я нашел:

• Построение представления pouchdb на стороне клиента может занять целую вечность, только для первой возможности выполнить операцию LIKE. Чтобы решить эту проблему, я создал вспомогательную базу данных websql, которая просто содержит (pouchdb_id, pouchdb_text), где я перестраиваю ее после репликации, вставляя ключи пакета и конкатенируя текстовые поля объекта. Затем, когда мне нужно LIKE, я делаю это на webSQL и извлекаю документы с помощью pouchdb, используя db.allDocs({keys: [массив возвращенных ключей sql]})

• Второй пункт находится на моем анализе прямо сейчас...

Анализ в настоящее время продолжается, и любой идеей было бы неплохо поделиться.

Вы можете использовать следующий пакет NodeJS: https://www.npmjs.com/package/couchdb-to-mysql.

Пакет прослушивает изменения CouchDB и отражает их в MySQL.

Пример

var converter = require('couchdb-to-mysql');
var cvr = converter();
cvr.connect();
cvr.on('created', function (change) {
    // replicate changes on mysql     
});

Методы

var converter = require('couchdb-to-mysql')
var cvr = converter(config={})
Optionaly pass in a config:

config.couch.host
config.couch.port
config.couch.database
config.mySQL.host
config.mySQL.port
config.mySQL.user
config.mySQL.password
config.mySQL.database
events
cvr.on('created', function (change) {})
Every time a document is created, a created event fires.

cvr.on('updated', function (change) {})
Every time a document is updated, a updated event fires.

cvr.on('deleted', function (change) {})
Every time a document is deleted, a deleted event fires.