编辑“︁Airflow与数据库集成”︁（章节）

== 实际应用案例 ==

=== 案例1：每日数据报表生成 ===

<mermaid>
graph TD
    A[开始] --> B[从业务数据库提取数据]
    B --> C[转换数据格式]
    C --> D[加载到报表数据库]
    D --> E[发送邮件通知]
</mermaid>

实现步骤：
1. 每天凌晨从业务数据库提取前一天的销售数据
2. 使用PythonOperator进行数据清洗和聚合
3. 将结果写入报表数据库
4. 发送邮件通知相关人员

=== 案例2：跨数据库数据同步 ===

<mermaid>
graph LR
    A[源数据库] -->|Airflow任务| B[目标数据库]
    A -->|Airflow任务| C[数据仓库]
</mermaid>

实现方法：
1. 配置源数据库和目标数据库的连接
2. 创建DAG定期执行同步任务
3. 使用PostgresOperator从源数据库提取数据
4. 使用PythonOperator进行必要的数据转换
5. 使用目标数据库的Operator写入数据