¿Cansado de los cuellos de botella en la base de datos? Potencia Laravel 12 configurando y usando múltiples bases de datos al mismo tiempo para escalar tu aplicación y mejorar rendimiento y disponibilidad.
Introducción breve: trabajar con varias conexiones permite separar lecturas y escrituras, distribuir tráfico entre MySQL y PostgreSQL, aislar contextos funcionales y soportar arquitecturas de microservicios o multi tenancy sin grandes refactors.
1 Configuración paso a paso: edita config/database.php y añade las conexiones adicionales en el array connections definiendo driver, host, port, database, username y password para cada entorno. Usa nombres de conexión claros como mysql_master mysql_replica pgsql_reporting. Asegúrate de sincronizar variables de entorno y de cachear la configuración con php artisan config:cache en entornos productivos.
2 Asignar modelos a bases de datos distintas: en cada modelo define la propiedad protected connection = mysql_master para que ese modelo apunte a la conexión deseada. Para modelos que deben leer de una base y escribir en otra implementa repositorios o servicios que resuelvan la conexión en tiempo de ejecución y deleguen operaciones al modelo correspondiente.
3 Migraciones en múltiples bases de datos: ejecuta migraciones por conexión usando php artisan migrate --database=mysql_master y php artisan migrate --database=pgsql_reporting. También puedes crear grupos de migraciones y scripts de despliegue que ejecuten las migraciones en el orden adecuado para evitar dependencia entre esquemas.
4 Ejemplos reales de consultas y patrones: utiliza DB::connection(mysql_master)->table(users)->where(active,1)->get para operaciones específicas sobre una conexión y DB::connection(pgsql_reporting)->table(events)->insert para reporting. Para transacciones distribuidas maneja la lógica en la capa de aplicación o usa colas para garantizar consistencia eventual entre sistemas heterogéneos.
5 Buenas prácticas: nombra las conexiones con claridad, centraliza la resolución de conexión en servicios o fábricas, monitoriza latencias y errores por conexión, usa replicas para lecturas intensivas y considera particionado o sharding si el volumen lo requiere. Pruebas automatizadas y despliegues controlados son clave para mantener integridad de datos.
Beneficios para el negocio: mayor disponibilidad, mejor rendimiento en consultas intensivas, capacidad de escalar componentes de forma independiente y facilitar integraciones con servicios externos o almacenes analíticos.
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