> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.lerian.studio/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # ¿Qué es Fetcher? > Fetcher extrae datos de PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server y MongoDB a través de una sola API. Córrelo como dos servicios, o embebe su engine en tu propia aplicación. export const GSourceAvailable = ({children}) => {children} ; **Fetcher** lee datos de bases de datos que tu aplicación no controla. Se conecta a PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server y MongoDB, descubre tablas y campos, y extrae las filas que pides. Fetcher independiente suministra la API HTTP y el almacenamiento de conexiones. El Engine embebido es una API de Go cuyo host suministra el registro de conectores y los puertos de conexión o credenciales que necesite. Para la extracción genérica, Fetcher valida la selección contra un snapshot de esquema con caché primero y descubre en vivo si falta en caché. El modo directo embebido devuelve JSON en texto plano con integridad SHA-256 cuando no hay `ResultSink`. La persistencia y protección de store mode las define el host/sink; el Worker independiente gestiona cifrado, almacenamiento y HMAC. ## Código fuente disponible *** Fetcher está disponible como código fuente bajo la [Elastic License 2.0](https://github.com/LerianStudio/fetcher/blob/main/LICENSE). El código fuente completo vive en [GitHub](https://github.com/LerianStudio/fetcher), y cada archivo fuente del Engine lleva un encabezado `SPDX-License-Identifier: Elastic-2.0`. Fetcher y Midaz son los dos productos source-available de Lerian. ## Dos formas de ejecutarlo *** La dualidad de abajo es la forma del producto. Elige la fila que corresponde a tu problema. | Forma | Lo que despliegas | Cuándo elegirla | | ---------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Servicios independientes** | Un **Manager** (API HTTP) y un **Worker** (consumidor de cola), más MongoDB, RabbitMQ, almacenamiento de objetos y Valkey/Redis. | Quieres un servicio de extracción compartido, con API REST, jobs asíncronos y resultados almacenados. | | **Engine embebido** | Nada. Tu aplicación Go importa `github.com/LerianStudio/fetcher/pkg/engine` y ejecuta la extracción en proceso. | Quieres extracción dentro de un servicio que ya operas, sin infraestructura nueva. | El Engine es un módulo Go separado del módulo de los servicios (`github.com/LerianStudio/fetcher/v2`). Actualmente declara **cero dependencias de terceros**. CI aplica el límite de dependencias rechazando grafos que no sean de stdlib o del módulo local, no comprobando sintácticamente un bloque `require`. Tu aplicación anfitriona provee las partes que el Engine necesita a través de interfaces pequeñas, llamadas puertos. El Manager y el Worker usan ese mismo Engine para la extracción genérica. El Worker conserva una ruta de compatibilidad separada para la extracción `plugin_crm` de MongoDB. El Engine incluye un arnés en memoria (`pkg/engine/memory`) que cubre los puertos de almacenamiento: el registro de conectores, el connection store, la caché de esquemas, el result sink y el execution store. Puedes correr una extracción real sin MongoDB, sin RabbitMQ y sin almacenamiento de objetos. El arnés no cubre la protección de credenciales: la persistencia cifrada viene desactivada por defecto y activarla exige que tu aplicación anfitriona provea un `CredentialProtector`. Consulta [Primeros pasos](/es/fetcher/fetcher-getting-started). ## Lo que te da Fetcher *** 1. **Gestión de conexiones.** Guarda, valida y prueba conexiones a bases de datos. Fetcher cifra cada contraseña con AES-256-GCM antes de escribir el registro. 2. **Descubrimiento de esquema.** Fetcher detecta tablas, columnas y tipos de datos en los cinco tipos de base de datos, con una caché y una lectura siempre fresca. 3. **Extracción de datos.** Una sola interfaz de consulta con proyección de campos, diez operadores de filtro y peticiones multi-tabla, multi-esquema y multi-datasource. 4. **Orquestación de jobs.** Procesamiento asíncrono con una ventana de duplicados de 5 minutos, seguimiento de estado y eventos `job.completed` y `job.failed`. ## Datasources *** Fetcher acepta cinco tipos de datasource. Envía el identificador en mayúsculas en la API: la validación de la solicitud compara exactamente esos cinco valores, y `postgresql` se rechaza con `400`. Los datasources internos que declara el operador (`DATASOURCE_{NAME}_TYPE`) y el filtro de consulta `type` del listado de conexiones sí aceptan cualquier capitalización. | Identificador de tipo | Qué lo distingue | | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `POSTGRESQL` | Multi-esquema. Fetcher parsea columnas `JSONB` y `JSON` como objetos, arreglos o cadenas. Las tablas fuera de `public` vuelven calificadas por esquema. | | `MYSQL` | Fetcher parsea las columnas JSON igual que en PostgreSQL. | | `ORACLE` | Espacios de nombres por owner. Las tablas del usuario conectado vuelven sin prefijo, y las de otros owners vuelven como `OWNER.TABLE`. | | `SQL_SERVER` | Multi-esquema, con `dbo` por defecto. Las tablas fuera de `dbo` vuelven calificadas por esquema. | | `MONGODB` | Inferencia sin esquema. Fetcher descubre el conjunto de campos con una agregación, y después infiere los tipos a partir de una muestra de documentos. | ## Seguro por construcción *** * **Alcance de tenant.** Cada operación del Engine lleva un ID de tenant, y ese ID es el único límite de aislamiento. Un ID de tenant mal formado falla antes de que Fetcher toque cualquier recurso. * **Errores redactados.** Fetcher descarta el error crudo del driver en su frontera, así que un DSN, una credencial o un detalle interno del driver no llegan a quien llama. * **Extracción que falla rápido.** El primer paso que falla detiene la ejecución. Fetcher nunca devuelve un resultado parcial. * **Límites predeterminados.** Los valores predeterminados son 10 datasources, 20 tablas por datasource, 50 campos por tabla, 4 workers concurrentes por datasource, 5 minutos y 256 MiB. El host configura el techo; una solicitud solo puede reducirlo. * **Validación de host.** En modo multi-tenant, Fetcher rechaza un host provisto por el tenant que resuelve a una dirección privada, de loopback o de metadatos de nube. ## Próximos pasos *** Problemas concretos que Fetcher resuelve, y qué cambia cuando lo adoptas. Dos caminos hacia una primera extracción: sin infraestructura, o con el stack completo de Docker. Conexiones, descubrimiento de esquema, jobs de extracción, filtros y resultados. Clave maestra, claves derivadas, firma de mensajes y validación de host.