跨库数据同步，如何得出一种适合各种情况的设计

现在的需求是要同步新老系统中部分数据。比如人员，部门，发料记录，收料记录。。。等等。

由于无法根据用户的操作来辨别是该insert新记录到新系统，还是update或是delete，所以最上层提供的接口就是一个launch(List<String> keys)方法（是否合适）,具体由在此方法内部判断该执行的操作,web层调用就像这样syncEngine.launch(keys)，参数是为了指定需要同步记录的key值（老系统中数据的primary key，也可为null)，
老系统的数据库是sqlserver，部分表记录了timestamp,所以一次同步的流程大概就是这样

1。获得新系统中对应表记录的最大timestamp值（如果有的话，若老系统中数据未更改，则该timestamp与老系统中对应记录一致）

2。获取老系统中的数据（若有timestamp可比，则加上条件timestamp>MAX(newApp's timpstamp)，若有keys，则跟上 pk in (keys..),timestamp与keys是or关系，若没有keys也无timestamp,则获取全部记录

3。然后判断得出的数据在新系统中是否存在，将不存在的数据放入dataForInsert<Map>中,存在的放入dataForUpdate<Map>中，另外，若参数keys不为空，则还要判断该keys中的primary key在老系统中是否存在，若没有，说明老系统中删除了此记录，则在新系统中删除对应记录。

4。根据得出的dataForInsert,dataForUpdate,keysForDelete,分别执行数据操作，当然,若一个失败，则全体rollback.

现在的问题是，我想通过
OldAppDao（负责获取老系统数据）
NewAppDao（负责新系统数据的更新）
SyncEngine（service层）
三个类实现一个通用的同步引擎，如需要同步新的表，则只需要一个新的ibatis的配置文件，
但有的表的结构属于典型的（主表-子表）结构，而且有的表还需要在插入的时候进行价格移动平均调整（同步过程中的附加操作），
由于前面提到的，在最上层没有将insert,update,delete分开，提供的是一个比较粗粒度的接口，如何在同步过程中的合适位置插入操作，而且无论在何种情况下（单表，主表－子表，附加操作）都在设计上一致（说白了就是为了减少编码量且看起来优雅）。