datax 离线同步SqlServer 到Mysql

本文介绍了如何使用DataX在阿里云DataWorks中实现SQL Server数据库的全量表同步至MySQL,包括配置代码示例和使用sh脚本进行调度的方法。

DataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

正好业务数据库使用的sqlserver,一部分表需要全量同步到mysql。

datax 也刚刚好满足需求。

说干就干,上配置代码:

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "sqlserverreader",
                    "parameter": {
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": ["jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=bigdata"],
                                "table": ["${readTable}"]
                            }
                        ],
                        "password": "***",
                        "username": "sa",
                        "column": ["*"]
         
### DataX SQLServerMySQL 数据同步是否覆盖原有数据 DataX 是一种高效的离线数据同步工具,支持多种异构数据源之间的数据传输[^3]。在使用 DataX 进行 SQLServerMySQL 的数据同步时,是否会覆盖原有数据取决于具体的配置方式和同步策略。 #### 1. 全量同步 如果采用全量同步的方式,DataX 会将 SQLServer 中的整张表数据完整地复制到 MySQL 中。这种情况下,目标表的数据可能会被覆盖或追加,具体行为取决于目标表的状态以及 DataX 配置中的写入模式。例如: - 如果目标表已存在且未清空,新数据可能会插入到目标表中,导致重复数据。 - 如果目标表被清空后再导入数据,则原有数据会被完全覆盖。 ```python # 示例:全量同步配置(假设为 JSON 格式) { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "sqlserverreader", "parameter": { "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:sqlserver://..."], "table": ["source_table"] } ] } }, "writer": { "name": "mysqlwriter", "parameter": { "writeMode": "insert", # 写入模式 "column": ["*"], "connection": [ { "jdbcUrl": "jdbc:mysql://...", "table": ["target_table"] } ] } } } ] } } ``` 上述配置中,`writeMode` 参数决定了数据如何写入目标表。如果设置为 `insert`,则会尝试插入数据;如果设置为 `truncate`,则会先清空目标表再插入数据[^4]。 #### 2. 增量同步 增量同步不会覆盖原有数据,而是基于某个字段(如时间戳或自增主键)识别新增或更新的数据,并将其同步到目标表中。然而,这要求源表具有明确的增量标识字段。如果没有这样的字段,增量同步可能无法实现[^1]。 ```python # 示例:增量同步配置 { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "sqlserverreader", "parameter": { "where": "modify_time > '2023-07-01 00:00:00'", # 增量条件 "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:sqlserver://..."], "table": ["source_table"] } ] } }, "writer": { "name": "mysqlwriter", "parameter": { "writeMode": "update", # 更新模式 "column": ["id", "status", "modify_time"], "connection": [ { "jdbcUrl": "jdbc:mysql://...", "table": ["target_table"] } ] } } } ] } } ``` 在此配置中,`writeMode` 设置为 `update`,DataX 将根据主键或其他唯一标识符更新目标表中的记录,而不是直接覆盖整个表的数据。 #### 3. 数据覆盖的风险与预防 在实际应用中,为了避免数据覆盖的风险,可以采取以下措施: - **检查目标表状态**:在执行同步任务前,确认目标表是否为空或需要保留的历史数据。 - **配置写入模式**:根据业务需求选择合适的写入模式(如 `insert`、`update` 或 `truncate`)。 - **增量同步**:尽可能使用增量同步策略,减少对历史数据的影响。 ### 结论 DataXSQLServerMySQL 的数据同步过程中是否会覆盖原有数据,主要取决于配置的写入模式和同步策略。全量同步可能导致数据覆盖,而增量同步通常不会影响已有数据[^1]。 ---
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