基于TreeSoft实现mysql、oracle、sql server的数据同步

最新推荐文章于 2021-06-23 22:15:43 发布
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TreeSoft提供全面数据同步与处理方案，支持多种数据库间的复杂数据同步，包括字段操作与个性化处理，广泛应用于大数据维护与转换。适用于各类操作系统，具备企业级定时任务框架，提升数据管理效率。

一、为了解决数据同步汇聚，数据分发，数据转换，数据维护需求，TreeSoft推出了数据同步，数据处理等丰富功能 。

     TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源，为各种异构数据库之间架起沟通的桥梁，可实现一对多，多对多，

     多对一等   复杂场景的数据同步。 支持多字段合并，字段截取，字段脱敏，数据转换，自定义函数等个性化操作。     

     TreeSoft已被广泛应用，每日处理大量大数据的数据维护、数据同步、数据汇聚、数据转换业务。
     支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQL Server, DB2, MongoDB, Hive, SAP HANA, Sybase, Caché, Informix, 达梦DM, 金仓Kinbase, 神通, 南大GBase等数据库。

二、兼具数据同步与数据维护管理功能，具备适应性广，灵活性强等特点。
    1、支持主流RDBMS、NOSQL数据库间同步交换数据。
    2、支持单节点或集群布署,可应对庞杂的业务环境。
    3、支持百万级以上数据量同步。
    4、企业级定时任务框架，稳定高效。
    5、支持多数据源向多目标数据汇聚或数据分发。
    6、支持定时数据清洗转换等后处理。
    7、支持window, Linux，mac等操作系统。
    8、基于JAVA开发，WEB网页管理，快速布署，到处使用。
    9、基于网页灵活配置及管理，详细记录同步日志。
    10、兼具数据维护，数据库管理功能，大大提高工作效率。

三、某高校数据同步案例：
    将学工系统MySQL，教务系统SqlServer，后勤系统Oracle,一卡通系统SqlServer异构数据源定时同步到大数据共享库MySQL。 同时实现数据的在线管理维护，数据转换清洗，方便验证同步结果，以及数据统计汇总等需求。

 

Oracle同步数据到MySQL
marko39的专栏
05-02 1万+
Oracle同步数据到MySQL 1、首先在TreeSoft数据库中配置两个数据源信息 2、配置数据同步任务，并执行任务 3、同步结果数据查看确认 4、目前TreeSoft支持以下数据同步方案 1、MySQL同步数据到Oracl 2、MySQL同步数据到PostgreSQL 3、MySQL同步数据到SQL Server 4、MySQL同步数据到MongoDB 5、MySQL同...
mongoDB数据交换同步到MySQL数据库
marko39的专栏
03-04 8343
1、数据交换的目的 进行信息/数据的传输及共享，提高信息资源的利用率，成为进行信息化建设的基本目标，保证分布异构系统之间互联互通，建立中心数据库，完成数据的抽取、集中、加载、展现，构造统一的数据处理和交换。 2、数据源的配置 直接在管理页面中增加MySQL、mongoDB数据源，并测试连接成功。 3、数据同步任务的配置 打开【数据交换】页面，配置增加数据交换同步任务...
TreeSoft数据库管理系统（web端）
09-26
TreeSoft是一个使用java编写的在线web数据库管理系统，支持MySQL，Oracle，PostgreSQL,SQL Server，另外还可以支持 Redis, memcached 这样的nosql数据库
TreeSoft数据库管理系统
06-09
java版本phpmyadmin，java数据库管理，web版数据库维护。 本系统使用JAVA开发，采用稳定通用的springMVC +JDBC架构，实现基于WEB方式对数据库进行维护。 功能包括：数据库的展示,库表的展示，表字段结构的展示， SQL语句的在线编辑批量执行，表结构的在线设计维护，数据的在线编辑维护，查询语句保存，SQL语法帮助，在线数据源选择配置等。 系统内置14套UI皮肤，45套代码编辑区UI方案，使用中可以依个人喜好选择配色方案。 本系统不但稳定，实用，功能强大，交互友好，而且还很好玩，可自由组合各种色彩，让维护数据库成为一件舒心的事情。 功能介绍: 1、在SQL编辑区可直接编辑语句，对数据库进行操作维护。支持多语句批量执行，支持选择执行，支持关键字高亮提示，支持多结果展示。 2、选择左侧库表后，将直接查询表数据，并展示出来。可通过新增、编辑、删除按钮对表数据进行维护。也可直接双击行，进行数据编辑，操作十分方便。 3、通过点击“设计”按钮，将切换到表结构设计页，您可以方便的增加、修改、删除表字段，调整字段顺序，设置主键，设置非空等操作。 4、当你编辑了许多SQL语句后，可点击”SQL保存”按钮，保存自己的劳动成果，通过右侧“我的SQL”列表，可查询到保存记录。 5、系统内置14套UI皮肤，45套代码编辑区UI方案， 可自由设置组合，深色的屏幕有助保护视力。 福州青格软件
TreeSoft数据库管理系统说明
03-10
TreeSoft数据库管理系统说明，管理数据库相关服务。
非常简单的oracle和mysql数据互传
weixin_34343689的博客
06-27 970
工具是navicat,我用的是Navicat Premium 10: 这个工具可以同时连接mysql和oracle,如图: 同时连接上这两个库之后 工具->数据传输 左边是数据源,右边是导入目标,选定后开始即可,就可以看到完整相同的数据了. 这里连接oracle时我遇到了一个报错,如果你们也遇到了可以看一下navicat连接oracle时发现 ORA-12737 set CH...
数据汇聚，数据抽取、数据融合用TreeSoft软件
marko39的专栏
06-23 2521
TreeSoft数据库管理系统实现数据汇聚，数据抽取、数据融合，支持定时循环新增，更新，覆盖，删除操作，支持全量抽取，增量抽取。支持执行一次，定时循环执行。提供详细日志，便于排查追溯。 1、可适配MySQL，MariaDB，Oracle，PostgreSQL, SQL Server, DB2 , MongoDB, Hive, SAP HANA, Caché ,Sybase，神通，达梦DM等数据...
Caché到MySQL数据同步方法!
marko39的专栏
05-07 504
随着医疗行业信息化的发展，积累了大量的业务数据，如何挖掘这些数据，实现数据的可视化被提上日程， 医院中通常有许多的信息化系统，使用的又都是不同厂商的数据库产品，如何统一汇聚数据，实现数据互通也是一个大问题。 目前有一款数据交换软件TreeSoft数据库管理系统，可以实现异构的数据自动交换同步， 目前支持MySQL，Oracle，SQL Server，PostgreS...
mysql定时同步数据库|mysql数据库实时同步工具|mysql 同步数据库
weixin_46503877的博客
05-31 1869
SyncNavigator v8.6.2 SyncNavigator是一款功能强大的数据库同步软件，适用于SQLSERVER, MySQL，具有自动/定时同步数据、无人值守、故障自动恢复、同构/异构数据库同步、断点续传和增量同步等功能，支持Windows xp以上所有操作系统，适用于大容量数据库快速同步。 安装包下载地址：https://www.syncnavigator.cn/Setup.zip 帮助文档地址：https://www.syncnavigator.cn/Help_zh-CN.chm .
HANA到MySQL数据同步方法!
marko39的专栏
05-07 1990
随着各行各业信息化建设的不断发展，异构数据库间的互通、汇聚，挖掘，分析逐渐被提上日程， TreeSoft数据库管理系统，实现了异构数据库的维护、监控、可视化、自动交换同步。 目前支持MySQL，Oracle，SQL Server，DB2,PostgreSQL，mongoDB ,Hive, SAP HANA，Caché，达梦DM7等数据库。 支持以下数据同步方案，好强大！ 1、MySQL...
数据库web管理工具treesoft的安装与使用.docx
06-28
通过Treesoft数据库管理软件web方式进行管理Oracle有以下优势： ①、只需在服务端安装一套Treesoft数据库管理软件,用户端直接通过浏览器访问，零成本。 ②、快速适配window, mac, android等操作系统及终端，一步到位，无需任何成本。 ③、服务端安全性更高，管理平台访问的端口、地址可完全自主设定，很难猜测渗透侵入。 ④、通过预设的常用监控指标，快速的了解数据库健康状态，提高管理效率。
treesoft,couchDB,
weixin_30585437的博客
04-28 122
下载 docker 镜像：docker pull docker.io/lu566/treesoft:1.0启动容器：docker run -d -p 127.0.0.1:18080:8080 docker.io/lu566/treesoft:1.0项目访问：http://127.0.0.1:18080/treenms 、 http://127.0.0.1:18080/treedms默认用户名及密码...
用TreeSoft实现数据汇聚，数据抽取、数据融合
marko39的专栏
06-16 5243
TreeSoft数据库管理系统实现数据汇聚，数据抽取、数据融合，支持定时循环新增，更新，覆盖，删除操作，支持全量抽取，增量抽取。支持执行一次，定时循环执行。提供详细日志，便于排查追溯。 1、可适配MySQL，MariaDB，Oracle，PostgreSQL, SQL Server, DB2 , MongoDB, Hive, SAP HANA，Sybase，神通，Caché ,达...
oracle网页版远程管理工具TreeSoft
marko39的专栏
05-06 3575
1、基于web网页方式，管理维护oracle数据，功能包括：SQL在线执行，数据在线维护管理，数据导出，数据交换同步等。 支持MySQL，Oracle，DB2，PostgreSQL，SQL Server，mongoDB，Hive，SAP HANA，Caché ，Sybase，神通，达梦DM7等异构数据库 2、强大的数据库管理功能，新增表，设计表，复制表，删除表，清空表，导出表，打开表...
mysql在线管理工具treesoft数据库管理系统
marko39的专栏
05-06 9593
1、mysql的在线管理，可以使用功能强大的TreeSoft数据库管理系统。 支持多种数据库类型并存管理，在线查看数据，修改维护数据，在线SQL执行，在线备份还原，数据导出等。 目前支持：MySQL，Oracle，DB2，PostgreSQL，SQL Server，mongoDB，Hive，SAP HANA，Sybase，Caché ,达梦DM7,神通等。 2、在线设计表结构，新建表，...
开源web管理系统mysql_javaer有福了，基于Web的mysql数据库管理工具TreeSoft发布了。...
weixin_33249310的博客
02-03 1860
基于Web的数据库管理工具TreeSoft数据库管理系统发布快3年了，版本不断更快速迭代开发中，QQ群也积累了300多位粉丝，虽然时不时也掉粉，但总体还是增加中。大家虽然捐赠不多，但是苍蝇再小也是肉啊。吃一餐洋快餐还是可以的，其他时间就吃土了。mysql你用过，但是TreeSoft数据库管理系统你可能没用过，这是一款支持MySQL，Oracle，DB2，PostgreSQL , SQL Serve...
docker安装treesoft
zhaoxichen_10的博客
06-23 972
拉取镜像 docker pull docker.io/lu566/treesoft:1.0 创建treesoft容器 docker create --name treesoft -p 18080:8080 docker.io/lu566/treesoft:1.0 启动容器 docker start treesoft 开放端口 firewall-cmd --add-port=18080/tcp --permanent 重载入添加的端口： firewall-cmd --reload 访问treesoft mys
MySQL数据库在线管理工具TreeSoft部署(Java环境)
wml00000的博客
10-30 7563
先上下载地址：http://www.treesoft.cn/dms.html 国产软件，Java编写，亮点：支持MySQL，Oracle，PostgreSQL , SQL Server, MongoDB, Hive并存同时管理维护，让你摆脱各种客户端工具。 官网截的图。 只要你的JDK 、Tomcat都已经配好了，接下来1分钟搞定。 这是下载下来的文件结构，webapps里面是已经编译...
数据迁移,Oracle,Mysql,Sql server,数据库数据传输
mr.lv
11-02 399
简单高效的数据库迁移代码
linux对异构数据的抽取
最新发布
09-05
<think> 嗯，用户这次明确提出了在Linux系统下进行异构数据抽取的技术需求。结合之前的对话历史，用户似乎正在构建一个多源异构数据平台，需要解决跨数据库的数据集成问题。 从提供的引用材料来看，用户已经接触过一些关键概念：TreeSoft支持多种数据库互通、ETL传统方法、DataX工具以及数据虚拟化策略。用户特别强调了Linux环境下的操作，说明技术选型需要兼容开源生态。 用户可能面临的实际场景是：需要在Linux服务器上定期从Oracle、MySQL等不同数据库中抽取数据，可能用于数据仓库或大数据分析。深层需求应该包括：工具稳定性、抽取效率、维护成本以及实时性要求。 我注意到几个关键点需要覆盖： 第一，用户可能需要对比不同工具的适用场景，比如离线批处理用DataX，实时流处理用Flink 第二，命令行操作是Linux下的核心使用方式，需要给出具体示例 第三，权限管理和调度执行是生产环境必须考虑的环节 对于技术方案的组织，应该按数据特性分层说明： 批处理方案重点突出DataX，这是引用[3][4]明确提到的成熟方案，且有阿里巴巴背书。示例需要包含完整的JSON配置和命令行调用，特别展示如何连接不同数据库。 实时流处理部分补充Flink CDC，这是近年流行的技术。考虑到用户引用[2]提到过“实时数据整合策略”，这个补充应该符合用户预期。 最后的安全建议也很重要，Linux环境下数据库连接的密码管理是个常见痛点，推荐使用vault或环境变量是行业最佳实践。 用户可能会追问调度系统集成方案，所以我在相关问题里预先加入了Airflow和DolphinScheduler的选项。另外用户引用的资料多次提到Hive，说明可能有大数倉需求，所以相关问题中也加入了Hive同步的示例。 </think> 在Linux系统下实现异构数据源的数据抽取，主要依赖成熟的ETL工具、命令行工具及编程接口。以下是核心方法和技术详解： --- ### **一、专用ETL工具** #### **1. DataX（离线批处理）** - **原理**：基于JSON配置文件的插件化架构，通过`Reader`（数据源）和`Writer`（目标端）插件实现跨数据库同步。 - **Linux部署步骤**： ```bash # 1. 下载解压 wget https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz tar -zxvf datax.tar.gz # 2. 编写配置文件（示例：MySQL -> Oracle） vi mysql2oracle.json ``` ```json { "job": { "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "pass", "connection": [{ "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.0.1:3306/db"], "querySql": ["SELECT * FROM orders"] }] } }, "writer": { "name": "oraclewriter", "parameter": { "username": "sys", "password": "oracle_pass", "connection": [{ "jdbcUrl": "jdbc:oracle:thin:@//192.168.0.2:1521/ORCL", "table": ["orders"] }] } } }] } } ``` ```bash # 3. 执行任务 python bin/datax.py mysql2oracle.json ``` - **支持数据源**：MySQL、Oracle、HDFS、Hive等（见引用[3][4]）。 --- #### **2. Apache NiFi（可视化流处理）** - **特性**：拖拽式界面，支持实时数据流和复杂转换。 - **应用场景**：Kafka到HBase的实时同步、文件增量采集等。 - **部署**： ```bash wget https://dlcdn.apache.org/nifi/nifi-1.23.1/nifi-1.23.1-bin.tar.gz tar -xvf nifi-1.23.1-bin.tar.gz cd nifi-1.23.1/bin ./nifi.sh start # 启动后访问 http://IP:8080/nifi ``` --- ### **二、命令行工具** #### **1. Sqoop（Hadoop生态迁移）** - **用途**：关系型数据库与Hadoop（HDFS/Hive/HBase）间双向同步。 - **示例（MySQL → Hive）**： ```bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sales \ --username dev --password 123 \ --table customers \ --hive-import \ # 导入Hive --hive-database sales_db \ --fields-terminated-by ',' ``` > 需预先安装Hadoop和Hive（引用[2]中提及类似场景）。 #### **2. `csvkit`（文本/CSV处理）** - **安装**：`pip install csvkit` - **示例（CSV转换与SQL导出）**： ```bash # CSV转JSON csvjson sales.csv > sales.json # 执行SQL查询 sql2csv --db "sqlite:///data.db" --query "SELECT * FROM orders" > orders.csv ``` --- ### **三、编程接口方案** #### **1. Python + SQLAlchemy** - **适用场景**：自定义清洗逻辑或增量同步。 - **代码示例**： ```python from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd # 从PostgreSQL抽取 pg_engine = create_engine('postgresql://user:pass@host:5432/db') df = pd.read_sql("SELECT * FROM sensors", pg_engine) # 转换后写入ClickHouse ck_engine = create_engine('clickhouse://user:pass@host:9000/db') df.to_sql('sensors_clean', ck_engine, if_exists='append', index=False) ``` #### **2. Kafka Connect（实时流）** - **架构**：源连接器（如Debezium）捕获数据库变更 → Kafka → 目标连接器写入新系统。 - **部署**： ```bash # 启动Zookeeper和Kafka bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties bin/kafka-server-start.sh config/server.properties # 配置Debezium MySQL Connector curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \ --data '{"name":"mysql-connector","config":{"connector.class":"io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector","database.hostname":"192.168.0.5","database.user":"kafka","database.password":"kafka_pass","database.server.id":"184054","database.server.name":"inventory"}}' \ http://localhost:8083/connectors ``` --- ### **四、关键注意事项** 1. **驱动依赖** - Oracle需下载JDBC驱动（`ojdbc8.jar`）放入工具`/lib`目录。 2. **增量同步策略** - 时间戳字段：`WHERE update_time > '2023-10-01'` - 日志解析：Debezium监听binlog（实时性强）。 3. **调度与监控** - 定时任务：`cron`调度DataX/Sqoop脚本 - 可视化：Apache Airflow或DolphinScheduler。 --- ### **典型问题场景与方案选型** | **场景** | **推荐工具** | |------------------------|-------------------| | 每日全量同步TB级数据 | DataX + 分片配置 | | 数据库变更实时入湖 | Debezium + Kafka | | CSV日志清洗入MySQL | Python脚本 + cron | | 跨云数据库迁移 | pg_dump + SCP传输 | --- ### **
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