本文介绍了如何使用DataX进行千万级数据迁移，特别是针对包含geometry类型的数据库字段。通过详细步骤展示了在Linux和Windows环境下Python的安装，以及DataX的使用方法，包括打包、配置环境变量和解决字段类型问题。同时，对比了DataX与Navacat的数据迁移效率，并提供了geometry类型数据迁移的参考链接。
DataX快速入门参考
官方https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md
环境要求
Linux
JDK(1.8以上，推荐1.8)
Python(推荐Python2.6.X)
Apache Maven 3.x (Compile DataX)
打包
mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true
本地idea调用
D:pmDataXdatax-coresrcmainjob为测试脚本文件夹
1、job.json 为通过streamreader生成模拟数据，streamwriter用于输出
2、jobmysqlreadtoprint.json 通过查询mysql数据，streamwriter用于输出
3、jobpostgresqltomysqlread_write.json 通过查询postgresql数据，写入mysql
4、jobpostgresqltopostgresqlread_write.json 通过查询postgresql数据，写入postgresql
5、jobpostgresqltopostgresqlreadwritegeom.json 通过查询postgresql数据，包含地理空间geometry类型数据，写入postgresql
数据包含geometry迁移
DataX本身不满足迁移地理空间ge
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