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🚀 使用 DataX 实现 MySQL 到 PostgreSQL 的数据同步

在日常的数据开发工作中，数据同步是一项极其常见的任务。而 DataX 作为阿里开源的一款通用数据同步工具，支持多种数据源之间的互通，使用简单，扩展性强，非常适合进行结构化数据的迁移和同步。

本文将详细介绍如何通过 DataX 从 MySQL 同步数据到 PostgreSQL，并提供一份完整的配置模板与使用技巧。

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✨ 场景介绍

假设我们需要将 MySQL 中某张表的数据同步到 PostgreSQL 的目标表中，常见于数据迁移、数据备份或数据同步分析场景。以下是我们要解决的具体问题：

• 源库：MySQL
• 目标库：PostgreSQL
• 工具选择：DataX

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🛠 准备工作

1️⃣ 安装 DataX

DataX 无需编译，直接下载即可使用：

👉 下载地址：

wget https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/202308/datax.tar.gz

解压后进入目录：

tar -zxvf datax.tar.gz
cd datax

执行测试（可选）：

python3 bin/datax.py job/job.json

2️⃣ 数据库准备

确保你已经创建好如下数据库连接：

• MySQL 源库：

  • IP: ip
  • 数据库: db_name
  • 用户名/密码: root / 123456

• PostgreSQL 目标库：

  • IP: ip
  • 数据库: db_name
  • 用户名/密码: root / 123456

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📄 DataX 配置文件详解

以下是完整的单表同步， DataX 作业 JSON 配置文件示例：

{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 3}},"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","connection": [{"querySql": ["SELECT * FROM table_name"],"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://ip:3306/db_name?useSSL=false"]}]}},"writer": {"name": "postgresqlwriter","parameter": {"username": "root","password": "123456","column": ["*"],"connection": [{"jdbcUrl": "jdbc:postgresql://ip:5432/db_name","table": ["table_name"]}]}}}]}
}

参数说明：

• speed.channel: 控制并发通道数量，设置为 3 提升同步性能。
• reader: 使用 mysqlreader 读取数据，支持指定 querySql。
• writer: 使用 postgresqlwriter 写入数据，column: ["*"] 表示全字段复制。

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🧪 运行同步任务

1. 将上述配置保存为 job_mysql2pg.json。
2. 执行同步命令：

python3 bin/datax.py job_mysql2pg.json

你将看到控制台日志输出数据同步过程，每条记录的读取写入状态、任务用时等。

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🧩 常见问题排查

问题	解决方案
No suitable driver found	确保将 MySQL 和 PostgreSQL 的 JDBC 驱动包放入对应的 plugin/reader/mysqlreader/libs 和 plugin/writer/postgresqlwriter/libs
column配置不匹配	若指定了 column 字段，需确保字段名与目标表一致；推荐使用 ["*"] 全字段同步
目标表不存在	需提前创建 PostgreSQL 的目标表，DataX 不会自动建表
中文乱码	设置连接字符集，如 jdbc:mysql://ip:3306/db_name?characterEncoding=utf8&useSSL=false

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🧠 实战建议

• 小批量测试：正式运行前用少量数据验证结构和字段匹配。
• 定时任务：结合 Linux crontab 可定期执行同步任务。
• 增量同步：结合 WHERE 子句实现按时间字段增量导入。

示例增量 SQL：

SELECT * FROM table_name WHERE updated_at >= '2024-01-01'

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📌 总结

DataX 是进行异构数据库之间数据同步的得力工具。通过配置简单的 JSON 文件，我们就可以实现从 MySQL 到 PostgreSQL 的高效数据迁移。

本例中我们使用了查询语句方式实现全表同步，但在实际场景中，也可以配合增量字段、定时调度等手段进行更复杂的数据同步任务。