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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。
✨ 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
🛠 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
- IP:
-
PostgreSQL 目标库：
- IP:
ip - 数据库:
db_name - 用户名/密码:
root / 123456
- IP:
📄 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。
🧪 运行同步任务
- 将上述配置保存为
job_mysql2pg.json。 - 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。
🧩 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 |
🧠 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'
📌 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。