数据库迁移与同步方案
针对企业级数据迁移需求，跨数据库、跨版本场景下，提供了可落地方案。环境需JDK1.6+及Python2.6.X，从GitHub获取源码或工具包。创建测试数据库与结构相同的表，修改config.json配置文件，执行命令完成数据同步。
在企业级应用中，数据迁移是个绕不开的话题。比方说，你需要在 SQL Server、MySQL 和 Oracle 之间来回倒腾数据，或者在不同版本的 SQL Server 之间搬数据。虽然同版本同数据库下搞个主从同步就够了，但跨数据库、跨版本的时候，就有点棘手了。这篇文章要做的，就是给遇到这类问题的朋友提供一套可落地的方案，帮你把数据迁移这件事儿顺顺利利地跑通。
搭建环境与准备
先从环境说起。JDK 推荐用 1.6 及以上版本，Python 的话，2.6.X 版本比较稳。当然了，Windows 系统也能部署，只要把对应的运行环境搭好就行。
接下来是获取源码或工具包。项目源码托管在 GitHub 上，地址是 github.com/Arvin-Mark/DataX-src，可以直接查看和下载。工具包则放在 github.com/Arvin-Mark/datax-bin，用来快速部署和执行数据处理任务。两种方式任选一个就好。
启动 MySQL 或其它数据库服务，创建两个自定义名称的测试数据库。这里拿学校场景举例，比如上海校区和校本部，各自对应一个库。
在这两个库中创建结构相同的表。举个例子，创建了两个 t_student 表，用来区分不同库的数据。
然后，往其中一个库的表里添加一些数据。
核心配置与执行
现在到了关键步骤——修改 config.json 文件，让它从一个数据库读取数据，再写入另一个数据库。配置内容大致如下：
{
{
{
],
]
}
]
}
},
],
],
{
]
}
]
}
}
}
],
}
}
}
}
配置搞定后，进入 datax-bin/bin 目录，执行相应的命令。
最后，切换到另一个库，检查一下表数据是否同步完成。
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