DataX mysql同步到mysql

准备工作

创建数据源 配置数据库相关信息
创建执行器 配置执行器执行地址相关信息

1.构建reade

1.1 SQL语句 （querySql）

在json文件中此部分配置就是 querySql
在有些业务场景下，where这一配置项不足以描述所筛选的条件，用户可以通过该配置型来自定义筛选SQL。当用户配置了这一项之后，DataX系统就会忽略table，column这些配置型，直接使用这个配置项的内容对数据进行筛选，例如需要进行多表join后同步数据，使用select a,b from table_a join table_b on table_a.id = table_b.id
当用户配置querySql时，xxxReader直接忽略table、column、where条件的配置。如果配置了querySql又配置了table，column、where等，在log中会有警告日志

1.2 表所有字段 （column）

在json文件中此部分配置就是 column

2.构建reade

2.1 前置sql语句 （preSql）

在json文件中此部分配置就是 preSql
写入数据到目的表前，会先执行这里的标准语句。如果 Sql 中有你需要操作到的表名称，请使用 @table 表示，这样在实际执行 Sql 语句时，会对变量按照实际表名称进行替换。比如你的任务是要写入到目的端的100个同构分表(表名称为:datax_00,datax01, … datax_98,datax_99)，并且你希望导入数据前，先对表中数据进行删除操作，那么你可以这样配置：“preSql”:[“delete from 表名”]，效果是：在执行到每个表写入数据前，会先执行对应的 delete from 对应表名称。

// 也可以通过配置参数进行部分数据删除  lastTime为传入的辅助参数"preSql": [              "delete from biz_ad_facebook where date =${lastTime}"            ]

2.2 postSql （postSql）

在json文件中此部分配置就是 postSql
== 写入数据到目的表后，会执行这里的标准语句。（原理同 preSql ） ==

3.字段映射

4.构建json ----选择模板

5.增量更新的配置

通过上述步骤创建出来的任务，在任务列表找到并编辑。

其中用于增量更新的辅助参数。

1.任务类型选DataX任务
2.辅助参数选择时间自增
3.增量开始时间选择，即sql中查询时间的开始时间，用户使用此选项方便第一次的全量同步。第一次同步完成后，该时间被更新为上一次的任务触发时间，任务失败不更新。
4.增量时间字段,-DlastTime=‘%s’ -DcurrentTime=‘%s’ 先来解析下这段字符串

1.-D是DataX参数的标识符，必配2.-D后面的lastTime和currentTime是DataX json中where条件的时间字段标识符，必须和json中的变量名称保持一致3.='%s'是项目用来去替换时间的占位符，比配并且格式要完全一致4.注意-DlastTime='%s'和-DcurrentTime='%s'中间有一个空格，空格必须保留并且是一个空格

6.遇到的问题—增量数据导入 可能重复的主键

解决办法：

datax的writeMode参数："writeMode": "update",

insert
这个参数可以设置为insert，这样子就是对于同步的主键进行设置。主要主键存在，那么在更新的时候，就不会将结果表中的数据进行修改。只会增加新的数据。
2.update
在同步到时候，设置主键，那么会查看表中主键内容的数据，如果有变动，就会直接进行替换。

// 示例json{  "job": {    "setting": {      "speed": {        "channel": 3,        "byte": 1048576      },      "errorLimit": {        "record": 0,        "percentage": 0.02      }    },    "content": [      {        "reader": {          "name": "****",          "parameter": {            "username": "****",            "password": "****",            "splitPk": "",            "connection": [              {                "querySql": [                  "select * from tablename where date >= ${lastTime} and date< ${currentTime}"                ],                "jdbcUrl": [                  "****"                ]              }            ]          }        },        "writer": {          "name": "mysqlwriter",          "parameter": {            "writeMode": "update",            "username": "******",            "password": "*******",            "column": [              "`id`",              "`account_id`",              "`account_name`",              "`campaign_id`",              "`campaign_name`",              "`ad_set_id`",              "`ad_set_name`",              "`ad_id`",              "`ad_name`",              "`date`",              "`date_start`",              "`date_stop`",              "`spend`",              "`cpm`",              "`ctr`",              "`cpc`",              "`purchase`",              "`order_num`",              "`roas`",              "`clicks`",              "`video_avg_time_watched_actions`",              "`video_creator`",              "`level`",              "`create_by`",              "`create_time`",              "`update_by`",              "`update_time`",              "`sys_org_code`",              "`product_name`",              "`site_short_name`",              "`operator`",              "`date_timestamp`",              "`impressions`",              "`add_to_card`",              "`video_thirty_sec_watched`",              "`unique_clicks`",              "`unique_checkout`",              "`unique_add_to_card`",              "`conversion_rate_ranking`",              "`engagement_rate_ranking`",              "`quality_ranking`",              "`video_p100_watched`",              "`video_p25_watched`",              "`video_p50_watched`",              "`video_p75_watched`",              "`video_p95_watched`",              "`view_content`",              "`landing_page_view`",              "`unique_link_clicks`",              "`checkout`",              "`designer`",              "`campaign_objective`",              "`inline_clicks`",              "`unique_inline_clicks`",              "`outbound_clicks`",              "`unique_outbound_clicks`",              "`frequency`",              "`inline_post_engagement`",              "`cost_per_inline_click`",              "`cost_per_inline_post`",              "`cost_per_outbound_click`",              "`cost_per_unique_click`",              "`cost_per_unique_inline_click`",              "`cost_per_unique_outbound_click`",              "`watch_avg_time`",              "`video_play_curve`",              "`asc_flag`"            ],            "preSql": [              "delete from tablename where date =${lastTime}"            ],            "connection": [              {                "table": [                  "biz_ad_facebook"                ],                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3322/powerbi"              }            ]          }        }      }    ]  }}

来源地址：https://blog.csdn.net/weixin_43820104/article/details/129302652