3种常见的数据库迁移工具对比
之前在项目中，收到一个紧急需求，要把数据从 PostgreSQL 迁移到 TiDB 中。由于时间紧任务重，来不及调研高效的方式，直接使用了 Navicat 内置的功能，把数据从 PostgreSQL 迁移到了 TiDB。
项目结束后，我深入调研了几个同步迁移工具，本期就跟大家一起看看，几个迁移同步工具的实现步骤和各自的优缺点，以便在后续项目中能够选择最佳的工具，高效完成。
一、Navicat
Navicat Premium 是一套多连接数据库开发工具，让你在单一应用程序中同时连接多种类型的数据库：MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、SQLite、Oracle 和 PostgreSQL，可一次快速方便地访问所有数据库。
我们先来一起看看它的迁移能力 ⬇
- Step 1: 增加数据源与目标库
- Step 2: 打开数据传输工具填写好相关信息：工具->传输工具
- Step 3: 选择全部表
- Step 4: 同步结果
4步操作就实现了数据库同步迁移。
二、DataX
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。
DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
我们可以把Datax的同步功能当作迁移功能使用，看看效果如何 ⬇
- Step 1: 环境准备
Linux
JDK(1.8以上，推荐1.8)
Python(2或3都可以)
Apache Maven 3.x (Compile DataX)
我们这里只简单介绍工具包安装：
yum install -y java-1.8.0-openjdk# python2 自带了，这里不做安装。
# 用工具包安装，不需要部署 Apache Maven- Step 2: Datax部署
1、直接下载DataX工具包
下载地址：https://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/202210/datax.tar.gz；
2、上传到Linux中
3、解压
tar -zxvf datax.tar.gz；4、验证环境是否正常
python ./datax/bin/datax.py ./datax/job/job.json5、验证结果
- Step 3: 编写Job
1、查看配置模板
python ./datax/bin/datax.py -r postgresqlreader -w mysqlwriter2、编写配置模板
{"job": {"content": [{"reader": {"name": "postgresqlreader","parameter": {"connection": [{"jdbcUrl": ["jdbc:postgresql://10.3.70.132:30118/dc-master-data-management-pg_migrate_test"],"table": ["crm_lead"]}],"password": "test","username": "test","column": ["*"]}},"writer": {"name": "mysqlwriter","parameter": {"connection": [{"jdbcUrl": "jdbc:mysql://10.3.65.137:4000/test?characterEncoding=utf8&useSSL=false&useServerPrepStmts=true&prepStmtCacheSqlLimit=1000&useConfigs=maxPerformance&rewriteBatchedStatements=true&defaultfetchsize=-2147483648","table": ["crm_lead"]}],"username": "root","password": "tidb","writeMode": "insert","column": ["*"]}}}],"setting": {"speed": {"channel": "1"}}}
}Step 4: 启动Datax
1、启动Datax
python ./datax/bin/datax.py ./datax/pg2tidb.json2、完成结果
三、TurboDX
TurboDX for MySQL 专门针对兼容MySQL路线的数据库作为目标库的实时同步工具软件，支持Oracle(RAC)、SQLServer、MySQL、PostgreSQL、DB2、Informix等，全量+增量实时同步到MySQL/TiDB/Oceanbase/TDSQL/GlodenDB/SequoiaDB/GreatDB/HotDB等。
- Step 1: TurboDX 安装部署
1、准备⼀台Windows环境的机器
2、下载数据迁移⼯具（TurboDX for MySQL），并成功安装
3、启动
打开Windows 服务控制面板（可直接使用Windows 自带的搜索功能，输入 “服务” 即可快速进入），找到TurboDXDB、TurboDX Server、TurboDXWEB 三项服务，并按顺序依次启动。
- Step 2: TurboDX 使用
1、访问 TurboDX
本机访问：http://127.0.0.1:8422/turbodx
进入TurboDX 控制中心，默认登录用户密码为 admin/admin
2、配置数据源 PostgreSQL
3、配置需要迁移的库
4、配置目标数据库TiDB
5、配置迁移任务
在右侧选项菜单中，找到任务管理，选择子菜单，复制同步，点击左上角新建按钮，配置集群信息，注意全量与增量选项都要勾选，然后保存。
6、完善任务配置
选中任务，并点击打开。
7、迁移目标库表结构
选择迁移库表，调整对应字段，点击确定。
8、启动迁移任务
点击运行
点击确定
9、解决报错
解决方法：执行 SQL 并重启 postgresql。
ALTER SYSTEM SET wal_level = 'logical';四、总结
- Navicat
-优点：方便快捷，操作简单，对于经常使用 Navicat 的小伙伴来说，更加熟悉，简单的数据迁移没有问题。
-缺点：一方面是收费，另外迁移表结构的时候，有时候会报错，应该是字段类型对应关系没做好。
- DataX
-优点：对数据同步友好
-缺点：对数据迁移不够友好。
Datax主要是做数据同步的，在数据迁移方面有诸多不方便的地方，比如Datax是用多个task来实现数据同步的，每个task需要手动编写 json ，并指定表名与同步的字段名。
如果数据迁移的表与字段太多，task的配置就是非常耗时的一件事情，这对于数据迁移来说实在太麻烦。而且使用Datax之前，下游数据库的表结构要自己创建，工作量一下就大了。所以数据量少的时候，可以用Datax来做数据迁移，但是有大量数据的情况下，不建议使用 Datax。
- TurboDX
-优点：部署简单；操作简单易懂；能全库全表迁移，也能自由过滤指定表迁移；迁移不需要人为干预，功能齐全；表结构迁移与数据迁移是分开的两个功能，可以单独操作。
-缺点：社区版需要使用Windows，Linux版本需要联系官方索要。
以上就是本期关于数据库同步迁移的调研分析内容，大家在实际项目中，可以根据自己的情况酌情选择适合的。
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