一、首先确认哪些内容需要进行同步

1.确认需要同步的数据表，后期需要持续改动的表、迁移前后数据库中都存在该功能的表

2.确认异构数据库之间表和字段的对应关系

二、接下来开始正式的数据同步

目前异构数据库的同步方式主要有以下几种：

1.触发器

在源数据库建立增、删、改触发器,然后根据变化登记表进行处理。优点是充分结合业务进行处理,保持数据的一致性、完整性，实时性较强，对多个数据源合并有非常大的优势。

2.日志

通过分析源数据库日志，来获得源数据库中的变化的数据。基于日志的采集方式无需在源库端部署任务代理程序(Agent)及建任何表，对源数据库无侵入和影响压力。ORCLE 的 异步 CDC (Asynchronized CDC) 就是使用这种方式，但缺点是有一定延时。

3.时间戳

同步过程通过特定属性（如时间戳、自增序列）来识别新插入的数据，该方式实现最简单，但无法记录删除和更新，也不具备实时的能力。

4.快照

快照可以表示数据的一个副本或者复制本，所以可以当作数据源，通过比较源表和快照表获得数据变化，但需要消耗大量存储空间和计算资源。

三、数据库同步工具推荐以下几个：

1.kettle

kettle是一款免费的国外开源ETL工具，表输入接收的数据全量放入服务器内存内，在内存中完成各类数据转换，比如跨库关联、新增列等计算，数据转换后得到的结果通过表输出组件，传入目标数据库，一般使用没什么问题，但如果你的数据量比较大，那么kettle内存计算的性能瓶颈明显，面对大数据量抽取时，kettle的性能表现并不好。且kettle只支持定时批量的数据同步，如果对数据实时性有一定需求，可能就要看看别的工具了。

2.DataX

DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，提供稳定高效的数据同步功能，DataX作为一个服务于大数据的ETL工具，除了提供数据快照搬迁功能之外，还提供了丰富数据转换的功能，但DataX是以脚本的方式执行任务的，需要完全吃透源码才可以调用，学习成本高，没有图形开发化界面和监控界面，运维成本相对高。

3.Oracle GoldenGate

Oracle GoldenGate软件是一种基于日志的结构化数据复制软件，实现原理是通过抽取源端的redo log或者 archive log，然后通过TCP/IP投递到目标端，最后解析还原应用到目标端，使目标端实现同源端数据同步。和DataX存在类似的使用难点，没有图形化的界面，操作皆为命令行方式，可配置能力差。

4.FineDataLink

FineDataLink是国内数据同步这块做得比较好的工具，FineDataLink赋予用户仅通过单一平台，即可实现实时数据传输、数据调度、数据治理等各类复杂组合场景的能力，提供数据汇聚、研发、治理等功能。和上面说的工具相比，FDL拥有低代码优势，通过简单的拖拽交互就能实现数据同步全流程。

其原理是通过LogMiner、binlog、CDC等日志解析的方式进行实时同步，减轻数据同步对源库带来的数据压力，基于异构映射实现异构数据实时同步融合，支持对变化数据(DML)和库表结构变化（DDL）进行同步，降低异构数据融合成本。

FineDataLink是一款低代码/高时效的数据集成平台，它不仅提供了数据清理和数据分析的功能，还能够将清理后的数据快速应用到其他应用程序中。FineDataLink的功能非常强大，可以轻松地连接多种数据源，包括数据库、文件、云存储等，而且支持大数据量。此外，FineDataLink还支持高级数据处理功能，例如数据转换、数据过滤、数据重构、数据集合等。使用FineDataLink可以显著提高团队协作效率，减少数据连接和输出的繁琐步骤，使整个数据处理流程更加高效和便捷。

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