作者： caiyfc 原文来源：https://tidb.net/blog/5540bfaa

一、背景

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，笔者直接使用了 Navicat 内置的功能，把数据从 PostgreSQL 迁移到了 TiDB。现在笔者有时间了，就调研了几个同步迁移工具。下面让我们一起看看，这几个工具各有什么特点吧。

二、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。

1. 增加数据源与目标库

2. 打开数据传输工具，填写好相关信息：工具 -> 传输工具

3. 选择全部表

4. 同步结果

三、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。

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

2.datax 部署

1. 直接下载 DataX 工具包：DataX 下载地址
   

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.json
   

5. 验证结果：

3. 编写 job

1. 查看配置模板 python ./datax/bin/datax.py -r postgresqlreader -w mysqlwriter
   

2. 编写配置模板：

4. 启动 datax

1. 启动 datax python ./datax/bin/datax.py ./datax/pg2tidb.json
   

2. 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。

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. 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

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. 配置需要迁移的库表

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

1、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：

• 收费！

• 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。

2、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。

3、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。