datax如何做增量导入

DataX 本身不直接支持增量导入，但可以通过以下方案实现增量同步：

datax只有一种方案：使用where语句

id name dtime

1 zhangsan 2024-09-05 12:38:56

2 lisi 2024-09-05 08:38:12

想提取这个表中的 9 月 5 号的数据

select * from a where dtime >='2024-09-05 00:00:00' and dtime <='2024-09-05 23:59:59'

还有一种方案：

select * from a where substr(dtime,1,10) ='2024-09-05'

如果json中有变量，需要传递值，在运行的时候，使用-D 传递即可

datax.py job/append.json -p "-Dstart_time=2021-01-01 -Dend_time=2021-01-03"

实现方案

基于时间戳的增量同步

在源数据表中添加更新时间字段（如 update_time），每次同步时记录上次同步的最大时间戳：
复制代码
```
SELECT * FROM table 
WHERE update_time > '${last_max_time}'
```

配置 DataX Job

复制代码

{
  "job": {
    "content": [{
      "reader": {
        "name": "mysqlreader",
        "parameter": {
          "connection": [{
            "querySql": "SELECT * FROM table WHERE update_time > '${last_max_time}'"
          }]
        }
      },
      "writer": {...}
    }]
  }
}

记录同步状态

每次同步后，将本次的最大时间戳存储到外部文件或数据库：
复制代码
```
# 示例：记录时间戳到文件
echo "2023-10-01 12:00:00" > last_time.txt
```

注意事项

时区一致性：确保源数据库与应用服务器的时区一致。
索引优化：为时间戳字段建立索引以提高查询效率。
数据去重 ：目标端需处理可能重复的增量数据（如 REPLACE INTO 或唯一键约束）。

扩展方案

对于无时间戳的场景，可通过以下方式替代：

自增 ID 分段 ：

复制代码

SELECT * FROM table WHERE id > ${last_max_id}

数据库日志解析：如 MySQL Binlog + Canal 同步增量数据。

通过合理设计同步策略，DataX 可实现高效的增量数据迁移。