测试中有这样一种需求：为了测试更有针对性，需要拿业务数据来测试。所以需要把业务的数据复制一份出来，加载到自己本地的测试库中。
对于小数据量的情况，直接用 mysqldump 把数据表全部转换成 SQL 语句，然后导入到新库即可。
对于大数据量的情况， mysqldump 搞不定（？仅直观感觉，数据膨胀太大了，文件会超级大，导出过程中任何异常都可能导致导出中断），需要用新工具，例如阿里巴巴的 DataX
DataX 的使用非常简单，基本按照教程操作即可：
安装
tar zxvf datax.tar.gz
chmod -R 755 datax运行
cd datax/bin
python datax.py ../job/job.json其中，job.json是自带的一个例子配置文件，没什么具体用途。如果希望将一个库的数据复制到另外一个库，可以用下面的配置文件 db2db.json
运行方法不变
python datax.py ../job/db2db.jsondb2db.json 只是一个例子，更多详细的配置参见 DataX 的文档
- https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mysqlreader/doc/mysqlreader.md
- https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mysqlwriter/doc/mysqlwriter.md
重点关注channel， splitPk，column 这几个参数。
注意
需要注意的是，并发复制模式下，DataX 并不保证源和目的数据的严格一致。
针对多线程的一致性快照需求，在技术上目前无法实现，只能从工程角度解决，工程化的方式存在取舍，我们提供几个解决思路给用户，用户可以自行选择：
使用单线程同步，即不再进行数据切片。缺点是速度比较慢，但是能够很好保证一致性。
关闭其他数据写入方，保证当前数据为静态数据，例如，锁表、关闭备库同步等等。缺点是可能影响在线业务。
附：db2db.json
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"column": ['*'],
"connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://127.0.0.1:20833/blue?user=test1&password=test1"], "table": ['t6'] } ],
"username": "test1",
"password": "test1",
"where": "" }
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"writeMode": "insert",
"username": "test1",
"password": "test1",
"column": ['*'],
"splitPk": "c2",
"session": [ ],
"preSql": [ "delete from t6" ],
"connection": [ { "jdbcUrl": "jdbc:mysql://127.0.0.1:20833/test?user=test1&password=test1", "table": ['t6'] } ] }
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": "1"
}
}
}
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