datax是開源的ETL工具，可根據需求自己做開發、實施和維護。支持多種數據庫類型，可擴張性強，一張表的同步作業調起只需一行命令。筆者認為遷移的要點有二：①遷移目的表先建好，因datax做不了結構同步；②配置正確的json文件，一張表一個json文件。
datax跨數據庫同步常遇到的問題包括：
1、如何實現不同數據庫的數據同步？
根據數據庫類型，配置job中的reader、writer。官方支持多種數據庫。每一張表的同步，需要配置一個json文件。需要手動創建目的表或者分區表。
2、如何指定數據同步方式，增量、全量？
官方文檔writer模塊中不同數據庫的默認配置參數，有的數據庫類型只有一種同步當時，有的必須指定WriteMode，postgrewriter只支持insert方式入庫，mysql支持insert、replace方式寫入，當目的表沒有主鍵或者其他唯一約束時，insert、replace同步數據的結果是一樣的。
3、如何提高同步效率？
調參，修改json文件中的 setting channel參數；針對大表的同步，可視實際需求和可行性做分區；
4、datax是否有事務控制
datax沒有事務控制，但json中的一些配置參數能用起來。比如， jobsetting中的errorlimit，是對寫入的臟數據的限制，一般設置為1，即一旦產生一條臟數據，便回滾此次寫入。也可以利用起writer中的preSql、postSql。preSql即在寫入數據前對目的表執行sql語句操作，postSql即在寫入數據后對目的表進行操作。比如，preSql設置，寫入數據前清空目的表，postSql設置寫入后如果記錄數與源表對不上，或者時間戳字段沒有更新，則清空本次作業中寫入該目的表的數據等。
5、datax遷移要求目的數據庫先有對應的表，如何批量在目的數據庫建表？
datax是通過代碼編寫規則，可以用python的第三方庫編寫腳本，遠程連接目的數據庫批量建表，sqlalchemy、pymysql等第三方庫都可以用起來。