在当今数据驱动的时代，企业每天都在产生、接收和处理海量信息——从用户行为日志到交易记录，从IoT设备数据到跨系统业务指标。然而，数据的价值并不在于“拥有”，而在于“可用”与“可信”。这正是现代ETL（Extract, Transform, Load）数据同步工具的核心使命。

一款高效、智能的ETL工具，不仅是连接异构数据源的“桥梁”，更是保障数据一致性、时效性与准确性的“中枢神经系统”。它能够自动化地从数十个源头抽取原始数据，在毫秒级内完成清洗、转换与标准化，并精准加载至数据仓库、湖仓一体平台或AI训练管道中，让决策者随时掌握“此刻的真实”。

更重要的是，在实时分析、个性化推荐、风控预警等关键场景中，延迟几秒的数据可能意味着错失百万商机或重大风险失控。而先进的ETL同步工具通过低延迟、高容错、可监控的架构，确保数据流如血液般畅通无阻，为企业注入敏捷、智能与竞争力。

简言之：没有可靠的ETL，就没有可信的数据；没有可信的数据，就没有真正的数字化转型。选择一款强大的数据同步ETL工具，不是技术选型，而是战略投资——投资于未来每一项以数据为基石的创新与增长。

DBSyncer是一款开源的数据同步中间件，提供MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等同步场景。支持上传插件自定义同步转换业务，提供监控全量和增量数据统计图、应用性能预警等。

工具特点

1. 组合驱动，自定义库同步到库组合，关系型数据库与非关系型之间组合，任意搭配表同步映射关系

2. 实时监控，驱动全量或增量实时同步运行状态、结果、同步日志和系统日志

3. 开发插件，自定义转化同步逻辑

产品架构图

1、安装配置

dbsyncer-x.x.x.zip 社区版安装教程

dbsyncer-enterprise-x.x.x.zip 专业版安装教程

方式一 下载安装包

安装JDK 1.8（省略详细）

下载安装包dbsyncer-x.x.x.zip（也可手动编译）

解压安装包，Window执行bin/startup.bat，Linux执行bin/startup.sh

打开浏览器访问：http://127.0.0.1:18686

账号和密码：admin/admin

方式二 🐳 docker

阿里云镜像

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xhtb/dbsyncer:latestdocker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xhtb/dbsyncer-enterprise:latestdocker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lifewang/dbsyncer:latest

运行命令

docker run -d -p 18686:18686 -v ./your_path/data:/app/dbsyncer/data -v ./your_path/plugins:/app/dbsyncer/plugins --restart=unless-stopped -e TZ="Asia/Shanghai" --name=dbsyncer registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xhtb/dbsyncer:latest

⚙️手动编译

先确保环境已安装JDK和Maven

$ git clone https://gitee.com/ghi/dbsyncer.git$ cd dbsyncer$ chmod u+x build.sh$ ./build.sh

推荐机器配置：内存8GB，4core，磁盘60GB（建议上好点的SSD）

本次在Linux服务器上进行部署

1.1部署JDK

根据官方文档指引，需要安装JDK8，具体可以自行在官方下载安装

1.2 下载安装包并进行部署

启动DBSyncer分社区版记专业版，如果想试用专业版功能可以自行测试，本文将使用社区版进行测试。下载：社区版下载地址：https://gitee.com/ghi/dbsyncer/releases为了体验新特性及优化后的功能，可以下载最新版本，当前最新版本为2.0.4，选择并进行下载

wget https://gitee.com/ghi/dbsyncer/releases/download/v2.0.4/dbsyncer-2.0.4-bin.zip

解压、启动：unzip dbsyncer-2.0.4-bin.zip

bin目录下有启停脚本、执行运行即可

启动

sh startup.sh    

看到“Start successfully!”即启动成功

2. 数据迁移

2.1 准备工作

本次测试的是从Oracle迁移数据至MySQL，因此先在Oracle数据库中创建一张表及测试数据，在MySQL数据库中也创建一张表

Oracle库：

CREATE  TABLE  test1(id int ,c1 varchar(20))

INSERT INTO  test1 values(1,'a');

INSERT INTO  test1 values(2,'b');

commit;

MySQL库：

CREATE TABLE  test1(id INT PRIMARY KEY ,c1 VARCHAR(20));

2.2 配置数据源

如果保存时不报错，则说明连接添加成功，如果保存过程中有错误，则按照错误信息进行解决。

再配置一个MySQL数据源作为目标库，MySQL的连接URL里要注意库名的配置

2.3  配置迁移任务

这个版本点击“添加驱动”进行数据迁移任务的配置（建议修改名称，以免有误解）

2.4  启动任务

点击右上角的启动按钮即可启动本任务

DBSyncer 核心优势总结：

• 开源免费 & 轻量级

基于 Java 开发，完全开源，无商业授权成本，部署简单，资源占用低，适合各类规模团队快速上手。

• 多源异构数据库支持

支持 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、达梦、OceanBase、TiDB 等主流关系型数据库，轻松实现跨数据库实时/准实时同步。

• 灵活的数据同步模式

提供全量同步、增量同步（基于日志或时间戳）、定时任务等多种策略，满足不同业务场景需求。

• 可视化 Web 管理界面

内置图形化配置界面，无需编写复杂脚本，拖拽式操作即可完成数据映射、任务调度与监控。

• 高可靠 & 容错机制

支持断点续传、失败重试、数据校验，保障数据一致性；异常自动告警，降低运维风险。

• 国产化友好

兼容国产数据库（如达梦、人大金仓、OceanBase），助力信创环境下的数据迁移与同步。

• 活跃社区 & 持续迭代

GitHub 项目维护积极，文档完善，问题响应快，社区支持强大。