DataX - 两种同步模式“JDBC”和“LOAD"有什么区别？

在 DataX 中，针对数据库类的数据源，常见有两种同步模式： JDBC 模式 和 LOAD 模式。两者的区别主要体现在 实现方式、性能和适用场景 上：

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1. JDBC 模式

• 原理：通过标准的 JDBC 驱动，使用 SQL 查询 (SELECT ...) 读取源库数据，再用 INSERT ... / UPDATE ... 写入目标库。

• 特点：

  • 跨数据库通用（只要有 JDBC 驱动即可）。

  • 使用 SQL 语句，逻辑简单，功能完备。

  • 数据走 JVM 内存通道，由 DataX 进程负责搬运。

  • 性能受限于：

    • 网络传输效率

    • JVM 内存拷贝

    • 单条/批量 insert 的执行效率

• 适用场景：

  • 数据量不大（百万级以下或小批量任务）。

  • 需要跨数据库类型（如 MySQL → Oracle、SQLServer → PostgreSQL）。

  • 没有特殊的数据库直连导入工具。

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2. LOAD 模式

• 原理：利用数据库自身的 批量装载接口（如 MySQL 的 LOAD DATA INFILE、Oracle 的 SQL*Loader），直接调用数据库原生的 Bulk Load 机制。

• 特点：

  • 通常通过 生成临时文件（CSV/TSV 等），再由数据库原生命令快速批量导入。

  • 不走 DataX 的 JDBC Insert 通道，数据直接落盘 → 数据库 Bulk Load → 入库。

  • 导入速度远快于 JDBC 模式（尤其在千万级、亿级数据同步时）。

  • 依赖数据库本身的工具支持（不是所有数据库/环境都支持 LOAD）。

• 适用场景：

  • 大规模数据迁移（千万/亿级以上）。

  • 源和目标数据库相同或兼容（常见于 MySQL → MySQL，Oracle → Oracle）。

  • 可以容忍临时文件的生成和落地。

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3. 总结对比

特性	JDBC 模式	LOAD 模式
实现方式	JDBC 驱动执行 SQL	数据库原生 Bulk Load
数据路径	DataX JVM 内存中转	临时文件 → 数据库 Bulk Loader
性能	一般（依赖 insert 批次和网络）	高效（适合大批量导入）
跨库支持	支持（通用 JDBC）	一般仅限同类库
适用场景	小批量、跨库同步	大批量、同库高速导入

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👉 总结一句：
JDBC 模式 兼容性强、通用，但性能一般；
LOAD 模式 性能极佳，但局限于同类数据库且需要环境支持。