数据增量同步 最佳实践 数据集成（同步）用户指南
SyncNavigator 做数据同步时所支持的数据库类型：
支持sqlserver 2000-2014所有版本，全兼容，和MYsql 4.x 、MYsql 5.x 、MYsql 6.x版本。
来源数据库和目标数据库可以版本不同，比如：来源数据库是sqlserver 2012 目标数据库是mysql 5.5 ，都是可以的， SyncNavigator 支持跨数据库版本，无缝传输数据。
只需要能连接上数据库， SyncNavigator 可以安装在第三方电脑上，来源数据库和目标数据库电脑上可以不用安装程序。
需要同步的两种数据
把需要同步的数据，根据数据写入后是否会发生变化，分为不会发生变化的数据（一般是日志数据）和会变化的数据（人员表，比如说人员的状态会发生变化）。
示例说明
针对以上两种数据场景，需要设计不同的同步策略。这里以把业务RDS数据库的数据同步到MaxCompute为例做一些说明，其他的数据源的道理是一样。
根据等幂性原则（一个任务多次运行的结果一样，则该任务支持重跑调度，因此该任务若出现错误，清理脏数据会比较容易），每次导入数据都是导入到一张单独的表/分区里，或者覆盖里面的历史记录。
本文定义任务测试时间是2016-11-14，全量同步是在14号做的，同步历史数据到ds=20161113这个分区里。至于本文涉及的增量同步的场景，配置了自动调度，把增量数据在15号凌晨同步到ds=20161114的分区里。数据里有一个时间字段optime，用来表示这条数据的修改时间，从而判断这条数据是否是增量数据。
不变的数据进行增量同步
这个场景，由于数据生成后就不会发生变化，因此可以很方便地根据数据的生成规律进行分区，较常见的是根据日期进行分区，比如每天一个分区。
数据准备
drop table if exists oplog;
create table if not exists oplog(
optime DATETIME,
uname varchar(50),
action varchar(50),
status varchar(10)
);
Insert into oplog values(str_to_date('2016-11-11','%Y-%m-%d'),'LiLei','SELECT','SUCCESS');
Insert into oplog values(str_to_date('2016-11-12','%Y-%m-%d'),'HanMM','DESC','SUCCESS');
这里有2条数据，当成历史数据。需先做一次全量数据同步，将历史数据同步到昨天的分区。
操作步骤
步骤一:创建MaxCompute表
--创建好MaxCompute表，按天进行分区
create table if not exists ods_oplog(
optime datetime,
uname string,
action string,
status string
) partitioned by (ds string);
步骤二：配置同步历史数据的任务：
因为只需要执行一次，所以只需操作一次测试即可。测试成功后，到”数据开发”模块把任务的状态改成暂停（最右边的调度配置里）并重新提交/发布，避免任务自动调度执行。
查看MaxCompute表的结果：
步骤三：往RDS源头表里多写一些数据作为增量数据：
insert into oplog values(CURRENT_DATE,'Jim','Update','SUCCESS');
insert into oplog values(CURRENT_DATE,'Kate','Delete','Failed');
insert into oplog values(CURRENT_DATE,'Lily','Drop','Failed');
步骤四：配置同步增量数据的任务。注意，通过配置“数据过滤”，在15号凌晨进行同步的时候，把14号源头表全天新增的数据查询出来，并同步到目标表增量分区里。
