摘要：
如何实现mysql与oracle同步机制？用JDBC就能实现当你要读取数据时 先生成个MySQL的连接然后Select 再生成个Oracle的连接 把rs弄到那个数据库中去同步的问... 如何实现mysql与oracle同步机制？
用JDBC就能实现
当你要读取数据时 先生成个MySQL的连接
然后Select 再生成个Oracle的连接 把rs弄到那个数据库中去
同步的问题
如果你用Spring的话 里面有事务处理
开起个事务
tm.begin(); //tm是事务对象
把JDBC查询Mysql 并插入Oracle数据的代码
用try catch捕获出来
在catch(Exception e)
{
tm.rollback();//事务回滚
}
应该能够保证同步吧 修改Mysql时 用主键 像楼上所有就行。
mysql读写分离如何保证数据同步？
mysql读写分离后，可以采用mysql集群方案中的主备模式保证数据同步。
首先将之前两个数据库实例按主备模式部署好。
其次按主写备读的方式进行读写分离配置。
最后设置主备同步方式，按binlog文件同步数据，并设置好同步数据的频率。
完成上述处理后，即可保证在读写分离的情况下完成数据同步。
mysql binlog同步的三种方式？
mysql复制主要有三种方式：基于SQL语句的复制(statement-based replication, SBR)，基于行的复制(row-based replication, RBR)，混合模式复制(mixed-based replication, MBR)。对应的，binlog的格式也有三种：STATEMENT，ROW，MIXED。
mysql如何在多个节点之间同步数据？
MySQL可以通过主从复制或者Galera Cluster来在多个节点之间同步数据。主从复制需要选择一台主节点作为数据源，从节点通过异步的方式将主节点上的数据复制到自身上，当主节点上的数据发生变化时，从节点会自动同步。
Galera Cluster则是采用同步方式，将多台节点组成一个集群，当一个节点的数据发生变化时，集群中的其他节点会立即同步这个变化。两种方式都可以实现数据同步的目的，选择哪种方式需要根据实际情况进行权衡。
mysql全同步复制原理？
MySQL全同步复制的原理是通过在主服务器上记录二进制日志（Binary Log），然后将这些日志传输给从服务器进行重放，从而实现数据的同步复制。
具体的原理如下：MySQL全同步复制通过二进制日志实现数据的同步复制。
主服务器在进行数据更新操作时，会将这些操作以二进制日志的形式记录下来。
从服务器通过连接主服务器，获取主服务器上的二进制日志，并将这些日志重放到自己的数据库中，从而实现数据的同步复制。
全同步复制相比于半同步复制和异步复制，具有更高的数据一致性和可靠性。
因为在全同步复制中，从服务器必须等待主服务器将数据写入二进制日志后才能确认写操作完成，确保了数据的一致性。
同时，全同步复制也能提供更高的故障恢复能力，因为从服务器上的数据与主服务器上的数据完全一致。
需要注意的是，全同步复制可能会对系统的性能产生一定的影响，因为从服务器必须等待主服务器的确认才能继续进行下一步操作。
因此，在选择复制方式时，需要根据具体的业务需求和系统性能要求进行权衡和选择。
如何把mysql中的数据同步到elasticsearch中？
对于ES，我并没有在实际项目中应用（自己研究过，没有实战过）；我们项目使用的是MongoDB；由于项目的特殊性，我们研究了很多关于A->B的数据同步方案，包括DB2/Mysql到MongoDB，MongoDB到MongoDB等等。
MySQL数据同步到ES的方案
把MySQL的数据实时同步到ES，这样可以实现在ES中低延迟的检索，有些公司的项目做了分库，可以单独搭建一套ES来放全量的数据（或全量数据的部分字段，达到全量检索的效果），常用的数据同步实现方案有这些：
MySQL Binlog：MySQL的Binlog日志可以用于数据库的主从复制、数据恢复，也可以将MySQL的数据同步给ES；这里需要注意，Binlog的日志模式只能使用ROW模式（另外两种模式是STATEMENT和MIXED）；解析Binlog日志中的内容，执行ES Document API，这样就可以将数据同步到ES中；
MySQL dump：如果是新建的项目，使用Binlog做数据同步是没有问题的，但如果MySQL已经运行了一段时间，项目架构中后增加的ES，那么历史数据的迁移就要额外处理了，因为Binlog可能已经被覆盖了。这时候历史数据的同步，可以使用mysqldump对现有数据导出，之后再使用Binlog的方式；
开源工具：前两种方式都是在数据库日志这个级别做文章，我们还可以使用一些开源工具，比如go-mysql-elasticsearch；它可以帮助我们完成第一次全量数据同步，后续增量数据同步的工作（底层也是解析Binlog日志）；又或者mypipe，它支持将Binlog日志内容解析后推送到Kafka，如果要写入到ES中，还需要写额外的代码从Kafka中消费数据写入ES。
我们项目中的实现方案
上面提过，我们项目中是将关系型数据库DB2/Mysql中的数据同步到MongoDB中，Mysql尚且还能使用Binlog日志，DB2想要把变化的数据实时通知出来，实现起来比较困难（写程序部署到DB2服务器上，要和数据库做关联配置，当数据发生变化，程序发送MQ通知给外围系统），先不说性能是否能保证，就是“自己写一个通知程序部署到数据库所在服务器上（有侵入）”，这一点至少在我们公司是无法做到的。
我们采用了一个非常low的方式来解决这个问题，就是Java程序扫描DB2表中的时间戳，读取最近变化的数据，加工到MongoDB中；
虽然实现方案比较low，但是效果还不错，因为我们在从关系型数据到MongoDB的数据同步过程中，可以自有地做数据加工；相当于按照一定的数据维度，比如按照客户维度，把几十张表做关联，加工后行程一个document保存到MongoDB中；再对外提供服务的时候，查询效率提升的很明显，因为表关联已经提前完成了（接口响应大多数时候都是毫秒级，超过50ms就算慢了）。
缺点也很明显，数据从关系型数据库到MongoDB的延迟很高，我们项目几经优化，也需要20分钟左右；所以一定要结合着业务场景考虑是否使用这种方案。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
