1）、全量同步
比如从oracle数据库中同步一张表的数据到Mysql中，通常的做法就是 分页查询源端的表，然后通过 jdbc的batch 方式插入到目标表，这个地方需要注意的是，分页查询时，一定要按照主键id来排序分页，避免重复插入。
2）、基于数据文件导出和导入的全量同步，这种同步方式一般只适用于同种数据库之间的同步，如果是不同的数据库，这种方式可能会存在问题。
3）、基于触发器的增量同步
增量同步一般是做实时的同步，早期很多数据同步都是基于关系型数据库的触发器trigger来做的。
使用触发器实时同步数据的步骤：
A、 基于原表创触发器，触发器包含insert，modify，delete 三种类型的操作，数据库的触发器分Before和After两种情况，一种是在insert，modify，delete 三种类型的操作发生之前触发（比如记录日志操作，一般是Before），一种是在insert，modify，delete 三种类型的操作之后触发。
B、 创建增量表，增量表中的字段和原表中的字段完全一样，但是需要多一个操作类型字段（分表代表insert，modify，delete 三种类型的操作），并且需要一个唯一自增ID，代表数据原表中数据操作的顺序，这个自增id非常重要，不然数据同步就会错乱。
C、 原表中出现insert，modify，delete 三种类型的操作时，通过触发器自动产生增量数据，插入增量表中。
D、处理增量表中的数据，处理时，一定是按照自增id的顺序来处理，这种效率会非常低，没办法做批量操作，不然数据会错乱。 有人可能会说，是不是可以把insert操作合并在一起，modify合并在一起，delete操作合并在一起，然后批量处理，我给的答案是不行，因为数据的增删改是有顺序的，合并后，就没有顺序了，同一条数据的增删改顺序一旦错了，那数据同步就肯定错了。
市面上很多数据etl数据交换产品都是基于这种思想来做的。
E、 这种思想使用kettle 很容易就可以实现，笔者曾经在自己的博客中写过 kettle的文章，https://www.cnblogs.com/laoqing/p/7360673.html
4）、基于时间戳的增量同步
A、首先我们需要一张临时temp表，用来存取每次读取的待同步的数据，也就是把每次从原表中根据时间戳读取到数据先插入到临时表中，每次在插入前，先清空临时表的数据
B、我们还需要创建一个时间戳配置表，用于存放每次读取的处理完的数据的最后的时间戳。
C、每次从原表中读取数据时，先查询时间戳配置表，然后就知道了查询原表时的开始时间戳。
D、根据时间戳读取到原表的数据，插入到临时表中，然后再将临时表中的数据插入到目标表中。
E、从缓存表中读取出数据的最大时间戳，并且更新到时间戳配置表中。缓存表的作用就是使用sql获取每次读取到的数据的最大的时间戳，当然这些都是完全基于sql语句在kettle中来配置，才需要这样的一张临时表。
2、 大数据时代下的数据同步
1）、基于数据库日志(比如mysql的binlog)的同步
我们都知道很多数据库都支持了主从自动同步，尤其是mysql，可以支持多主多从的模式。那么我们是不是可以利用这种思想呢，答案当然是肯定的，mysql的主从同步的过程是这样的。
A、master将改变记录到二进制日志(binary log)中（这些记录叫做二进制日志事件，binary log events，可以通过show binlog events进行查看）；
B、slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)；
C、slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。
阿里巴巴开源的canal就完美的使用这种方式，canal 伪装了一个Slave 去喝Master进行同步。