1、可以选择开源的Kettle（ETL工具），可以定时导入，也可以手动导入。自己到官网下载一个。mysql和oracle的数据类型不同，这个工具可以自动给你转换成ORACLE的数据类型，如果不是很准确，还能自行修改，还可以浏览生成的数据。
2、具有开放的架构和易于使用的二次开发接口。较为知名的开源ETL工具有： KETL，由具有IBM和KPMG背景的Kinetic Networks公司开发，已经有多年的产品应用历史，成功应用于一些产品中，在点击流（ClickStream）分析应用中表现出色。KETL采用Plug-in的架构，使用Java开发。 KETTLE，为一个元数据驱动的ETL工具。
3、IBM公司的商业软件，最专业的ETL工具，但同时价格不菲，适合大规模的ETL应用。使用难度：★★★ Informatica 商业软件，相当专业的ETL工具。价格上比Datastage便宜一点，也适合大规模的ETL应用。
1、调整JVM大小进行性能优化，修改Kettle定时任务中的Kitchen或Pan或Spoon脚本。
2、通过改变开始复制的数量（针对查询控件，这种方式比较简单，需要多长尝试合理的复制数量）在查询的控件中，条件是相等查询的话，可以使用缓存。例如：数据库查询中，如果是比较相等，可以勾选使用缓存和从表中加载所有数据。合适的添加数据库索引（针对数据库查询控件）。
3、使用缓存：使用缓存目的为了提升插入或更新的效率，该选项和“缓存行数”同步使用 此部分尽讨论组件属性“更新维度”勾选的情况，未勾选的情况已上面阐述。在第二部分，Keys域为查询条件，Fields域为更新插入区域。
4、数据行由零到多个字段组成，每个步骤在输出时提供字段描述，即数据行的元数据，包括信息如数据类型和字段名。步骤执行并发，利用行集缓存规则，每个步骤独立运行，最小化内存消耗，非常适合处理大量数据。Kettle的所有步骤同时启动，读取输入跳中的数据并写入输出跳，直至数据耗尽中止。
Kettle，开源的Java工具，因其图形化界面和高效稳定的抽取功能而知名。它包括Spoon、Pan、CHEF和Kitchen四个组件，分别用于ETL设计、批量运行和自动化任务管理。Talend是开源集成软件公司，提供中间件解决方案，支持Hadoop和并发事务处理，降低部署成本，提升分析效率。
Kettle插入/更新的组件在日常的抽取任务中使用频率相当的高，自己对这部分的了解也仅限于输出中的“插入/更新”。最近公司正在开展BI数据仓库建设，Kettle中输出部分的“ 插入/更新 ”和数据仓库菜单中的“ 维度查询/更新 ”存在使用上的差异，因此下面主要介绍这两组件应用的情况。
前面我们介绍了 Kettle的Spoon的转换和作业定时任务GUI设计方式以及运行，但是在实际应用中，我们需要计划任务是在服务器后台运行。
数据源及其参数配置。在application.yml配置文件中，存在如下配置：使用了springboot的@ConfigurationProperties注解。其中的DBSetting定义如下：通过客户端传递的参数，可以定位到相应的参数设置。集成kettle的API。
为了提升用户体验和系统稳定性，本文重点介绍数据库设计和程序设计。数据库kettle包含两个核心表：授权用户表，记录可访问系统的用户；同步记录表，记录用户的操作历史。
在处理数据同步时，我选择使用Kettle工具实现增量更新，具体步骤如下：首先，为了实时跟踪主库的变化，我们需要在主库中为每个需要同步的库表创建一个快照表，确保其结构与原表一致。接着，为主库库表分别设计增、删、改的触发器，当这些操作发生时，触发器将自动启动数据同步流程。
综上所述，使用Kettle实现时间戳增量回滚同步数据的作业设计，能够高效、准确地处理大业务表数据的实时增量同步，兼顾历史数据删除操作的同步需求，同时确保作业的健壮性和同步效率。通过合理配置与优化，可显著提升数据同步的性能与稳定性。
增量同步的方式有很多种，我使用的是： 快照表 + 触发器 需求：当主库库表发生增删改时，从库库表与主库库表数据保持一致。环境： Mysql kettle 1 思路：在主库中，将需要同步的库表新建快照表，表结构一致。在主库中，分别新增库表的增、删、改的触发器。
要使用Kettle，首先需要安装Java开发工具包（JDK），并配置环境变量。接着，需要准备数据库驱动并将其放在Kettle根目录的bin文件夹下。打开Kettle时，只需运行Spoon.bat或spoon.sh命令，即可启动图形工具。在实际操作中，我们以CSV文件到Excel文件的转换为例。
例如，你可以通过设置将MySQL数据转换为Access数据库的格式，或者将表中的数据逐一写入Excel的不同版本。对于JSON，kettle能帮助你生成符合标准的json文件。至于SQL文件输出，便于数据备份。而表输出则直接将处理后的数据无缝写入数据库，但需要注意处理中文字符可能的乱码问题。
了解Kettle的核心概念，转换是ETL过程中最核心的部分，处理数据抽取、转换与加载。转换由一个或多个步骤组成，这些步骤包括CSV文件输入、Excel输出等操作，通过跳（hop）连接，定义数据从一个步骤到另一个步骤的单向通道。步骤是转换的基本组成部分，具有关键特性，数据以行的形式在步骤间移动。
支持把同步内容导出为 SQL 文件的功能；支持自定义选择需要同步的数据表；支持将配置保存为方案，以方便日后重新使用；针对不同的机器配置，可以选择单线程或多线程同步方式。通过灵活的方式（可按月/周/天/小时/分钟）设定程序不限次定时执行同步动作。