SymmetricDS 太麻烦，而且是每张表都要配置触发器，性能影响太大了。
其他类型数据库到GP：
转自：https://blog.csdn.net/inrgihc/article/details/103739629
一、背景
开源MPP数据库Greenplum是一种基于PostgreSQL的分布式数据库，其采用shared-nothing架构，其架构专门用于管理大规模分析数据仓库，Greenplum主要定位在OLAP领域，利用Greenplum MPP数据库做大数据计算或分析平台非常适合，典型的就是数据仓库系统。
虽然Greenplum支持JDBC 、libpg、copy、gpfdist等多种方式加载数据。但是通常的业务系统中的数据存储往往是MySQL、Oracle、SQLServer、PostegreSQL等数据库。要想把这些数据库中的数据导入至Greenplum数据库中，需要借助一定的（离线同步）工具，典型的工具包括：
（1）利用kettle+gpload工具
优点：工具开源且现成，导入速度快，kettle支持表结构同步和表数据同步；
缺点：gpload配置过于复杂，kettle功能多，学习成本高，每张表都需要单独配置，不适用于大批量表的操作；
（2）使用Greenplum工具gpfdist或外部表方式
优点：导入速度快
缺点：需要先将MySQL、Oracle、SQLServer、PostegreSQL等数据库内的数据导出为文本文件，同样不适用于大批量表的操作；
（3）datax工具
优点：工具现成，支持插件扩展；
缺点：不支持表结构同步，需要人工参与目的端表的创建；
地址：https://github.com/alibaba/DataX
（4）dbsync 工具
优点：支持表结构与数据的同步；
缺点：同步千万级数据量时会OOM、对于含有大小写的表名或字段名进行DDL转换存在问题、只支持MySQL/PostgreSQL到Greenplum/PostgreSQL的表结构与数据同步同步等等，其他问题请参考issue：https://github.com/aliyun/rds_dbsync/issues
地址：https://github.com/aliyun/rds_dbsync
二、dbswitch工具
结合kettle的表结构同步功能及网上高僧基于copy方式改良的datax，dbswitch提供常见的oracle/SqlServer/mysql/PostgreSQL向Greenplum数据库的表结构及数据同步功能。功能点如下：
表（视图）结构向GP转换及在GP中自动建表；
表数据抽取至GP数据库中；
支持同一schema下的多张表同步；
提供RESTfull的表结构转换服务接口；
项目地址：https://gitee.com/inrgihc/dbswitch
工具缺点：
不支持二进制字段数据的数据抽取同步；
当前为单线程处理，并发同步有待提高；
对于GP建表时未考虑分布式键问题
另外一个：
https://www.cnblogs.com/lolo-garden/p/12061055.html
需求：
异构数据库oracle到PG同步，后续可能到hadoop等大数据平台。
工具以及对比：
|
工具 |
支持异构 |
数据方向 |
开源 |
GUI |
|
kettle |
√ |
多种（大数据和RDBMS）->多种 |
√ |
√ |
|
DataX |
√ |
多种->多种 |
√ |
× |
|
Sqoop |
√ |
大数据->RDBMS， RDBMS->大数据 |
√ |
× |
|
Streamsets |
√ |
多种->多种 |
√ |
√ |
|
Informatica |
√ |
多种->多种 |
× |
√ |
|
Talend |
√ |
多种->多种 |
√ |
√ |
|
DataPipeline |
√ |
多种->多种 |
× |
√ |
|
datastage |
√ |
多种->多种 |
× |
√ |
|
ODI |
√ |
多种->多种 |
× |
√ |
|
Apatar |
√ |
多种->多种 |
√ |
√ |
DataX：
1.使用在hadoop时，如果文件过大，作为源端数据导入目标数据库时会有数据缺失；
2.datax往gp中写数最好使用gp的writer方式，否则会很慢。
Kettle:
性能较DataX等较差。
Datastage和Informatica商业，功能完备，市场占有率高。
ODI：oracle耦合度高。
Sqoop和Streamsets更适用于大数据相关的数据源。
Talend:开源版没有调度程序，且后续的维护运维成本高，建议商业版。按照用户数收费，开发用户多不合算。
结论：
开源采用DataX，或者（大数据场景时）Sqoop和Streamsets，
商用Talend，Datastage，Informatica。
来源：https://www.cnblogs.com/kuang17/p/12228787.html