如何基于 Tapdata 社区版，构建并运行一个 MySQ => PG 的支持 DDL 同步任务 | Tapdata

Tapdata Community（社区版），即 Tapdata Live Data Platform (Community Edition) ，是 Tapdata 面向社区开发者和用户提供的开源版本，目前处于 beta 状态。Tapdata Community 拥有企业版的绝大部分核心功能， 支持用代码而非 SQL 来处理数据。核心覆盖的场景包括：实时数据同步、开发和 Fluent ETL，具备全量和增量复制，异构数据库间的同步与转换，表级同步以及任务监控等能力。预计下个版本将新增实时数据校验、增量数据校验、自定义函数与聚合算子场景支持，同时将数据源补充到 50 个以上。

本教程章节将具体介绍，如何基于 Tapdata Community，构建并运行一个 MySQ => PG 的支持 DDL 同步任务。（点击这里查看更多‍技术教程与资源）

*任务说明：从 MySQL 到 PG 的 DDL 同步，对象是第一个任务中用到的 car 表。

1. 新建表同步任务，配置支持 DDL 并运行

   p = Pipeline('mysql=>pg_with_ddl')p.readFrom(mysql.car_ddl, ddl=True).writeTo(pg.car_ddl)p.start()

*补充说明：DDL 任务是默认不开启的，如果想要同步 DDL，可以通过执行 ddl=True 打开。

2. 监听实时状态：monitor job mongo=>mysql

3. 查看运行日志：logs job mongo=>mysql

4. 查看建表情况

5. 源端进行多次 DDL，查看目标是否同步：

   1. 源字段类型调整

   2. 源字段重命名

   3. 新增 / 删除字段

*任务完成情况：实现实时同步，延迟一般也会在几百毫秒以内。

至此，我们的整个系统中就同时有如上三个任务在跑，我们可以随时：

• 通过 logs job + 任务名来查看任务运行状况；

• 通过 monitor job + 任务名来查看该任务的运行指标信息，包括 input/output/update 的数据量等；

• 通过show/use 来查看表信息、表结构