如何使用Azure Data Factory向MySQL数据库插入数据

以下是几种可落地的实现方式，可根据你的数据量、业务逻辑复杂度选择：

• 映射数据流方案
  ADF映射数据流原生支持MySQL作为Sink端点。你可以直接在数据流中配置源为待同步的其他数据库表，按需完成字段筛选、格式转换、数据过滤等操作后，将Sink端指定为目标MySQL表即可，支持全量插入、增量Upsert、按条件删除等多种写入模式，适配大多数常规同步场景。
• Lookup + Azure Function 组合方案
  如果同步的数据量较小，你可以先用Lookup活动拉取源端需要同步的部分数据，再调用Azure Function活动，在函数代码中拼接插入语句或者调用ORM框架完成MySQL数据写入，配置流程更轻量化。
• 自定义活动方案
  如果你有复杂的自定义写入逻辑，可以自行编写Python/Java等语言的同步脚本，将脚本托管到Azure Batch或者容器实例中，在ADF中通过自定义活动触发脚本运行即可，灵活度最高，可适配各类特殊业务需求。
• 中间存储中转方案
  你也可以先通过复制活动将源端数据同步到Azure Blob存储、Azure SQL等支持作为复制活动Sink的中间存储节点，再通过上述任一方案将中间存储的数据写入MySQL，适配已经搭好部分复制活动流程的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tuan Le PN